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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种应用于跨脑电设备的脑电信号分类模型的构建方法、脑电信号分类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：CN120067794B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202510121650.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种应用于跨脑电设备的脑电信号分类模型的构建方法、脑电信号分类方法及系统是由伍冬睿;刘鼎坤;李思扬;王紫薇设计研发完成，并于2025-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于跨脑电设备的脑电信号分类模型的构建方法、脑电信号分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种应用于跨脑电设备的脑电信号分类模型的构建方法、脑电信号分类方法及系统，属于脑电分类技术领域；本发明通过源域完整通道数据训练教师模型来学习丰富的空间信息，并将其蒸馏到学生模型中，使学生模型在目标域通道子集数据上学习到与教师模型接近的高质量特征，同时通过最小化源域与目标域数据的边缘分布差异，确保两域特征在高维表示空间中的一致性，降低了特征投影后的分布差异。本发明能够充分利用源域的空间信息，提高目标域数据的特征表达能力，有效解决特征空间不一致的问题，能够在源域与目标域脑电设备电极配置不同的情况下，提高脑电信号分类的准确性。

本发明授权一种应用于跨脑电设备的脑电信号分类模型的构建方法、脑电信号分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种应用于跨脑电设备的脑电信号分类模型的构建方法，其特征在于，包括： S1、对训练模型进行一个或多个批次的训练；其中，在每一训练批次下将一批脑电数据组输入至训练模型中，基于训练目标对训练模型进行训练； 每个脑电数据组包括：利用源域脑电设备所有通道所采集的脑电数据xs、从xs中抽取的目标通道下的脑电数据和利用目标域脑电设备的目标通道所采集的脑电数据xs和均携带有对应的分类标签ys；所述训练模型包括：教师模型和学生模型；所述教师模型和所述学生模型均包括：级联的特征提取模块和分类器；所述特征提取模块用于提取输入脑电数据的特征；所述分类器用于基于脑电数据的特征得到对应的分类结果； 所述训练目标包括：最小化当前训练批次下输入的每一个xs的分类结果gs与对应分类标签ys的差异损失、每一个的分类结果与对应分类标签ys的差异损失、每一个的特征与对应的特征的差异损失、以及每一个xs的分类结果gs与对应的分类结果的差异损失；gs通过将xs输入至所述教师模型中得到；通过将输入至所述学生模型中得到；通过将输入至所述学生模型的特征提取模块中得到；通过将输入至所述学生模型的特征提取模块中得到； S2、训练完成后，构建包括所述学生模型的脑电信号分类模型。

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