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龙图腾网获悉北京师范大学申请的专利用于运动想象解码的方法、装置、设备、介质及程序产品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：CN115456011B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202211013343.2，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权用于运动想象解码的方法、装置、设备、介质及程序产品是由邬霞;魏馥琳;贾甜远;牛一帆设计研发完成，并于2022-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于运动想象解码的方法、装置、设备、介质及程序产品在说明书摘要公布了：公开了一种用于运动想象解码的方法、装置、设备、介质及程序产品，其中的方法包括：获取目标被试的目标脑电数据、多个已有被试各自的历史脑电数据以及与多个已有被试一一对应的多个基分类模型，每个基分类模型基于对应的已有被试的历史脑电数据训练得到；分别确定目标脑电数据和多个已有被试的历史脑电数据的特征矩阵，得到目标被试的目标特征矩阵和多个已有被试的源域特征矩阵；将目标特征矩阵作为目标域，分别与多个源域特征矩阵进行一对一的单源域迁移学习，得到与多个已有被试一一对应的多个目标特征变换矩阵；分别将多个目标特征变换矩阵输入对应的基分类模型，得到多个基分类结果；基于多个基分类结果，确定目标被试的运动想象解码信息。

本发明授权用于运动想象解码的方法、装置、设备、介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种用于运动想象解码的方法，包括： 获取目标被试的目标脑电数据、多个已有被试各自的历史脑电数据以及与所述多个已有被试一一对应的多个基分类模型，其中，每个基分类模型基于对应的已有被试的历史脑电数据训练得到； 通过协方差矩阵质心对齐以及提取切空间特征，分别确定所述目标脑电数据和所述多个已有被试各自的历史脑电数据的特征矩阵，得到所述目标被试的目标特征矩阵和所述多个已有被试各自的源域特征矩阵； 将所述目标特征矩阵作为目标域，分别与所述多个已有被试各自的源域特征矩阵进行一对一的单源域迁移学习，得到与所述多个已有被试一一对应的多个目标特征变换矩阵； 基于所述多个已有被试各自对应的基分类模型和目标特征变换矩阵，分别将所述多个目标特征变换矩阵输入对应的基分类模型，由所述多个基分类模型分别预测所述目标被试想象的运动任务的任务类型，得到所述目标被试的多个基分类结果； 基于所述多个基分类结果，确定所述目标被试的运动想象解码信息。

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北京师范大学，其通讯地址为：100088 北京市海淀区新街口外大街19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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