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龙图腾网获悉华中师范大学申请的专利基于证据理论多模态数据决策融合的情绪识别方法和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：CN119691667B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202411646788.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于证据理论多模态数据决策融合的情绪识别方法和系统是由肖克江;吴君辉;陈亮;陈辉;彭喜能设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于证据理论多模态数据决策融合的情绪识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于证据理论多模态数据决策融合的情绪识别方法和系统。该方法通过PCM聚类算法聚类出每条数据的两个簇心，将其作为上下界构建区间数模型，以此提高区间数模型在噪音环境下的效果。构造识别框架，根据区间长度计算数据特征的支持度，以此提高生成的BPA在分类时的准确性。利用测试样本和区间数模型的相似度和特征支持度计算每个样本的BPA，然后通过Dempster组合规则进行证据组合。其次利用Jousselme距离对证据间冲突性进行判断，进而计算证据间相似度构造相似度邻接矩阵，然后利用相似性之和定义证据间关系强度，综合直接关系和间接关系计算修改冲突证据的权重，通过整体权重对原始证据体进行加权修正，最后经过Dempster合成公式组合得到最终结果。

本发明授权基于证据理论多模态数据决策融合的情绪识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于证据理论多模态数据决策融合的情绪识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、数据集划分：将原始情绪识别数据集分别从每个特征的每个类型中按一定比例拆分为训练数据和测试数据； 步骤S1中，假设原始情绪识别数据集为有c种类型n个特征的m条数据，，其中，类型包括悲伤情绪，中立情绪和快乐情绪，特征包括面部识别特征，声音频率特征和文本语义特征； S2、利用PCM聚类出区间数模型：利用PCM聚类算法在每个特征的每个类的训练集上分别进行两个簇的聚类，得到两个簇心并确定单命题的区间数模型；确定单命题的区间数模型后，利用区间数交集公式计算复合命题中各个元素的区间数交集，得到复合命题的区间数模型，再综合单命题区间模型得到完整的区间数模型； S3、计算测试样本与模型的相似度：在测试数据集中，结合上一步中所得到的区间数模型，利用区间数距离公式计算测试样本与模型之间的距离，再通过该距离计算测试样本与模型之间的相似度； S4、计算特征支持度：根据不同特征对于分类的支持度不同，引入并计算特征支持度； S5、BPA生成：在识别框架中，对区间相似度和特征支持度的乘积进行归一化来生成各模态属性的BPA，即证据源； S6、度量证据冲突，构建相似度矩阵：BPA生成后，计算证据间的距离来量化冲突程度，距离值越大冲突性越高，再基于证据距离得到证据之间的相似性关系构建相似度矩阵； S7、计算修改证据的整体权重：计算修改证据的直接关系权重和修改证据间接关系系数和权重，接着整合直接关系修改权重和间接关系修改权重，得到整体的权重； S8、融合加权修改后的证据源：通过加权平均修改证据源，并融合修改后的证据源，最后对修改后的证据源采用Dempster合成规则进行两两证据组合，得到各个类型的BPA，选择BPA最大的类型作为识别结果。

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