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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种用于脑电信号处理的网络架构搜索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：CN119577326B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411612599.4，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种用于脑电信号处理的网络架构搜索方法及系统是由陈丹;韩驭设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于脑电信号处理的网络架构搜索方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种用于脑电信号处理的网络架构搜索方法及系统，实现从高通道EEG数据到低通道EEG数据的有效迁移。特别是针对儿童自闭症患者，由于其难以长时间配合进行EEG信号采集，可能导致数据不完整。本发明通过利用多智能体深度确定性策略梯度算法进行神经网络架构搜索，寻找最优的神经网络架构，使得从高通道数据迁移至低通道数据的过程中，保持较高的分类准确率。

本发明授权一种用于脑电信号处理的网络架构搜索方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于脑电信号处理的网络架构搜索方法，其特征在于，包括： 采集目标受试者的脑电信号数据； 对所述脑电信号数据进行预处理，得到预处理后脑电信号数据； 采用所述预处理后脑电信号数据，利用多智能体深度确定性策略梯度算法对神经网络模型进行架构搜索训练，得到原始脑电信号采集模型； 对所述原始脑电信号采集模型进行评估和优化，确定最优脑电信号采集模型； 采用所述预处理后脑电信号数据，利用多智能体深度确定性策略梯度算法对神经网络模型进行架构搜索训练，得到原始脑电信号采集模型，包括： 确定所述神经网络模型包括输入层、多个隐藏层和输出层，构成多智能体决策架构； 基于所述多智能体深度确定性策略梯度算法进行所述神经网络模型的搜索，通过智能体间的协同和策略优化，搜索用于高低通道EEG数据迁移的最优网络架构； 在预设高通道EEG数据上进行初始训练获得训练数据，将所述训练数据迁移至预设低通道EEG数据进行学习，得到所述原始脑电信号采集模型； 基于所述多智能体深度确定性策略梯度算法进行所述神经网络模型的搜索，通过智能体间的协同和策略优化，搜索用于高低通道EEG数据迁移的最优网络架构，包括： 确定智能体包括策略网络和评估网络，所述策略网络的输入为智能体观测数据，输出为适应动作空间的动作向量，所述评估网络的输入为智能体的观测和动作，输出为智能体的动作质量； 所述评估网络通过最小化损失函数评估智能体动作质量Q值，更新所述评估网络； 所述策略网络通过计算策略梯度生成最大化Q值动作，更新所述策略网络； 在所述策略网络和所述评估网络分别加入目标网络，进行软更新，更新后得到用于高低通道EEG数据迁移的最优网络架构。

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