(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210991480.7 (22)申请日 2022.08.18 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115063188 A (43)申请公布日 2022.09.16 (73)专利权人 中国食品发酵工业研究院有限公 司 地址 100015 北京市朝阳区酒仙桥中路24 号院 (72)发明人 王德良　吕高冲　王成　皇甫洁　 董若兰　 (74)专利代理 机构 北京慕达星云知识产权代理 事务所 (特殊普通合伙) 11465 专利代理师 符继超(51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) G06K 9/00(2022.01) 审查员 施龙权 (54)发明名称 一种基于脑电信号的智能消费者喜好度指 数评估方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于脑电信号的智能消 费者喜好度指数评估方法， 包括： 获取被试者头 戴脑电头盔采集在品评消费品过程中的脑电数 据； 监听被试者在品评消费品过程中不同品评阶 段时的按键事件； 获得不同品评阶段的情绪和八 种波段指数组成的特征向量空间； 代入综合情绪 体验指数模型， 得综合情绪体验指数： 将每个品 评阶段的综合情绪体验指数的平均值作为特征 值， 根据赋权法进行赋值， 生成综合情绪体验得 分， 对消费者喜好度进行评估。 该方法可减少仅 依赖传统市场调研方法如访谈、 问卷调查等来评 估消费者的偏好所带来的有意 或无意的偏见， 可 以实现更科学、 更客观可量化的描述消费者对消 费品的喜好 程度。 权利要求书1页 说明书5页 附图4页 CN 115063188 B 2022.12.13 CN 115063188 B 1.一种基于脑电信号的智能消费者喜好度指数评估方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 获取被试者头戴脑电头盔采集在品评消费品过程中的脑电数据； 监听被试者在品评消费品过程中不同品评阶段时的按键事 件； 根据品评消费品过程中的脑电数据、 及品评消费品过程中不同品评阶段时的按键事 件， 获得不同品评阶段的情绪和八种波段指数组成的特 征向量空间； 根据所述不同品评阶段的情绪和八种 波段功率数据组成的特征向量空间， 代入综合情 绪体验指数模型， 得综合情绪体验指数： 将每个品评阶段的综合情绪体验指数的平均值作为特征值， 根据赋权法进行赋值， 生 成综合情绪体验得分； 根据所述综合情绪体验得分， 对消费者喜好度进行评估； 所述脑电头盔基于TGAM模块开发， 采集前置脑电信号并完成相关信号放大、 滤波、 A/D 转换以及编码预处 理功能； 所述脑电头盔采集前置脑电信号的采样频率为512Hz， 每秒钟输出相应的情绪数据和 八种波段功率数据； 所述情绪数据包括： 专 注度和放松度， 数据范围0 到100； 所述综合情绪体验指数模型如下： f(x)＝ωTx+b     (1) 式中， f(x)表示综合情绪体验指 数IAA； ω＝(ω1； ω2； ...； ωd)， 为系数矩阵， ω∈[ ‑1， 1]， d表示特 征维度； x表示情绪维度和八种波段功率数据组成的特 征向量空间； b表示残差； 将每个品评阶段的综合情绪体验指数的平均值作为特征值， 根据赋权法进行赋值， 生 成综合情绪体验得分； 包括： 将每个品评阶段的IAA的平均值作为特征值R＝[R1， R2， ...， Rm]， R表示每个品评阶段的 IAA， m表示品评阶段的数量； 按照赋权法对其赋值： g(x)＝ATR+σ    (2) 式中， g(x)表示最终综合情绪体验得 分； A＝[a1， a2， a3， ...， am]为系数矩阵， A∈[0， 1]， σ 表示残差 。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115063188 B 2一种基于脑电信号的智能消费 者喜好度指数评估方 法 技术领域 [0001]本发明涉及脑电信号技术领域， 特别涉及 一种基于脑电信号的智能消费者喜好度 指数评估方法。 背景技术 [0002]近年来， 脑机接口技术、 认知科学、 神经科学、 心理学、 感官科学、 计算机科学、 人工 智能等学科快速发展， 相关科学技术手段发展已相对成熟， 但是利用多学科交叉手段来研 究消费者对产品认知的神经营销方法仍相对较少， 发展较为缓慢。 当前， 市场对消费者产品 喜好度、 需求、 购买意向等方面的调查和测评仍然多偏向于传统形式的调查问卷、 访谈等手 段。 由于人们经常对产品的偏好和意图并不是很明确， 传统的问卷调查、 口头表达等方法经 常会产生有意甚至是有意的偏见， 导致无法评估消费者的动机， 无法准确表达消费者对产 品的真正感受或感觉， 从而使评估受限甚至得出错误结论。 而随着神经科学、 脑机接口技术 等科技手段的不断成熟， 相关技术手段已经可以帮助商家或体验店营销人员理解消费者的 大脑对不同品牌产品的真实体验感受。 [0003]当前新兴的能够量化识别消费者对产品喜好度方法主要有核磁共振影像、 临床脑 电图、 诱发电位检测、 面部微表情情绪识别、 眼动追踪、 皮肤电反应等技术。 但是每种模式记 录的神经测量不同， 应用场景不同。 核磁共振影像、 临床脑电图、 诱发电位检测等设备过于 昂贵且笨重， 而皮肤电设备使用时佩戴繁琐， 均不利于面向消费者市场进 行推广， 且当前没 有核磁共振技术、 皮肤电反应技术等在酒类测评方面的应用。 眼动追踪技术局限于眼睛观 察， 对评测酒类给人带来的情绪体验方面作用有限。 面部微表情情绪识别技术已经较为成 熟， 且当前已有在此方面的应用， 但是相对于脑电这种 可以直接测量的生物电信号在消费 者翻译的真实性方面 仍略逊一 筹。 [0004]因此， 如何更科学、 更客观可量化的描述消费者对消费品的喜好程度， 避免传统形 式的调查问卷、 访谈所 带来的不 准确的反馈问题， 亟需解决。 发明内容 [0005]本发明的目的在于提供一种基于脑电信号的智能消费者喜好度指数评估方法， 可 解决传统形式的调查问卷、 访谈所带来的不准确的反馈问题， 实现更科学、 更客观可量化的 描述消费者对消费品的喜好 程度。 [0006]为实现上述目的， 本发明采取的技 术方案为： [0007]本发明提供一种基于脑电信号的智能消费者喜好度指数评估方法， 包括以下步 骤： [0008]获取被试者头戴脑电头盔采集在品评消费品过程中的脑电数据； [0009]监听被试者在品评消费品过程中不同品评阶段时的按键事 件； [0010]根据品评消费品过程中的脑电数据、 及品评消费品过程中不同品评阶段时的按键 事件， 获得不同品评阶段的情绪和八种波段指数组成的特 征向量空间；说　明　书 1/5 页 3 CN 115063188 B 3