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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于域适应网络的运动想象脑电识别方法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：CN119622543B 。

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：202411624823.1，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权基于域适应网络的运动想象脑电识别方法是由孟明;颜泽文;席旭刚;吕忠;尹刚刚设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于域适应网络的运动想象脑电识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于域适应网络的运动想象脑电识别方法，该方法采集受试者的多通道运动想象脑电信号EEG，并进行带通滤波，得到多个不同频带的EEG信号，将目标受试者的EEG信号作为目标域数据，其余作为源域数据。其次基于源域数据和目标域数据，先后通过由并行时空卷积模块和Transformer模块组成的多视图卷积Transformer特征提取器，分别得到源域特征和目标域特征。最后利用源域特征和目标域特征进行对抗域适应，得到能适应目标域数据的模型，识别出脑电信号对应的运动想象类别。本发明有助于引导源域数据分布向目标域转移，提高跨受试者运动想象脑电信号的分类准确率。

本发明授权基于域适应网络的运动想象脑电识别方法在权利要求书中公布了：1.基于域适应网络的运动想象脑电识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：采集受试者的多通道运动想象脑电信号EEG，并利用巴特沃斯滤波器组对每个通道的脑电信号进行带通滤波，得到多个不同频带的EEG信号，将目标受试者的EEG信号作为目标域数据，其余作为源域数据； 步骤2：基于源域数据和目标域数据，先后通过由并行时空卷积模块和Transformer模块组成的多视图卷积Transformer特征提取器，分别得到源域特征和目标域特征，具体实现过程如下： 对源域数据和目标域数据分别使用并行时空卷积模块分别提取不同频带脑电信号的时域特征和空域特征，并将其相加得到脑电的时空特征；在提取到的时空特征之后使用Transformer模块提取其中蕴含的长时间依赖关系；将多个频带的时空特征提取的长时间依赖关系相加得到最终的源域特征和目标域特征； 所述Transformer模块具体实现为：首先将在获得的时空特征按通道方向平坦化，然后沿着时间维度将它们分割成几个长度相等的切片，长度为d，每个切片表示一个特征表示段；Transformer的编码器和解码器将来自两个域的切片线性转换为具有相同大小的查询向量Q、目标域的键向量K和源域的值向量V；然后，通过计算目标域和目标域之间的注意力评估目标域的长时间依赖关系；注意力通过以下公式计算： 在此基础上，采用多头注意机制提高Transformer的性能；多头注意力机制将生成的Q、K、V向量分成h个子空间，生成h组不同的Q、K、V；每个头独立进行注意力计算，多头注意机制通过以下公式计算： MHAQ,K,V＝[head0；…；headh-1] 其中，headl＝AttentionxW,xW,xW，x为输入数据，W,W,W分别为查询向量Q、目标域的键向量K和源域的值向量V对应的权重矩阵； 步骤3：利用源域特征和目标域特征进行对抗域适应，得到能适应目标域数据的模型；将目标域测试数据输入模型，识别出脑电信号对应的运动想象类别。

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