买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种跨设备脑电分类模型的构建方法、脑电分类方法及系统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：CN119719914B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411926674.4，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种跨设备脑电分类模型的构建方法、脑电分类方法及系统是由伍冬睿;李思扬;王紫薇;郑时涛设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨设备脑电分类模型的构建方法、脑电分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种跨设备脑电分类模型的构建方法、脑电分类方法及系统，属于脑电数据分类技术领域；采用特征提取模块和M个源域特征提取模块分别提取来自目标设备的目标域脑电数据和来自M个来自不同源域设备的源域脑电数据的异构特征，通过对不同域设置一个与其对应的特征提取模块，能够将本不属于同一特征空间的脑电数据映射到同一维度的隐特征空间中，再采用公用的共享特征提取模块进一步进行共享特征提取，确保了隐特征空间中特征在所有域中的一致对齐。在此基础上，通过最大化将同类异域类心差异与异类异域类心差异之间的差异和最小化分类损失对模型进行训练，实现了对来自不同设备的脑电数据的对齐，提高了对跨设备脑电数据分类的准确性。

本发明授权一种跨设备脑电分类模型的构建方法、脑电分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种跨设备脑电分类模型的构建方法，其特征在于，包括： S1、对训练模型进行多个批次的训练；其中，在每一训练批次下将一批脑电数据组输入至所述训练模型中进行训练： 每个脑电数据组包括：一个来自目标设备的目标域脑电数据xt和M个来自不同源域设备的源域脑电数据各脑电数据均携带有对应的分类标签；M为正整数；所述训练模型包括：目标域特征提取模块、M个源域特征提取模块、共享特征提取模块和分类器；将xt输入至目标域特征提取模块中得到异构特征ft，将M个源域脑电数据一一对应输入至M个源域特征提取模块中得到异构特征将ft和分别输入至共享特征提取模块中得到对应的共享特征，并分别将各共享特征输入至分类器中，得到对应的分类结果； 基于当前训练批次下所得的分类结果和对应分类标签，计算分类损失，并将最小化分类损失作为第一训练目标； 针对每一个域，将当前训练批次下输入的该域下的各脑电数据的共享特征按照分类标签类别求平均，得到该域在不同类别下的类心；将最大化与的差异损失作为第二训练目标；为目标域在任意类别k下的类心与任意源域s在所述类别k下的类心的差异损失；为与所述源域s在任意类别j下的类心的差异损失；j≠k； 构建包括第一训练目标和第二训练目标的总训练目标，并基于总训练目标对所述训练模型中的参数进行调整； S2、训练完成后，构建包括级联的目标域特征提取模块、共享特征提取模块和分类器的跨设备脑电分类模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华中科技大学，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。