东南大学王海贤获国家专利权
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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于自适应剪枝的多分支多对象脑电数据训练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：CN119939247B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510001999.X，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于自适应剪枝的多分支多对象脑电数据训练方法是由王海贤;王辉阳设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于自适应剪枝的多分支多对象脑电数据训练方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应剪枝的多分支多对象脑电数据训练方法，该方法在传统的单分支脑电深度模型的深层网络上构建了加权多分支结构，每一分支用于拟合目标对象和源对象的数据，而自适应权重衡量分支对目标对象的重要程度；进一步，为了防止分支数过多造成学习负担，本发明基于自适应权重在网络训练时灵活地对分支进行剪枝。所提方法能有效减少多对象的分布差异，提高模型对多对象数据的解码能力，最终提高目标对象的分类准确率。
本发明授权一种基于自适应剪枝的多分支多对象脑电数据训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应剪枝的多分支多对象脑电数据训练方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1，构建模型的时序模块、通道模块和分类模块；所述时序模块用于对脑电数据时间维度进行特征提取，所述通道模块用于跨通道提取空间特征或者时空特征，所述分类模块基于所提取特征进行分类； 步骤2，以时序模块为基础构建基网络，以通道模块和分类模块为基础，构建加权多分支网络； 步骤3，将所有源对象脑电数据和目标对象脑电数据输入到基网络中得到每个通道的浅层特征； 步骤4，基于源对象和目标对象浅层特征构建源，目标样本对； 步骤5，判断每个分支的自适应权重是否小于剪枝阈值，如果小于阈值，则将该分支完全去除； 步骤6，利用剩下的每一分支的通道模块对源，目标样本对进行深层特征提取； 步骤7，将每个通道模块分支得到的源，目标样本对特征输入到对应的多分支分类模块中得到源，目标样本对的概率预测； 步骤8，根据自适应权重综合剩余分支的分类概率得到目标对象的最终分类。
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