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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于4D脉冲神经网络的脑电认知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：CN116369945B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202310045690.1，技术领域涉及：A61B5/372；该发明授权基于4D脉冲神经网络的脑电认知识别方法是由赵月;戴国骏;曾虹;徐非凡;欧阳瑜;贾哲设计研发完成，并于2023-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于4D脉冲神经网络的脑电认知识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于4D脉冲神经网络的脑电认知识别方法。本发明步骤包括：1、数据获取；2、特征提取；3、基于4D脉冲神经网络的脑电认知识别方法。本发明首先将提取到的EEG信号特征转换为4D表征，作为脉冲神经网络的输入以探索EEG的时频空全局特征。引入卷积和空洞卷积交替变换策略探索EEG信号相邻和相近通道间的潜在关系，以获取空间域的局部细粒度特征，此外，利用参数化模型作为基准网络框架。考虑到EEG信号的不稳定特性，提出基于样本的自适应阈值策略以尽可能消除该特性带来的负面影响，并提升4D脉冲神经网络在EEG认知识别任务上的泛化能力。本发明在各种认知识别数据集上都达到了最优性能，同时在被试间和跨被试识别任务验证了模型有效性。

本发明授权基于4D脉冲神经网络的脑电认知识别方法在权利要求书中公布了：1.基于4D脉冲神经网络的脑电认知识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、数据获取； 步骤2、特征提取； 步骤3、基于4D的特异于EEG认知识别任务的脉冲神经网络，其框架主要包括两个模块：4D时频空表征模块和基于EEG的SNN模块；其中，基于EEG的SNN模块包含空洞脉冲编码器、脉冲分类器和脉冲输出； 所述的4D时频空表征模块：为了充分利用EEG信号的时频空间互补特征，将一个包含个时间步长的EEG片段被定义为，其中表示通道数，表示从EEG信号中提取到的频段数；是EEG特征在时间步长上的3D空频表征；其中，第个频段转换为2D空间映射，；将和分别定义为所有通道2D空间映射的长宽大小；最后，获得EEG信号的个4D时频空表征，是总的样本数量； 所述的空洞脉冲编码器：将EEG的4D时频空表征直接作为空洞脉冲编码器的输入；设计的空洞脉冲编码器主要包括空洞卷积层和脉冲神经元层，用于编码基于EEG的脉冲表示；其中脉冲神经元的动力学描述为充电、放电和重置过程； 脉冲分类器包括：空洞脉冲编码器的输出作为脉冲分类器的输入，结构上，脉冲分类器由多层全连接的脉冲神经层组成，其全连接由Linear线性变换函数实现，将输入映射到样本标记空间；在脉冲神经元的放电过程引入自适应阈值；最后，输出一个二值化张量； 脉冲输出包括输出层，所述输出层：在SNN模块中，脉冲神经元的输出是二值化的，将T时间步长内的平均脉冲发放频率作为最后的分类决策；基于EEG的SNN模块输出是一个的张量，其中类别数，是时间步长；计算得到的时间步长的平均脉冲发放频率，发放频率的高低表示对不同类别的响应程度；利用均方误差作为损失函数，以鼓励神经元的最高发放频率响应正确的标签，定义如下所示： ； 其中，是样本的真实one-hot标签。

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