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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利基于混合专家的域解耦脑电表征学习模型的脑电信号识别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：CN119415881B 。

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：202411511326.0，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于混合专家的域解耦脑电表征学习模型的脑电信号识别方法是由王丹力;高玄歌设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合专家的域解耦脑电表征学习模型的脑电信号识别方法在说明书摘要公布了：本公开提供了一种基于混合专家的域解耦脑电表征学习模型的脑电信号识别方法，上述方法包括：对样本脑电数据进行空间域编码，得到空间域特征脑电数据；对空间域特征脑电数据进行频域编码，得到样本脑电特征数据；对样本脑电特征数据进行多头自注意力计算，得到样本脑电注意力特征数据；对样本脑电注意力特征数据进行混合专家域解耦处理，得到样本脑电重构数据；根据样本脑电重构数据和样本脑电特征数据对脑电信号表征学习模型进行参数调整，得到经训练的脑电信号表征学习模型。

本发明授权基于混合专家的域解耦脑电表征学习模型的脑电信号识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合专家的域解耦脑电表征学习模型的脑电信号识别方法，其特征在于，所述方法包括： 对样本脑电数据进行空间域编码，得到空间域特征脑电数据； 对所述空间域特征脑电数据进行频域编码，得到样本脑电特征数据； 对所述样本脑电特征数据进行多头自注意力计算，得到样本脑电注意力特征数据； 对所述样本脑电注意力特征数据进行混合专家域解耦处理，得到样本脑电重构数据； 根据所述样本脑电重构数据和所述样本脑电特征数据对脑电信号表征学习模型进行参数调整，得到经训练的脑电信号表征学习模型；所述对所述样本脑电注意力特征数据进行混合专家域解耦处理，得到样本脑电重构数据，包括： 根据所述样本脑电注意力特征数据和第一路由权重，确定至少一个目标特定专家权重，其中，每个所述目标特定专家权重表征对应的目标特定专家模块的激活概率，每个所述目标特定专家模块是根据至少一个所述目标特定专家权重从特定专家模块组中确定的，每个所述目标特定专家模块用于提取所述样本脑电注意力特征数据的特定特征； 根据所述样本脑电注意力特征数据和第二路由权重，确定至少一个共享专家权重，其中，每个所述共享专家模块用于提取所述样本注意力特征数据的通用特征； 根据至少一个所述目标特定专家权重和所述样本脑电注意力特征数据，得到样本脑电信号的特定专家预测数据； 根据至少一个所述共享专家权重和所述样本注意力特征数据，得到样本脑电信号的共享专家预测数据； 根据所述特定专家预测数据和所述共享专家预测数据，得到所述样本脑电重构数据。

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