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龙图腾网获悉济南瑞特安防设备有限公司申请的专利基于深度学习和脑电波形态特征的情绪监测系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118845009B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410844063.9，技术领域涉及：A61B5/16；该发明授权基于深度学习和脑电波形态特征的情绪监测系统及方法是由赵学利;李尧设计研发完成，并于2024-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习和脑电波形态特征的情绪监测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习和脑电波形态特征的情绪监测系统及方法，涉及情绪状态监测技术领域，通过预先收集各个测试人员的脑电波训练数据、情绪标签数据和行为类型标签数据，训练出情绪分类模型、情绪识别模型和行为预测模型，在真实监测环境，收集待监测人员的脑电波监测数据和行为监测数据，获得待监测人员的预测情绪类别和预测情绪状态，并输出待监测人员的预测行为，对每个行为预测模型进行微调；重复对每个行为预测模型进行微调，直至筛选出合适行为预测模型；可以在判断为待监测人员出现过激行为之前进行预防和阻止，从而保护待监测人员和周边环境的安全。

本发明授权基于深度学习和脑电波形态特征的情绪监测系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习和脑电波形态特征的情绪监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：在实验环境预先收集各个测试人员的脑电波训练数据、情绪标签数据和行为类型标签数据； 步骤二：以脑电波训练数据为输入，以情绪标签数据为输出，训练出输出预测情绪类别的情绪分类模型；并基于脑电波训练数据训练出输出预测情绪状态的情绪识别模型；对于每个测试人员，以情绪标签数据和情绪状态为输入，以行为类型标签数据为输出，训练行为预测模型； 步骤三：在真实监测环境，收集待监测人员的脑电波监测数据和行为监测数据； 步骤四：基于脑电波监测数据和情绪分类模型，获得待监测人员的预测情绪类别；基于脑电波监测数据和情绪识别模型，获得待监测人员的预测情绪状态； 步骤五：基于待监测人员的预测情绪类别、预测情绪状态和测试人员的行为预测模型，输出待监测人员的预测行为，并对每个行为预测模型进行微调； 步骤六：重复执行步骤三至步骤五，直至从所有行为预测模型中筛选出合适行为预测模型； 所述对每个行为预测模型进行微调的方式为： 对于每个行为预测模型： 将待监测人员的监测行为预测特征集作为该行为预测模型的输入，并以该行为预测模型输出的行为类型的预测值和行为预测特征集对应的行为监测数据之间的差值作为第三预测误差，以第三预测误差的平方和作为损失函数，对该行为预测模型重新进行训练，获得微调后的行为预测模型； 判断是否筛选出合适行为预测模型的方式为： 从所有行为预测模型中筛选出预测准确率最高的行为预测模型作为准合适行为预测模型，若准合适行为预测模型的预测准确率达到预设的准确率阈值，则将准合适行为预测模型作为合适行为预测模型；否则，认为未能筛选出合适行为预测模型。

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