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龙图腾网获悉华中师范大学申请的专利基于多模态信号的认知状态识别方法、装置、设备及介质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：CN118436307B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202410408059.8，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权基于多模态信号的认知状态识别方法、装置、设备及介质是由何秀玲;李滢渟;李悦;李洋洋;方静;肖雄;周瑞婕设计研发完成，并于2024-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态信号的认知状态识别方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及教育信息化技术，揭露了一种基于多模态信号的认知状态识别方法、装置、设备及介质。所述方法包括：对预处理的目标用户的脑电图及外周图像集合分别进行特征提取操作，分别得到第一特征序列及第二特征序列集合；基于第一特征序列进行通道自注意力权重配置及二维映射操作，得到第一映射特征序列；基于第二特征序列集合进行基于时间的多次线性投影注意力权重配置及一维映射操作，得到第二映射特征序列集合；将所述第一映射特征序列及所述第二映射特征序列集合映射至目标空间，得到多模态融合特征序列集合，并对所述多模态融合特征序列集合进行全连接分类判断，得到所述目标用户的高低阶认知状态识别结果。本发明可以提高对用户的高低阶认知状态识别的准确率。

本发明授权基于多模态信号的认知状态识别方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态信号的认知状态识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标用户的初始脑电图及预设外周生理信号的初始外周图像集合，并根据预设的图像预处理策略，对所述初始脑电图及初始外周图像集合进行降噪清洗操作，得到脑电图及外周图像集合； 利用预训练的循环神经网络层，对所述脑电图进行特征提取操作，得到第一特征序列，及对所述外周图像集合进行特征提取操作，得到第二特征序列集合； 利用预训练的特征映射层中的第一特征映射网络，对所述第一特征序列进行基于各通道的自注意力权重配置，得到通道注意力增强特征序列，并对所述通道注意力增强特征序列进行基于时间-通道的二维特征映射操作，得到第一映射特征序列； 利用所述特征映射层中的第二特征映射网络，对所述第二特征序列集合进行基于时间步的多次线性投影注意力权重配置，得到时间注意力增强特征序列集合，并对所述时间注意力增强特征序列集合进行基于时间步的一维特征映射操作，得到第二映射特征序列集合； 利用预训练的融合与分类层，将所述第一映射特征序列及所述第二映射特征序列集合映射至目标空间，得到多模态融合特征序列集合，并对所述多模态融合特征序列集合进行全连接分类判断，得到所述目标用户的高低阶认知状态识别结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华中师范大学，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市珞喻路152号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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