技術(shù)特征：

1.一種基于多模態(tài)生理與社會(huì)信息的情緒識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于，包括腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模塊、神經(jīng)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模塊、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模塊以及情緒識(shí)別模塊：

2.如權(quán)利要求1所述的一種基于多模態(tài)生理與社會(huì)信息的情緒識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于，所述腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模塊將eeg信號(hào)劃分為9個(gè)腦區(qū)。

3.如權(quán)利要求1所述的一種基于多模態(tài)生理與社會(huì)信息的情緒識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于，所述社會(huì)信息包括性別、年齡、體重信息。

4.如權(quán)利要求1所述的一種基于多模態(tài)生理與社會(huì)信息的情緒識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于，得到特征向量xe的方法包括：

5.如權(quán)利要求4所述的一種基于多模態(tài)生理與社會(huì)信息的情緒識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于，對(duì)特征張量xp連續(xù)進(jìn)行多次超圖卷積操作，最終得到的特征張量xe。

6.如權(quán)利要求4或5所述的一種基于多模態(tài)生理與社會(huì)信息的情緒識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于，得到的特征張量xp經(jīng)過三次超圖卷積操作，所述超圖卷積操作的具體公式為：

7.如權(quán)利要求1所述的一種基于多模態(tài)生理與社會(huì)信息的情緒識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于，所述情緒識(shí)別模塊還用于對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，在訓(xùn)練過程中采用交叉熵計(jì)算損失函數(shù)，并采用adam優(yōu)化作為優(yōu)化算法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)生理與社會(huì)信息的情緒識(shí)別系統(tǒng)，利用EEG實(shí)現(xiàn)從局部到全局中樞神經(jīng)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的建模，利用不同腦區(qū)內(nèi)部的EEG得到局部的腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并利用不同腦區(qū)之間的空間信息得到全局的腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)從局部中樞神經(jīng)系統(tǒng)到全局神經(jīng)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的建模；在構(gòu)建中樞神經(jīng)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上利用其他模態(tài)的生理信號(hào)對(duì)中樞神經(jīng)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信息補(bǔ)充，利用ECG、EMG等信號(hào)進(jìn)行外周神經(jīng)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的建模，實(shí)現(xiàn)了從中樞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到人體全局神經(jīng)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的建模；還在得到人體神經(jīng)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)之后利用個(gè)人的社會(huì)信息實(shí)現(xiàn)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)了從局部神經(jīng)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)到全局神經(jīng)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)，從個(gè)人到社會(huì)的網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建。

技術(shù)研發(fā)人員：胡斌,沈健,張亞男,郭宸旭,胡文博,吳瑾文
受保護(hù)的技術(shù)使用者：北京理工大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/26