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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利基于轻量级残差卷积胶囊网络的脑电情感识别检测方法及其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：CN116127286B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202310161384.4，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权基于轻量级残差卷积胶囊网络的脑电情感识别检测方法及其系统是由范存航;汪锦勤;吕钊;吴敏超;裴胜兵;李平设计研发完成，并于2023-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于轻量级残差卷积胶囊网络的脑电情感识别检测方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于轻量级残差卷积胶囊网络的脑电情感识别检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：提取脑电信号的原始波形并进行数据预处理；S2：采用基于残差卷积网络的特征提取器对特征的通道之间的相互依赖性建模，自动提取深层情绪特征；S3：采用卷积胶囊层将特征数据转换为原始胶囊，其长度和方向反映了与之相关的深层特征的存在性和特征；S4：采用情绪胶囊层作为分类器，利用权重矩阵捕获局部特征之间的位置关系，根据胶囊输出向量的长度表示该特征在当前胶囊层中出现的概率，获得相对应的预测结果。还公开了一种基于轻量级残差卷积胶囊网络的脑电情感识别检测系统。本发明能够显著提高情感识别水平检测的准确率。

本发明授权基于轻量级残差卷积胶囊网络的脑电情感识别检测方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量级残差卷积胶囊网络的脑电情感识别检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：提取脑电信号的原始波形并进行数据预处理，作为情感识别水平预测的输入特征； S2：采用基于残差卷积网络的特征提取器对特征的通道之间的相互依赖性建模，自动提取深层情绪特征； S3：采用卷积胶囊层将S2得到的深层情绪特征数据转换为原始胶囊，促进胶囊包含更重要的情感信息，原始胶囊的长度和方向反映了与之相关的深层特征的存在性和特征；具体步骤包括： S301：特征映射与512个大小为3×3的卷积核进行卷积，这些卷积内核的步幅为2，输出特征映射的形状为8，2，512； S302：将上述特征图划分为64个通道维度为8的子特征图，即形状为8，2，8，以其中一个子特征图为例，其张量数据结构可以看作是排列在8×2网格中的多个8维向量，即每个载体向量代表一个包含8个元素的初级胶囊，通过对卷积胶囊层的计算，共得到1024个原始胶囊，这些原始胶囊将被用作情绪胶囊层的输入 S4：采用情绪胶囊层作为分类器，利用权重矩阵捕获局部特征之间的位置关系，加强胶囊之间的联系，根据胶囊输出向量的长度表示该特征在当前胶囊层中出现的概率，获得相对应的预测结果；具体步骤包括：将卷积胶囊层输出的整个原始胶囊被路由到包含16个元素的多个胶囊，由动态路由算法实现： S401：利用权重矩阵学习输入特征，并计算初级胶囊对情绪胶囊j的预测向量： 5 S402：通过对所有具有不同权值的进行求和生成胶囊： 6 7 8 其中，胶囊网络的更新实际上是计算耦合系数，表示主胶囊i与情绪胶囊j之间的耦合系数，其值可以通过在每次迭代中更新的值来计算，然后进行softmax操作得到； S403：利用非线性压缩函数压缩胶囊的长度，使短胶囊的长度接近0，长胶囊的长度接近1，用非线性压缩函数计算后，得到情绪胶囊j的概率值； 9。

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