基于脑区拓扑和时空的双分支脑电情感识别方法与系统

本发明属于人工智能与脑电情感识别领域，提供了一种基于脑区拓扑和时空的双分支脑电情感识别方法与系统，对待识别的脑电信号进行预处理得到多个脑电片段，提取各脑电片段的差分熵序列和通道之间的斯皮尔曼相关系数矩阵；基于斯皮尔曼相关系数矩阵，利用桥接动态图注意力网络模块提取脑区拓扑特征；利用多尺度时空混合注意力模块对差分熵序列处理，得到多尺度时空特征；将脑区拓扑特征和多尺度时空特征进行残差相互交叉注意力融合，得到融合特征；基于融合特征进行分类，确定脑电信号对应的情感识别结果。本发明利用脑电信号的空间拓扑特征与多拓扑时间动态特征，提高情感识别的准确率和鲁棒性，解决其在建模空间依赖和时间动态上的不足。