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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于自监督学习的脑电信号在线自适应分类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：CN115392287B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202210860189.6，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于自监督学习的脑电信号在线自适应分类方法是由李甫;李鸿鑫;方鑫磊;陈佶;李阳;吴昊;付博勋;张利剑;石光明设计研发完成，并于2022-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自监督学习的脑电信号在线自适应分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自监督学习的脑电信号在线自适应分类方法包括：获得待测样本；其是对待测被试者在RSVP下采集到的脑电图信号进行预处理后得到的；构建待测样本针对两个自监督任务分别对应的数据集，得到时序验证任务数据集和掩码空间识别任务数据集；基于两个自监督任务的数据集更新预先训练完成的原始脑电信号分类网络的参数，得到更新后脑电信号分类网络；利用更新后脑电信号分类网络对待测样本进行分类得到分类结果。其中原始脑电信号分类网络是利用样本数据集对预设网络训练得到，样本数据集基于多个样本被试者进行快速序列视觉呈现实验所得到的脑电图信号得到。本发明能解决分布偏移问题，提高RSVP范式中脑电信号的分类性能。

本发明授权一种基于自监督学习的脑电信号在线自适应分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自监督学习的脑电信号在线自适应分类方法，其特征在于，包括： 获得待测样本；其中，所述待测样本是对待测被试者在快速序列视觉呈现下采集到的脑电图信号进行预处理后得到的； 构建所述待测样本针对两个自监督任务分别对应的数据集，所述两个自监督任务包括时序验证任务和掩码空间识别任务； 针对所述时序验证任务，将所述待测样本作为正样本，通过在时间维度上将所述待测样本的不同部分进行交换操作得到负样本，由携带有对应标签的所述负样本和所述正样本共同构成时序验证任务数据集； 针对所述掩码空间识别任务，根据预设的大脑区域与电极的对应关系，将所述待测样本划分为预设数量个区域，每次用预设噪声掩码所述待测样本中一个不重复区域的脑电图信号，得到该次的携带有标签的掩码后待测样本；由各次得到的掩码后待测样本共同构成掩码空间识别任务数据集；其中，每次得到的掩码后待测样本的标签，与所述待测样本该次被掩码的脑电图信号区域的区域编号一致； 基于所述时序验证任务数据集和所述掩码空间识别任务数据集，对预先训练完成的原始脑电信号分类网络的参数进行更新，得到更新后脑电信号分类网络；其中，所述原始脑电信号分类网络是利用样本数据集对预设网络训练得到，所述样本数据集基于多个样本被试者进行快速序列视觉呈现实验所得到的脑电图信号得到； 利用所述更新后脑电信号分类网络对所述待测样本进行分类，得到对应的分类结果。

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