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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于双流多尺度交叉图卷积神经网络的情感识别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：CN119848656B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411863837.9，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于双流多尺度交叉图卷积神经网络的情感识别方法是由杨刚;陈德立;张铭轩;高俊卿;张波;来泳安设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双流多尺度交叉图卷积神经网络的情感识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于双流多尺度交叉图卷积神经网络的情感识别方法，实现步骤为：获取训练样本集和测试样本集；构建基于双流多尺度交叉图卷积神经网络的情感识别模型并对其进行迭代训练；获取情感识别结果。本发明通过图卷积神经网络和交叉注意力网络从受试者的脑电数据和肌电数据提取时域‑空间域‑频域融合信息和频域‑空间域‑时域融合信息，获得更全面的特征表示，并通过多尺度卷积神经网络和通道注意力网络，从不同尺度捕捉生理参数信息，并从中筛选出最具价值特征，对情感信息进行深度挖掘，有效提高了识别准确率。

本发明授权基于双流多尺度交叉图卷积神经网络的情感识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双流多尺度交叉图卷积神经网络的情感识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 1获取训练样本集和测试样本集： 对M个受试者中的每个受试者的N1条脑电波形数据和N2条肌电波形数据进行预处理，得到每个受试者的每条脑电波形数据和每条肌电波形数据的多段频域数据K和时域数据J，以及多段时域-空间域数据Xh和频域-空间域数据Xf，然后对每段频域数据和时域数据，以及时域-空间域数据和频域-空间域数据所表示的情感状态进行标注，并将每个受试者预处理后半数以上的脑电波形数据和肌电波形数据对应的频域数据和时域数据，以及时域-空间域数据和频域-空间域数据及其对应的标签组合成训练样本集，将其余预处理后的时域-空间域数据Xh和频域-空间域数据Xf及其对应标签组合测试样本集，其中，M≥32，N1≥640，N2≥640； 2构建基于双流多尺度交叉图卷积神经网络的情感识别模型H： 构建包括级联的双流异构时频域图卷积交叉注意力融合网络、多尺度卷积通道注意力网络和情感识别模块的情感识别模型H；双流异构时频域图卷积交叉注意力融合网络包括由级联的第一图卷积神经网络和第一交叉注意力网络组成的第一分支，和与其并行排布的由级联的第二图卷积神经网络和第二交叉注意力网络组成的第二分支；多尺度卷积通道注意力网络包括由级联的第一多尺度卷积神经网络和第一通道注意力网络组成的第三分支，和与其并行排布的由级联的第二多尺度卷积神经网络和第二通道注意力网络，且第一分支与第三分支级联，第二分支与第四分支级联； 3对情感识别模型进行迭代训练： 通过训练样本集对情感识别模型H进行迭代训练，得到训练好的情感识别模型H*； 4获取情感识别结果： 将测试集数据输入训练好的情感识别模型H*进行前向传播，得到每个测试样本的情感识别结果。

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