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龙图腾网恭喜杭州电子科技大学申请的专利一种基于自适应图学习的半监督脑电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：CN114330424B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202111547894.2，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种基于自适应图学习的半监督脑电情感识别方法是由彭勇;靳峰哲设计研发完成，并于2021-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应图学习的半监督脑电情感识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于自适应图学习的半监督脑电情感识别方法。本发明步骤如下：1、多个被试者分别在诱发情感状态场景下进行脑电数据采集。2、对步骤1所得的脑电数据进行预处理。3、建立基于自适应图学习的半监督脑电情感识别模型。4、求解并训练脑电情感识别模型。5、根据脑电情感识别模型的投影矩阵挖掘脑电情感数据中的关键频段和关键导联信息。本发明通过自适应图、半监督学习和特征选择的方式提高了脑电情感识别模型的预测精度。

本发明授权一种基于自适应图学习的半监督脑电情感识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应图学习的半监督脑电情感识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、对多个被试者进行脑电数据采集实验；对被试者进行外界刺激，使其产生情绪变化，同时采集被试者的脑电信号；步骤2、对步骤1所得的所有脑电数据进行预处理和特征提取；每一个被试者的脑电样本处理后的数据作为一个样本矩阵X；对部分脑电数据进行标注，得到已标注标签矩阵Fl和未标注标签矩阵Fu；步骤3、建立基于自适应图学习的半监督脑电情感识别模型目标函数如式1所示： 式中，是脑电情感数据，其中l表示已标注脑电情感数据样本个数，u表示未标注脑电情感数据样本个数，其中l+u＝n，n表示脑电情感数据总样本个数，以下l+u均用n表示，d表示脑电情感数据维度；表示脑电情感数据的第i个样本，表示脑电情感数据的第j个样本；表示脑电情感数据投影矩阵，其中d表示原始脑电情感数据维度，m表示低维映射空间的维度；表示脑电情感识别模型自适应图的邻接矩阵，其中sij表示邻接矩阵的第i行，第j列的值；表示脑电情感数据标签矩阵，其中c表示脑电情感类别个数；表示脑电情感数据的拉普拉斯矩阵，具体计算方法为L＝D-S，其中是一个关于S的对角矩阵，具体定义为α是用来控制自适应图S离散度的超参数；β是用来控制投影矩阵W稀疏性的超参数；γ是用来控制自适应图调整幅度的超参数；表示向量的2-范数的平方，其具体计算方法为表示矩阵的2，1-范数的平方，具体计算方法为tr·表示矩阵的迹，具体计算方法为矩阵对角线元素之和；步骤4、求解并训练基于自适应图学习的半监督脑电情感识别模型；步骤5、根据脑电情感识别模型的投影矩阵W挖掘脑电情感数据中的关键频段和关键导联信息。

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