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龙图腾网获悉北京津发科技股份有限公司申请的专利脑机接口设备的控制方法、装置和脑机接口设备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：CN117891338B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202311865582.5，技术领域涉及：G06F3/01；该发明授权脑机接口设备的控制方法、装置和脑机接口设备是由请求不公布姓名设计研发完成，并于2023-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本脑机接口设备的控制方法、装置和脑机接口设备在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种脑机接口设备的控制方法、装置和脑机接口设备，上述脑机接口设备的控制方法中，脑机接口设备获取用户的脑电数据之后，从上述脑电数据和脑机接口设备显示的图像数据中提取多模态特征。然后，脑机接口设备根据上述多模态特征，获得上述多模态特征对应的模糊集合，进而根据上述多模态特征对应的模糊集合，获得上述多模态特征对应的控制指令，最后，脑机接口设备执行上述控制指令，从而可以实现通过用户的脑电数据和脑机接口设备显示的图像数据对脑机接口设备进行控制，提高用户与脑机接口设备之间的交互性和用户沉浸感，给用户带来更加智能化的控制体验。

本发明授权脑机接口设备的控制方法、装置和脑机接口设备在权利要求书中公布了：1.一种脑机接口设备的控制方法，其特征在于，包括： 脑机接口设备获取用户的脑电数据； 从所述脑电数据和所述脑机接口设备显示的图像数据中提取多模态特征；其中，所述脑机接口设备显示的图像数据包括与所述脑机接口设备执行的指令所对应的图像数据； 根据所述多模态特征，获得所述多模态特征对应的模糊集合； 根据所述多模态特征对应的模糊集合，获得所述多模态特征对应的控制指令； 执行所述控制指令； 其中，所述根据所述多模态特征，获得所述多模态特征对应的模糊集合包括： 将所述多模态特征进行特征映射； 对特征映射的结果进行模糊化，获得所述多模态特征对应的模糊集合； 其中，所述将所述多模态特征进行特征映射包括： 搭建竞争学习网络，所述竞争学习网络包括输入层和竞争层，所述输入层的神经元的节点个数与所述多模态特征的维度相同，所述竞争层由N个神经元组成，其中，N与用户控制所述脑机接口设备所执行动作的种类的数量相同，所述竞争层的每个神经元与所述输入层的所有神经元权连接； 使用胜者为王的学习规则对所述竞争学习网络进行训练； 其中，所述对特征映射的结果进行模糊化，获得所述多模态特征对应的模糊集合包括： 获得特征映射的结果与所述特征映射的结果对应的聚类中心之间的欧式距离； 对所述欧式距离进行离散化，获得所述欧式距离对应的离散论域值； 根据所述欧式距离对应的离散论域值，确定所述多模态特征对应的控制调节量； 根据所述多模态特征对应的控制调节量，获得所述多模态特征对应的模糊集合； 其中，所述从所述脑电数据和所述脑机接口设备显示的图像数据中提取多模态特征包括： 对所述脑电数据进行编码，获得脑电向量；以及对所述图像数据进行编码，获得图像向量； 对所述脑电向量进行特征转换，获得脑电特征向量，以及对所述图像向量进行特征转换，获得图像特征向量； 根据所述脑电特征向量和所述图像特征向量，获得所述多模态特征； 所述对所述脑电数据进行编码，获得脑电向量包括： 对每个通道的脑电数据进行离散小波变换，获得每个通道的脑电二维特征图；其中，所述每个通道的脑电二维特征图包括每个通道的时域和频域特征； 将获得的脑电二维特征图进行合并，获得三维脑电时频域特征； 在每个通道上，对所述三维脑电时频域特征进行特征提取，获得每个通道在时间维度上的第一深度特征；以及对所述三维脑电时频域特征进行跨通道的特征提取，获得通道之间在空间维度上的第二深度特征； 根据所述第一深度特征和所述第二深度特征，获得所述脑电向量。

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