杭州电子科技大学刘易赐获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种多形态表征的多源域脑电信号分析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：CN116602690B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310668913.X，技术领域涉及：A61B5/369；该发明授权一种多形态表征的多源域脑电信号分析方法是由刘易赐;高云园;佘青山;孟明;汪婷;张卷卷设计研发完成，并于2023-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种多形态表征的多源域脑电信号分析方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种多形态表征的多源域脑电信号分析方法。本发明首先利用多流形映射去提取多源域与目标域的公共不变表示，同时考虑了脑电信号的低维结构与多元统计特征，在此阶段计算CORAL损失以指导模型得到优质的公共不变表示。其次将多源域分解，进行一对一的特征提取，此时采用MMD损失来引导模型得到优质的私有不变表示。最后采用softmax分类器进行分类。在公开的MI1,MI2数据集,和团队采集的脑电信号数据集上评估了方法的有效性。实验结果表明，本发明在多受试者的场景下的性能优越。
本发明授权一种多形态表征的多源域脑电信号分析方法在权利要求书中公布了：1.一种多形态表征的多源域脑电信号分析方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 步骤1：首先对EEG信号进行预处理，利用CA算法将预处理后的数据进行第一步地对齐，对齐后映射到黎曼流形中来获取EEG信号的多元统计特征信息； 步骤2：在映射的多元统计特征中提取所有源域与目标域的切空间特征，再映射到格拉斯曼流形中，得到公共不变表示特征，在此阶段计算所有源域信号与目标域之间的CORAL损失，以此保证提取到EEG信号的低维结构信息的同时，最大限度上获取到多个源域与目标域之间的公有不变表示； 步骤3：将公有不变表示特征中的多个源域划分为子源域，通过设定的一对一特征提取器来获得每个子源域与目标域的私有不变表示；在此阶段计算多个子源域与目标域之间的MMD损失与交叉熵损失； 步骤4：采用多个softmax分类器进行训练，训练的过程利用交叉熵来降低损失。
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