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龍圖騰網獲悉湖南科技大學申請的專利基于DLKA和EEGNet的多模態情緒識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120323974B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510820278.1，技術領域涉及：A61B5/16；該發明授權基于DLKA和EEGNet的多模態情緒識別方法是由王曉亮;盧燚;曹周雷;林勇;王萌;艾源源;劉玉珍;曹宗敬設計研發完成，并于2025-06-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于DLKA和EEGNet的多模態情緒識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于DLKA和EEGNet的多模態情緒識別方法，包括以下步驟：對EEG信號進行特征提取并進行預處理；構建DLKA?EEGNet模型，采用DLKA?EEGNet模型提取腦電圖特征；對EOG信號進行特征提取，并將EOG信號與EEG信號進行多模態特征融合；將融合后的特征輸入到深度學習模型中進行情緒識別。本發明通過引入DLKA與EEGNet相結合的模型，提出了一種全新的多模態情緒識別方法，DLKA模塊采用可變換大核卷積策略，能在自適應調整感受野的同時，降低參數量，減少計算復雜度，DLKA模塊同時加強深度卷積網絡對EEG信號的全局信息挖掘，從而提高情感識別模型的魯棒性和準確性。

本發明授權基于DLKA和EEGNet的多模態情緒識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于DLKA和EEGNet的多模態情緒識別方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：對腦電圖信號，即EEG信號進行特征提取并進行預處理； S2：構建DLKA-EEGNet模型，采用DLKA-EEGNet模型提取腦電圖特征； DLKA-EEGNet模型包括時頻模塊、空間模塊和可變大核注意力機制模塊，可變大核注意力機制模塊即DLKA模塊，EEG信號送入時頻模塊得到特征F1，特征F1經過空間模塊的卷積處理后得到特征F2，特征F2輸入DLKA模塊進行深度特征挖掘得到特征F3； 時頻模塊用于挖掘EEG信號中的時頻信息，模型通過設置時間卷積操作來學習頻率濾波特征，并為所有EEG通道使用一維卷積核，從而學習每個通道的時間采樣特性，通過時頻卷積過程，生成的特征為特征F1； 空間模塊通過深度卷積和可分離卷積操作提取EEG信號的全局空間特征，將特征F1經過卷積處理后，得到特征F2； S3：對眼電圖信號，即EOG信號進行特征提取，并將EOG信號與EEG信號進行多模態特征融合； S4：將融合后的特征輸入到深度學習模型中進行情緒識別。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人湖南科技大學，其通訊地址為：411201 湖南省湘潭市雨湖區石馬頭；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。