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龙图腾网获悉深圳华中科技大学研究院申请的专利一种应用于免校准脑机接口的测试时适应方法及系统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：CN117056837B 。

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：202310812061.7，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种应用于免校准脑机接口的测试时适应方法及系统是由伍冬睿;李思扬设计研发完成，并于2023-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于免校准脑机接口的测试时适应方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种应用于免校准脑机接口的测试时适应方法，方法包括以下步骤：获取使用来自多个源域用户的标注训练数据建立对于多个类别的分类模型；建立分类模型，对各个用户的训练数据进行欧式对齐后，再合并所有源域，通过传统交叉熵损失训练多个分类模型，得到训练好的多个源域模型；获取当前用户的目标域数据流上的下一个测试样本，进行增量式欧式对齐后，输入至训练好的多个源域模型，得到基于多个源域模型在目标域数据上的预测概率值；采用谱元学习器方法进行多模型的集成预测，得到当前测试样本的预测值。基于预测概率值，通过条件熵最小化以及在批次内采用自适应边缘分布约束，分别优化各模型，得到优化后的适应目标域的各模型；本发明考虑了跨用户脑机接口系统的应用实时性，无需增加校准环节而对模型进行自适应调整。

本发明授权一种应用于免校准脑机接口的测试时适应方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种应用于免校准脑机接口的测试时适应方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、获取使用来自L个源域用户的标注训练数据建立对于K个类别的分类模型，第l个源域l＝1,...,L包括ns,l个标注样本其中每个样本为第i次EEG试次的二维矩阵，维度为电极通道数ch乘以时间采样点ts，即是其对应的标签； S2、建立分类模型，对各个用户的训练数据进行欧式对齐后，再合并所有源域，通过传统交叉熵损失训练多个EEGNet分类模型，得到训练好的多个源域模型； S3、获取当前用户的目标域数据流上的下一个测试样本，进行增量式欧式对齐后，输入至训练好的多个源域模型，得到基于多个源域模型在目标域数据上的预测概率值； S4、采用谱元学习器方法进行多模型的集成预测，得到当前测试样本的预测值； S5、基于预测概率值，通过条件熵最小化以及在批次内采用自适应边缘分布约束，分别优化各模型，得到优化后的适应目标域的各模型； S6、重复步骤S3-S5，直至当前目标域用户测试数据流完成。

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深圳华中科技大学研究院，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区粤兴三道9号华中科技大学深圳产学研基地大楼；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”。