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龙图腾网恭喜中国矿业大学申请的专利基于加权水平可视图多重分形的情绪识别方法及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：CN114676723B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202210237391.3，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于加权水平可视图多重分形的情绪识别方法及系统是由杨小冬;任彦霖;何爱军;王志晓;马璐设计研发完成，并于2022-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于加权水平可视图多重分形的情绪识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于加权水平可视图多重分形的情绪识别方法，适用于情绪状态识别领域。采集脑电信号并组成时间序列，将该时间序列映射为加权水平可视图，对加权水平可视图进行分析，研究结构，探究其蕴含的脑电信号的非线性特性；其中无标度特征被创新性地用于分析相关加权水平可视图的结构，通过分析加权水平可视图的分形与多重分形，实现对加权水平可视图的描述刻画，最终使用神经网络进行训练，实现对不同情绪脑电信号的分类与识别，步骤简单，识别准确，具有广泛的实用性。

本发明授权基于加权水平可视图多重分形的情绪识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于加权水平可视图多重分形的情绪识别方法，其特征在于，具体步骤如下：a、收集一条一维的包含人类情绪的脑电信号其中xt为脑电信号的第t个采样值，N为脑电信号的采样长度；b、将脑电信号X映射为加权水平可视图，记加权水平可视图为加权网络G；c、对加权网络G通过计算网络的分形与多重分形性质进行网络的无标度分析；首先设置尺度因子的序列qs，取尺度因子序列qs包含尺度因子q为元素，q取除q＝0以外的任何实数，取值范围在-20至20之间；设置覆盖加权网络G中节点的沙盒半径的序列rs，令rs＝1:a:diam，即rs是最小值为1最大值为diam公差为a的等差序列，其中diam为网络的直径，即网络中任意两节点间距离的最大值，a为取值的间隔，设为网络带有权值的链路的平均值；d、取尺度因子序列qs中的尺度因子q；e、选择沙盒半径序列rs中的一个半径值r以及加权网络G的一个节点i作为沙盒的中心，以沙盒的中心开始，搜索所有小于等于r的节点并覆盖，并计算半径为r的沙盒中的节点数，记为其中N是加权网络G中的节点数，dij表示节点i与j在加权网络G中的最短距离，为阶跃函数；f、在选择沙盒半径值为r的情况下，遍历加权网络G中的所有节点，计算半径为r的沙盒中的节点数g、遍历沙盒半径的序列rs不同的沙盒半径r，重复步骤e，f，g计算沙盒半径的序列rs中所有半径r的统计平均值[Mr]q-1N，并利用公式：计算多重分形标度因子τq；h、遍历尺度因子的序列qs不同的尺度因子q,重复步骤d，e，f，g，h计算尺度因子的序列qs不同的尺度因子q对应的多重分形标度因子τq；i、计算广义维数Dq＝τqq-1，根据关联维数的定义可知，当q＝2时DC＝D2以衡量加权网络G的分形特性，通过勒让德变换得多重分形奇异谱fα～α，奇异谱通过Δα来衡量加权网络G多重分形性的强弱；j、将广义维数Dq和多重分形奇异谱fα代入深度神经网络分类器进行训练，即可实现通过脑电信号判断出对应的人类情绪；通过将不同人类情绪的脑电信号映射的加权网络G的多重分形奇异谱及广义维数，即可实现对任意输入的脑电信号所代表的情绪的分类与识别。

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