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龙图腾网获悉中浙信科技咨询有限公司申请的专利去个体化差异的EEG数据学习模型构建方法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：CN116451025B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202310418140.X，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权去个体化差异的EEG数据学习模型构建方法是由殷磊;蒋冬梅;曾虹设计研发完成，并于2023-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本去个体化差异的EEG数据学习模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了去个体化差异的EEG数据学习模型构建方法，通过预处理获取带对应标定值的EEG数据，其中，利用数据增强技术对标定后的EEG数据进行增强处理，防止失真的同时增加数据量，方便后续运算的同时提高了后续模型运算的准确性，通过构建损失函数，获取标定过程中的损失基准值，获取损失增益系数后对EEG数据进行调整，依据模型不断对EEG数据进行清洗及调整，使其呈现出差异一体化，数据比例化统一后依据差异统一后的数据构建数据学习模型，去除了原始数据之间的差异性，能够将EEG数据进行统一纳入，使得最后形成的数据处理模型输出结果与实际输出结果误差控制在微小程度范围内。

本发明授权去个体化差异的EEG数据学习模型构建方法在权利要求书中公布了：1.去个体化差异的EEG数据学习模型构建方法，其特征在于：包括， 数据预处理，获取带对应标定值的EEG数据；数据预处理具体包括， 对EEG数据进行差分缩减； 对差分缩减后的EEG数据进行调整标定，获取相应标签； 其中，对EEG数据进行差分缩减具体包括： S1：获取各EEG数据之间的关联度，包括：各EEG数据统一坐标系下绘制成相应的电波图；获取不同电波图中波动范围最大的频段；综合所有获取的频段，获取不同频段相交程度最大的频段，定义为所述关联度； S2：依据所述关联度的频段定义获取各EEG数据在相应定义频段的EEG数据； S3：截取相应定义频段的EEG数据及相应的电波图，保存完成对EEG数据的差分缩减； 其中，对差分缩减后的EEG数据进行调整标定具体包括： S1：获取差分缩减后各EEG数据的电波信号波动范围值； S2：获取各电波信号波动范围值的平均波动值； S3：获取各电波信号波动范围值与其平均波动值的差值，定义为所述标定值，依据所述标定值标定差分缩减后的各EEG数据，获取带对应标定值的EEG数据； 利用数据增强技术对标定后的EEG数据进行增强处理，具体包括： 获取所述标定值及差分缩减后各EEG数据； 依据所述标定值的绝对含量对标定后的EEG数据进行数据增强，增加相应的波动范围含量构建损失函数，获取标定过程中的损失基准值； 依据所述损失基准值获取损失增益系数； 依据所述损失增益系数对EEG数据进行调整，包括，构建差异性函数；将所述损失增益系数纳入至差异性函数中，获取对应的损失增益差异性函数；依据各自所述损失增益差异性函数的输出值依次对各EEG数据进行差值调整； 依据调整后的EEG数据构建数据学习模型。

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