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龙图腾网获悉浙江师范大学申请的专利一种基于脑电数据的味觉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：CN120105212B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510570913.5，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种基于脑电数据的味觉分类方法是由徐晚秀;朱贇琦;王金涛;周楷埕;董治麟;刘思雨;孙建锋;陈晓昊;曹红兵设计研发完成，并于2025-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于脑电数据的味觉分类方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于脑电数据的味觉分类方法，涉及味觉分类领域，该方法包括采集被试者在不同基本味觉刺激时的脑电信号；所述基本味觉包括酸、甜、苦、咸和鲜；根据所述脑电信号，构建全特征数据集；基于所述全特征数据集，确定最优基础分类器，并根据所述最优基础分类器，筛选电极通道，提取最优特征子集；以所述最优基础分类器为元模型，以多个机器学习模型为基模型，并利用差分进化算法整体超参数调优，构建DE‑Stacking集成模型；多个机器学习模型包括支持向量机、K近邻模型以及朴素贝叶斯模型；利用所述最优特征子集训练所述DE‑Stacking集成模型，并根据训练后的DE‑Stacking集成模型确定待测脑电信号对应的基本味觉，本申请提升了味觉分类准确率。

本发明授权一种基于脑电数据的味觉分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于脑电数据的味觉分类方法，其特征在于，所述基于脑电数据的味觉分类方法包括： 采集被试者在不同基本味觉刺激时的脑电信号；所述基本味觉包括酸、甜、苦、咸和鲜； 根据所述脑电信号，构建全特征数据集；所述全特征数据集包括预处理后的脑电信号的特征；所述特征包括线性特征、非线性特征以及功能连接特征；所述线性特征包括均值、极值、方差和功率谱密度；所述非线性特征包括模糊熵；所述功能连接特征包括相位滞后指数； 基于所述全特征数据集，确定最优基础分类器，并根据所述最优基础分类器，筛选电极通道，提取最优特征子集，具体包括： 利用所述全特征数据集，确定不同机器学习模型的分类准确率；不同机器学习模型包括随机森林模型、支持向量机、K近邻模型以及朴素贝叶斯模型； 筛选分类准确率最高的机器学习模型作为最优基础分类器； 利用遗传算法对所述全特征数据集中的电极通道进行选择，确定筛选的电极通道； 基于所述筛选的电极通道，提取最优特征子集，具体包括： 基于所述筛选的电极通道，根据所述最优基础分类器的特征贡献率，对所述筛选的电极通道的特征进行重要性排序，生成特征重要性序列； 采用逐步添加特征策略，按照特征重要性序列添加至所述最优基础分类器中； 基于所述最优基础分类器，计算所有被试者的平均分类准确率； 以所述平均分类准确率为评价指标，采用5折交叉验证方法提取分类准确率最高的特征子集，作为最优特征子集； 以所述最优基础分类器为元模型，以多个机器学习模型为基模型，并利用差分进化算法整体超参数调优，构建DE-Stacking集成模型；多个机器学习模型包括支持向量机、K近邻模型以及朴素贝叶斯模型； 利用所述最优特征子集训练所述DE-Stacking集成模型，并根据训练后的DE-Stacking集成模型确定待测脑电信号对应的基本味觉。

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