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龙图腾网恭喜北京理工大学申请的专利一种基于生理信号的异常情绪检测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：CN115844401B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202211551523.6，技术领域涉及：A61B5/16；该发明授权一种基于生理信号的异常情绪检测方法是由邓方;朱佳琪;黄奕鹏;赵佳晨;郑豪;石翔;高峰;陈杰设计研发完成，并于2022-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生理信号的异常情绪检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于生理信号的异常情绪检测方法，属于人工智能技术领域，包括以下步骤：步骤1：使用堆叠操作将一维生理信号增维至N维。步骤2：将经堆叠操作处理后的多维数据输入变分自编码器VAE，得到与输入数据对应的重构数据。步骤3：由输入数据和与之对应的重构数据计算出重构概率和白化距离，将重构概率和白化距离的加权和作为异常分数，设立异常阈值，异常分数超过阈值的数据即为异常。

本发明授权一种基于生理信号的异常情绪检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生理信号的异常情绪检测方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1：使用堆叠操作将一维生理信号增维至N维，得到N维信号；步骤2：将步骤1中经堆叠操作处理后的N维信号输入到变分自编码器中，得到与输入的N维信号对应的重构数据；步骤3：根据步骤1得到的N维信号和步骤2得到的与之对应的重构数据计算重构概率和白化距离，并将计算得到的重构概率和白化距离的加权和作为异常分数，当异常分数超过设定的阈值时，一维生理信号为异常；所述的步骤2中，得到重构数据的方法为：首先，输入的N维信号通过变分自编码器的编码器输出与输入的N维信号对应的M组均值和标准差向量，M组均值和标准差向量即对应高斯分布中的M个簇，根据混合高斯模型中M个簇之间的分类先验分布选择一个分量c，c～Catπ，确定N维信号对应的潜在高斯分布进而，在高斯分布上采样F次，得到F个与N维信号对应的潜在向量，用表示第f个潜在向量，将采样得到的潜在向量输入解码器，得到相应的重构均值向量和重构标准差向量作为解码器的输出；所述的步骤3中，将编码器输入的N维信号拟合到步骤2得到的重构均值向量和重构标准差向量的多元高斯分布上，对所有F个潜在向量对应的重构概率进行平均后，得到输入的N维信号的重构概率，如下式所示： 所述的步骤3中，对于每个N维信号衡量与对应类别中心的距离，对所有F个潜在向量求平均，得到N维信号对应的白化距离，如下式所示： 将得到的重构概率和白化距离的加权和作为异常分数，λ为加权系数，如下式所示：

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