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龙图腾网恭喜安徽银边医疗科技有限公司申请的专利基于双层脑网络的脑电信号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：CN114492506B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202111603644.6，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于双层脑网络的脑电信号情绪识别方法及系统是由郑向伟;张世麟;苏德健;张劲松;王智超;张明哲设计研发完成，并于2021-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双层脑网络的脑电信号情绪识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于双层脑网络的脑电信号情绪识别方法及系统，包括对获取的脑电信号进行眼电去除、降采样和基线校正；对预处理后的脑电信号采用小波包变换进行频带分解并采用互信息构建连通性矩阵，根据矩阵，采用Prim算法构建基于最小生成树的脑网络并提取特征；对连通性矩阵采用阈值选择构建得到基于阈值选择的脑网络并提取特征。对双层脑网络中提取的特征基于贝叶斯加权平均的方法进行特征融合，得到融合后的特征向量；将融合后的特征向量输入随机森林分类器模型中，得到情绪识别结果。本发明通过融合双层脑网络特征，有效提高了脑电信号情绪识别的准确率。

本发明授权基于双层脑网络的脑电信号情绪识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于双层脑网络的脑电信号情绪识别方法，其特征在于，包括：获取脑电信号并进行相应预处理；对预处理后的脑电信号采用小波包变换进行频带分解，并采用互信息构建连通性矩阵；所述采用小波包变换进行频带分解，并采用互信息构建连通性矩阵，具体为：对预处理后的脑电信号采用小波包变换，分解为Theta、Alpha、Beta和Gamma四个频带，分别在每个频带上采用互信息构建连通性矩阵；基于所述连通性矩阵，分别构建基于最小生成树的脑网络及基于阈值选择的脑网络，并分别进行特征提取；基于最小生成树的脑网络提取特征，包括但不限于叶分数、中介核心性、树的层次、特征路径长度和度；基于阈值选择的脑网络提取特征，包括但不限于全局聚类系数、局部聚类系数和全局效率；所述叶分数是指度为1的节点个数除以总节点的个数，其中，F表示度为1的节点数，N表示总的节点数，M表示所有连接的总数目；所述中介核心性是指经过节点i的路径的数量，其中，不包括节点i作为起止节点的路径，其中，ρabi表示从节点a到b并且经过节点i的最短路径数，ρab表示从节点a到b的最短路径数；所述树的层次是指衡量缩短直径与防止中心节点过载之间的关系，其中，F表示度为1的节点数，M表示所有连接的总数目，BCmax表示中介核心性的最大值；所述特征路径长度是指衡量脑网络的信息传递能力，其中，n表示节点数，i和j分别表示不同的节点，dij表示网络中i和j节点之间的距离；所述度是指与一个节点i相连接的边的数量，DEG＝∑j∈Nwij；对双层脑网络中提取的特征进行特征融合，获得融合后的特征向量；将融合后的特征向量输入预先训练的情绪识别模型中，获得情绪识别结果。

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