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龙图腾网获悉北京繁星与你文化科技有限公司申请的专利基于深度学习与脑波信号的个性化音乐推荐方法及系统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：CN119848288B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510028508.0，技术领域涉及：G06F16/635；该发明授权基于深度学习与脑波信号的个性化音乐推荐方法及系统是由任珏静;孙斌;白晓琪;张利伟;韩琳;祁珊珊设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习与脑波信号的个性化音乐推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于深度学习与脑波信号的个性化音乐推荐方法及系统，属于机器学习技术领域，所述方法包括：采集用户佩戴脑电图设备与心率监测设备时的生理信号，结合心率变异性数据的时域频域特征，通过自编码器降维形成特征向量；根据降维后的特征向量计算样本相似度矩阵，执行球形聚类分组，构建各类别的状态动作价值表并初始化；将特征向量输入构建的深度网络，采用优先级经验回放存储交互数据，执行参数更新与梯度裁剪；采集用户对推荐音乐的评分与生理信号变化，基于新增数据重新聚类，对聚类结构进行动态调整。通过本申请的方案，能够提高音乐推荐与用户当前生理状态的匹配度，增强推荐的个性化和有效性。

本发明授权基于深度学习与脑波信号的个性化音乐推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习与脑波信号的个性化音乐推荐方法，其特征在于，包括： 采集用户佩戴脑电图设备与心率监测设备时的生理信号，对采集信号进行滤波分段预处理，生成时间-频率矩阵； 对预处理后的矩阵进行多尺度卷积特征提取，结合心率变异性数据的时域频域特征，通过自编码器降维形成特征向量； 根据降维后的特征向量计算样本相似度矩阵，执行球形聚类分组，构建各类别的状态动作价值表并初始化，包括： 基于降维后的特征向量采用改进的球形聚类算法进行用户分组； 计算样本间余弦相似度矩阵，通过最大化轮廓系数确定聚类数； 随机选择初始类中心，计算样本与类中心的相似度进行分配； 对每个用户类别构建独立的状态动作价值表； 设置探索率采用余弦退火策略，基于类内样本特征均值计算初始值； 将特征向量输入构建的深度网络，采用优先级经验回放存储交互数据，执行参数更新与梯度裁剪，包括： 将实时特征向量输入深度状态动作价值网络进行策略优化； 构建具有多层全连接结构的主网络和目标网络； 采用优先级经验回放机制存储交互数据； 使用损失函数进行参数更新，对梯度值进行范数裁剪； 为网络权重添加参数化的高斯噪声，随训练逐步减小噪声标准差； 采集用户对推荐音乐的评分与生理信号变化，基于新增数据重新聚类，对聚类结构进行动态调整。

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