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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利基于域不变特征的无源跨个体意图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：CN117076908B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202311105726.7，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于域不变特征的无源跨个体意图识别方法是由潘桐杰;叶娅兰;李玉详;穆鑫鑫设计研发完成，并于2023-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于域不变特征的无源跨个体意图识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于域不变特征的无源跨个体意图识别方法，属于脑电信号识别技术领域。本发明首先利用带标签的源域脑电信息对模型进行预训练，然后再利用未标记的目标域脑电信号对模型进行重新适应。本发明在特征提取器模块引入通道注意力机制，将优化空间集中到少数特征区间，得到更有价值的特征向量表示；在模型的域适应训练阶段，基于所设置的特征解耦模块，让模型更关注脑电信号中相关电位差信息相关的域不变特征，而忽略跟受试者个体强相关的非平稳特性，从而形成特征与任务的强相关；同时针对意图识别任务中不同的意图活动任务具有很强的相似性，提出自适应特征正则化项，减少相似意图活动造成特征空间混淆的可能性。

本发明授权基于域不变特征的无源跨个体意图识别方法在权利要求书中公布了：1.基于域不变特征的无源跨个体意图识别方法，其特征在于，包括下列步骤： 步骤S1，基于脑电信号采集器采集若干名用户在不同意图任务中激发的脑电信号数据，并对采集的各个用户的脑电信号数据进行预处理，得到每个用户的多个数据样本以及每个数据样本的意图活动标签，将同一用户的所有数据样本作为当前用户的训练集，得到若干个训练集构成源域脑电信号数据集； 其中，数据预处理为：截取意图任务中M秒的脑电信号数据作为一个数据样本，并根据用户的实际意图活动任务设置每个数据集的真实分类标签，其中，M为预设值； 步骤S2，基于源域脑电信号数据集对意图识别模型进行预训练； 其中，意图识别预训练模型包括：特征提取器、特征解耦模块和分类器； 特征提取器用于提取脑电信号初始特征； 特征解耦模块用于提取脑电信号中域不变特征以及域相关特征，特征解耦模块的输入为脑电信号初始特征，且特征解耦模块中包含域判别器，用于对域不变特征和域相关特征进行域判别； 分类器用于意图识别的类别输出，且分类器的输入为特征解耦模块输出的域不变特征； 步骤S3，基于未标记的目标域脑电信号数据集对预训练后的意图识别模型进行域适应训练；基于域适应训练后的特征提取器、特征解耦模块中用于输出域不变特征的网络和分类器构成用于目标对象的意图识别器； 其中，特征解耦模块包括两个网络结构相同的自编码器和一个域判别器，其中，自编码器包括：卷积层，并行的两层全连接层，该两层权连接层的输入特征图为卷积层的输出特征图，一层全连接层用于获取其输入特图的方差，另一层全连接层用于获取其输入特图的均值，拼接所提取的均值和方差得到域不变特征或域相关特征；域判别器的输入为域不变特征和域相关特征。

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