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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利一种分类器模型训练方法、装置、电子设备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：CN114970619B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202210540341.2，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种分类器模型训练方法、装置、电子设备及存储介质是由王斐;侯雪莹;齐菲菲;李世钦设计研发完成，并于2022-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分类器模型训练方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种分类器模型训练方法、装置、电子设备及存储介质。本发明所述的分类器模型训练方法包括：获取训练所用的源域数据和目标域数据；对所述源域数据和所述目标域数据进行数据校直，得到对齐的源域数据和对齐的目标域数据；根据源域数据和目标域数据之间的相似度，对所述对齐的源域数据中的脑电信号进行挑选，得到相似源域数据；对源域数据和目标域数据进行特征提取，得到每个脑电信号对应的特征图像；使用特征图像和训练标签对分类器模型进行训练，得到训练好的分类器模型。本发明所述的分类器模型训练方法，将源域数据与目标域数据的对齐以此减少源域与目标域的输入之间的分布差异，提升了分类准确率，还大大减少了训练时间。

本发明授权一种分类器模型训练方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种分类器模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取训练所用的源域数据和目标域数据，所述源域数据和所述目标域数据均包含多个脑电信号，每个脑电信号对应一个训练标签； 对所述源域数据和所述目标域数据进行数据校直，得到对齐的源域数据和对齐的目标域数据； 根据所述对齐的源域数据和对齐的目标域数据之间的相似度，对所述对齐的源域数据中的脑电信号进行挑选，得到相似源域数据；其中，所述源域数据包括多个受试者的多个脑电信号，所述目标域数据包括一个受试者的脑电信号； 根据所述对齐的源域数据和对齐的目标域数据之间的相似度，对所述对齐的源域数据中的脑电信号进行挑选，得到相似源域数据，包括： 计算每个受试者的多个脑电信号对应的KL散度； 对所述多个源域数据的受试者的KL散度进行排序； 选择KL散度分布相似度小于预设阈值的源域数据的受试者的脑电信号，得到相似源域数据； 对所述相似源域数据和所述对齐的目标域数据进行特征提取，得到每个脑电信号对应的特征图像；其中，对所述相似源域数据和所述对齐的目标域数据进行特征提取，包括： 使用连续小波变换方法，将脑电信号映射为二维图像信号，并提取所述二维图像信号的μ节律和β节律； 选择Morlet小波作为小波函数，确定小波函数的时间样本数和频率； 根据所述时间样本数和频率，得到每个脑电信号对应的特征图像； 使用相似源域数据中各个脑电信号对应的特征图像和训练标签、对齐的目标域数据中各个脑电信号对应的特征图像和训练标签，对分类器模型进行训练，得到训练好的分类器模型。

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