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龙图腾网获悉西交利物浦大学申请的专利一种针对跨用户运动想象分类的自适应算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：CN115905925B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202211555151.4，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种针对跨用户运动想象分类的自适应算法是由陈致格;黄梦婕;杨瑞设计研发完成，并于2022-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对跨用户运动想象分类的自适应算法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对跨用户运动想象分类的自适应算法，涉及脑电数据分类领域，包括如下步骤：S1：构建基于电极距离的电极间损失权重函数；S2：构建基于电极距离的电极间的数据分布差异损失函数；S3：构建网络整体结构，通过训练使得所述电极间损失权重函数以及所述数据分布差异损失函数最小化。本发明方法在相同的脑电数据分类任务中可取得更高的准确率。

本发明授权一种针对跨用户运动想象分类的自适应算法在权利要求书中公布了：1.一种针对跨用户运动想象分类的自适应算法，其特征在于，包括如下步骤： S1：构建基于电极距离的电极间损失权重函数，所述电极间损失权重函数表示为： ； 其中：X为数据集电极通道的横坐标数据，Y为数据集电极通道的纵坐标数据，l，h分别为数据集电极通道横纵坐标的最大值，d为两电极之间的距离； S2：构建基于电极距离的电极间的数据分布差异损失函数，所述基于电极距离的电极间的数据分布差异损失函数包括如下两种：基于电极距离的用户内部电极间的数据分布差异损失函数，以及基于电极距离的源域与目标域电极间的数据分布差异损失函数；所述数据分布差异损失函数满足： ； 其中：与均为电极间损失权重函数，为基于电极距离的源域数据分布差异损失函数，为基于电极距离的目标域用户内部电极数据间的数据分布差异损失函数，与分别由下式确定： 其中：为S1中电极间损失权重函数，和分别表示源域和电极相关的期望以及目标域和电极相关的期望，ES和ET分别表示源域数据与目标域数据的期望，eS和eT分别表示源域数据与目标域数据的电极通道数，Φ[·]是非线性映射函数，可将特征映射至RKHS空间，ZS和ZT分别表示由网络所提取的源域数据与目标域数据的深度特征，nS和nT分别表示源域数据与目标域数据的样本数，所述电极数据分布差异损失函数满足： S3：构建网络整体结构，通过训练使得所述电极间损失权重函数以及所述数据分布差异损失函数最小化，所述网络整体结构包括特征提取层、连接于所述特征提取层的第一全连接层以及连接于所述第一全连接层的第二全连接层； 通过输入所述基于电极距离的电极间损失权重函数和所述基于电极距离的电极间数据分布差异损失函数，并通过所述网络整体结构进行训练使得这两个损失函数最小化，完成了单源域用户到单目标域用户的跨用户运动想象脑电数据的准确分类。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西交利物浦大学，其通讯地址为：215123 江苏省苏州市工业园区独墅湖高等教育区仁爱路111号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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