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龙图腾网获悉中国民用航空飞行学院申请的专利飞行员注意力状态数据采集及处理方法、装置及相关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：CN120616532B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511127705.4，技术领域涉及：A61B5/16；该发明授权飞行员注意力状态数据采集及处理方法、装置及相关设备是由王在俊;蒋宇恒;宁伟;杨睿哲;张文泽;周林;闫叶腾;李海新设计研发完成，并于2025-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本飞行员注意力状态数据采集及处理方法、装置及相关设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种飞行员注意力状态数据采集及处理方法、装置及相关设备，包括：采集原始注意力状态数据，原始注意力状态数据为时间序列数据，对原始注意力状态数据进行随机掩码操作，得到第一掩码数据，基于相邻通道信号之间时序关联性，对第一掩码数据进行对角重建，得到第二掩码数据，将第一掩码数据和第二掩码数据输入融合注意力机制模型，通过融合注意力机制模型分析二者之间的动态权重，得到初始插补数据，采用反向传播学习的方式，将初始插补数据用于真实缺失值的插补，得到完整插补数据，基于原始注意力状态数据和完整插补数据，得到目标注意力状态数据。采用本发明可提高飞行员注意力状态数据采集及处理的准确性。

本发明授权飞行员注意力状态数据采集及处理方法、装置及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种飞行员注意力状态数据特征采集方法，其特征在于，包括： 采集原始注意力状态数据，所述原始注意力状态数据为时间序列数据； 对所述原始注意力状态数据进行随机掩码操作，得到第一掩码数据； 基于相邻通道信号之间时序关联性，对所述第一掩码数据进行对角重建，得到第二掩码数据； 将所述第一掩码数据和所述第二掩码数据输入融合注意力机制模型，通过所述融合注意力机制模型分配二者之间的动态权重，得到初始插补数据； 采用反向传播学习的方式，将所述初始插补数据用于真实缺失值的插补，得到完整插补数据； 基于所述原始注意力状态数据和所述完整插补数据，得到目标注意力状态数据； 其中，所述注意力机制模型中在每个注意力层后面应用一个全连接的前馈网络，仅使用Transformer中位置编码，将所述第一掩码数据和所述第二掩码数据输入融合注意力机制模型，通过所述融合注意力机制模型分配二者之间的动态权重，得到初始插补数据包括： 融合注意力机制模型主体结构为Transformer结构，Transformer结构中包括位置编码和前馈网络，位置编码用于限定序列顺序； 对于所述第一掩码数据和所述第二掩码数据，将其映射到维度为的查询向量、维度为的键向量和维度为的值向量，缩放点积计算和之间的注意力分数； 采用softmax函数获得注意力权重，最终输出是加权的初始插补数据，采用如下方程表示： 其中，时间序列中第t步的输入值基于来自T−1时间步和T+1时间步的输入值确定，通过对虚时间序列的分析将学习到的融合注意力权重分配函数传入下一个模块中，采用这种方式，使得脑电多通道数据中捕捉时间步之间的时序依赖性和特征相关性。

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