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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利基于忆阻二维协作学习架构的脑电信号的处理方法及装置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：CN120372364B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510864547.4，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于忆阻二维协作学习架构的脑电信号的处理方法及装置是由王紫璐;刘杨博宇;陈子博;林锴设计研发完成，并于2025-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于忆阻二维协作学习架构的脑电信号的处理方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于忆阻二维协作学习架构的脑电信号处理方法及装置，方法包括：从脑电情绪数据集导入多通道脑电信号，对脑电信号进行预处理以构建频率‑时间二维特征图；将频率‑时间二维特征图输入至局部特征学习模块，以提取多层次空间特征，根据空间特征判断脑电信号对应的情绪类别；基于忆阻硬件的物理扰动建模得到种群变异机制；将种群个体的变异源输入至全局进化优化模块以增加忆阻硬件扰动，并构建优化策略对脑电信号对应的情绪类别进行评估与适者选择，以筛选出最优的脑电信号的情绪类别识别结果并反馈至局部特征学习模块，形成局部学习与全局进化协作迭代的闭环过程。本发明有效提升脑电信号的情绪类别识别结果的准确性。

本发明授权基于忆阻二维协作学习架构的脑电信号的处理方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于忆阻二维协作学习架构的脑电信号的处理方法，其特征在于，包括： 从脑电情绪数据集导入多通道脑电信号，对所述脑电信号进行短时傅里叶变换、按通道拼接以及按段分块预处理，以构建频率-时间二维特征图； 将所述频率-时间二维特征图输入至忆阻二维协作学习架构的横向维度的局部特征学习模块，所述横向维度的局部特征学习模块基于卷积神经网络模拟哺乳动物视觉皮层的分层感知机制，通过所述分层感知机制提取所述频率-时间二维特征图的多层次空间特征，根据所述空间特征判断所述脑电信号对应的情绪类别； 基于忆阻硬件在权值写入与读取过程中的物理扰动建模得到种群变异机制，通过所述种群变异机制提供种群个体的变异源； 将所述种群个体的变异源输入至所述忆阻二维协作学习架构的纵向维度的全局进化优化模块以增加忆阻硬件扰动，利用由所述忆阻硬件扰动引发的个体变异与适应性选择构建优化策略，通过所述优化策略对所述脑电信号对应的情绪类别进行评估与适者选择，以筛选出最优的脑电信号的情绪类别识别结果； 将所述最优的脑电信号的情绪类别识别结果反馈至所述忆阻二维协作学习架构的横向维度的局部特征学习模块，形成局部学习与全局进化协作迭代的闭环过程。

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