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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于卷积混合器网络的P300拼写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：CN120215699B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510260279.5，技术领域涉及：G06F3/01；该发明授权基于卷积混合器网络的P300拼写方法是由余天佑;辛娇杨;肖君设计研发完成，并于2025-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积混合器网络的P300拼写方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于卷积混合器网络的P300拼写方法，包括：获取脑电样本并进行预处理操作；使用时间卷积混合器有效提取脑电样本的时间特征，提高网络对时间信息的学习能力；使用空间混合器用对空间特征进行压缩和混合，提取有效空间特征；使用池化层对空间特征进行平均池化操作；使用输出层生成脑电样本中含有P300波形的概率；判断包含P300波形的脑电样本所在的行和列，确定目标字符位置，实现拼写字符的输出。本发明可通过卷积混合器网络有效挖掘脑电信号深层时空特征关系，增强网络提取有价值特征的能力，显著提升了P300字符拼写性能，具有较高的实用性。

本发明授权基于卷积混合器网络的P300拼写方法在权利要求书中公布了：1.基于卷积混合器网络的P300拼写方法，其特征在于，所述卷积混合器网络包括时间卷积混合器、空间卷积混合器、池化层和输出层；所述时间卷积混合器通过卷积操作捕捉脑电样本在时间层面上的重要特征；所述空间卷积混合器用于在空间维度上提取不同通道间的关联特征，增强空间信息的表达；所述池化层通过平均池化操作，降低特征的维度，突出重要特征；所述输出层将提取到的特征映射到低维空间，输出脑电样本中含P300波形的概率，从而确定所拼写的字符； 所述P300拼写方法的具体实施，包括： 获取脑电样本，并对脑电样本进行预处理，得到标准化和归一化后的脑电样本； 利用已训练好的卷积混合器网络对预处理后的脑电样本进行以下处理： 将预处理后的脑电样本使用时间卷积混合器进行混合，从而有效提取脑电样本的时间特征，得到时间特征图；其中，所述时间卷积混合器包括嵌入层、深度卷积和逐点卷积，所述深度卷积和逐点卷积之后均包含ELU激活函数和批量归一化，并且在嵌入层和逐点卷积之间设有残差连接，所述嵌入层将脑电样本划分为更小的时间块并扩张为多个特征图，所述深度卷积对每个特征图进行单独卷积获取局部时间特征，所述逐点卷积将局部时间特征进行融合，优化全局信息，所述ELU激活函数和批量归一化用于提升网络表达能力，优化特征分布，所述残差连接用于防止信息丢失； 将时间卷积混合器输出的时间特征图传入空间卷积混合器，用于提取有效的空间特征，得到空间特征图；其中，所述空间卷积混合器包括卷积、ELU激活函数和批量归一化，所述卷积在空间层面压缩和混合时间特征，将多个通道映射为一个通道，所述ELU激活函数和批量归一化用于提升网络表达能力； 采用池化层对空间卷积混合器输出的空间特征图进行平均池化操作，降低空间维度，减少计算复杂度并提取更加显著的特征，得到池化特征； 采用输出层将池化层输出的池化特征进行扁平化处理和全连接操作，输出给单个神经元，获得脑电样本中含有P300波形的概率； 使用上述卷积混合器网络进行预测，获得一轮字符拼写任务中多次闪烁对应的脑电样本中含有P300波形的概率，判断包含P300波形的脑电样本所在的行和列，从而确定目标字符位置，实现拼写字符的输出。

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