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龙图腾网获悉河北省科学院应用数学研究所申请的专利微状态模板生成方法及终端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：CN119961735B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510435780.0，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权微状态模板生成方法及终端设备是由冯春雨;史玉盼;王怀瑞;黄世中;范瑞琴;马芹颖设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本微状态模板生成方法及终端设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种微状态模板生成方法及终端设备，涉及脑科学技术领域。该方法包括：根据脑电信号训练样本集对分类器进行训练得到训练完成的分类器，并确定训练完成的分类器的精度；更新脑电信号训练样本集，并跳转至根据脑电信号训练样本集对分类器进行训练得到训练完成的分类器，并确定训练完成的分类器的精度的步骤继续执行，直至精度达到最大，并将该精度记为目标精度；将目标精度对应的脑电信号训练样本集作为目标样本集，根据目标样本集确定目标微状态模板。本发明利用脑电信号训练样本集训练分类器，根据分类器的精度对脑电信号训练样本集的数据进行优化，能够有效减少高噪声和非代表性数据的影响，提升了脑电微状态模板的质量。

本发明授权微状态模板生成方法及终端设备在权利要求书中公布了：1.一种微状态模板生成方法，其特征在于，包括： 获取脑电信号训练样本集，根据所述脑电信号训练样本集对分类器进行训练得到训练完成的分类器，并确定所述训练完成的分类器的精度； 更新所述脑电信号训练样本集，并跳转至所述获取脑电信号训练样本集，根据所述脑电信号训练样本集对分类器进行训练得到训练完成的分类器，并确定所述训练完成的分类器的精度的步骤继续执行，直至所述精度达到最大，并将该精度记为目标精度； 将所述目标精度对应的脑电信号训练样本集作为目标样本集，提取所述目标样本集中各个样本在全局场功率峰值处的地形图并采用聚类算法确定目标微状态模板； 所述更新所述脑电信号训练样本集，并跳转至所述获取脑电信号训练样本集，根据所述脑电信号训练样本集对分类器进行训练得到训练完成的分类器，并确定所述训练完成的分类器的精度的步骤继续执行，直至所述精度达到最大，并将该精度记为目标精度，包括： 删除所述脑电信号训练样本集中的样本，得到更新后的脑电信号训练样本集，并跳转至所述获取脑电信号训练样本集，根据所述脑电信号训练样本集对分类器进行训练得到训练完成的分类器，并确定所述训练完成的分类器的精度的步骤继续执行，直至所述精度达到最大； 将测试样本集中的样本添加至所述脑电信号训练样本集中，形成更新后的脑电信号训练样本集，并跳转至所述获取脑电信号训练样本集，根据所述脑电信号训练样本集对分类器进行训练得到训练完成的分类器，并确定所述训练完成的分类器的精度的步骤继续执行，直至所述精度达到最大，并将该精度记为所述目标精度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人河北省科学院应用数学研究所，其通讯地址为：050081 河北省石家庄市友谊南大街46号1号楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。