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龙图腾网获悉天津大学申请的专利微弱非对称性视觉刺激的脑电信号分类模型的训练方法及应用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：CN120597079B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202510532442.9，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权微弱非对称性视觉刺激的脑电信号分类模型的训练方法及应用是由陈恩泽;何峰;肖晓琳;周晓宇;王俊洋;于海情;许敏鹏;明东设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本微弱非对称性视觉刺激的脑电信号分类模型的训练方法及应用在说明书摘要公布了：本发明属于脑电信号分类技术领域，涉及一种微弱非对称性视觉刺激的脑电信号分类模型的训练方法及应用。训练方法包括：基于原始信号获取频域正频率信号数据集并划分为训练集、测试集和验证集；构建脑电信号分类模型，初始化可传播梯度的模态分解矩阵；对模型的训练为：将训练集分成至少两个互斥子集，利用每个互斥子集的中心频带损失、带宽损失、重构损失、分类损失的反向传播迭代更新模态分解矩阵，利用分类损失的反向传播迭代更新模型的卷积神经网络和全连接层的参数。应用验证集验证模型的判别性能，保存判别性能最优的模型参数，应用测试集评估具有最优判别性能参数的模型。本发明能显著提升微弱非对称视觉刺激的脑电分类任务中的判别性能。

本发明授权微弱非对称性视觉刺激的脑电信号分类模型的训练方法及应用在权利要求书中公布了：1.一种微弱非对称性视觉刺激的脑电信号分类模型的训练方法，其特征在于，包括如下步骤： 分段划分原始脑电信号获得原始脑电信号数据集，原始脑电信号数据集中包括多个元素，获得每一元素对应的频域正频率信号，由多个频域正频率信号构成频域正频率信号数据集； 将频域正频率信号数据集按照预设比例划分为训练集、测试集和验证集； 构建脑电信号分类模型，脑电信号分类模型包括模态分解矩阵、卷积神经网络和全连接层；初始化可传播梯度的模态分解矩阵； 训练脑电信号分类模型，具体是：将训练集分成至少两个互斥子集，计算每个互斥子集的中心频带损失、带宽损失、重构损失和分类损失；利用中心频带损失、带宽损失、重构损失、分类损失的反向传播迭代更新模态分解矩阵；利用分类损失的反向传播迭代更新卷积神经网络和全连接层的参数，参数包括权重和偏置；重复该步骤，直到所有互斥子集全部训练完，记为一轮次训练，共训练N个轮次，N≥2； 在每一轮次训练结束后冻结脑电信号分类模型不进行反向传播，应用验证集验证脑电信号分类模型的判别性能，保存具有最优判别性能的脑电信号分类模型的参数；应用测试集评估具有最优判别性能参数的脑电信号分类模型。

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