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龙图腾网获悉安徽七度生命科学集团有限公司申请的专利脑波状态数据库的构建方法、系统及存储介质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：CN115454961B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202211053310.0，技术领域涉及：G06F16/21；该发明授权脑波状态数据库的构建方法、系统及存储介质是由焦良存;李亚楠设计研发完成，并于2022-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本脑波状态数据库的构建方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明的一种脑波状态数据库的构建方法、系统及存储介质，包括以下步骤，使用脑波数据通过深度学习方法构建脑波状态转移图；存储所构建的脑波状态转移图，以图数据库的方式存储，用于描述脑波各种状态之间可能的转移路径。本发明的脑波状态数据库的构建方法其不依赖于专家知识，直接从大量的脑波数据中自动识别提取脑波状态，更加符合脑波数据的情况；本发明预训练类似BERT结构的模型和脑波数据自动划分识别模型，对于数据的要求不高，采集的各类脑波数据统一形式之后均可以使用；本发明构建的脑波状态数据库由于是通过通用数据无监督构建的，所以对于一些脑波状态相关的特定任务具有很好的辅助作用。

本发明授权脑波状态数据库的构建方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种脑波状态数据库的构建方法，其特征在于，包括以下步骤， 使用脑波数据通过深度学习方法构建脑波状态转移图； 存储所构建的脑波状态转移图，以图数据库的方式存储，用于描述脑波各种状态之间的转移路径； 所述使用脑波数据通过深度学习方法构建脑波状态转移图，步骤如下： 首先训练得到一个针对脑波数据的类BERT编码模型，基于该类BERT编码模型编码之后的脑波数据训练一个自动划分识别脑波数据的模型，该自动划分识别脑波数据的模型能够将脑波数据每一个值识别为不同的编号，范围为1~n，n的大小通过实验确定；相同编号的数据值处于同一种脑波状态，编号也代表最终形成的图的节点编号； 所述自动划分识别脑波数据的模型包括： Self-attention模块：使用自注意力Self-attention机制实现的模块，计算编码后脑波数据每个数据值之间的相似度分数，如果脑波数据长度为L，该模块的输出结果为L*L的矩阵；对于矩阵的值aij表示第i个值和第j个值之间的相似度分数； 图卷积层：对Self-attention模块的输出进行图卷积操作，得到的输出是数据中每个点的图特征向量，该图特征向量具有两个作用，一方面进行状态编号识别，一方面则用于状态特征变换； 状态编号预测：根据图卷积层的输出，识别脑波数据的每个点对应的状态编号也即构图中的编号； 状态特征变换：根据状态编号和图卷积层得到的特征向量，得到每个状态编号在当前处理数据中的图特征向量，经过变换得到每个状态编号对应的特征； 状态特征矩阵：在该模型中维护一个全局的状态特征，也就是使所有数据中被预测为相同编号的值在经过状态特征变换之后具有相同或者相近的表示； 构图模块根据脑波数据得到的每一个状态转移路径构造出脑波状态转移图。

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