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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于Dropout-MTN的晕车状态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：CN116611008B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202310613138.8，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于Dropout-MTN的晕车状态识别方法是由严颖;蔡骏;朱一其;刘冠廷;周颖;陈亮设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Dropout-MTN的晕车状态识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于Dropout‑MTN的晕车状态识别方法，采用全新策略、以及网络结构设计，基于脑部表面预设各检测位置脑电信号波形、结合相应真实晕车状态类别所构建脑电检测样本，联系Dropout层，针对自输入端至输出端依次串联输入层、多项式层、全连接层、Softmax层、输出层的待训练网络，执行网络训练，获得晕车状态识别模型用于实际应用；设计方案简化模型复杂度、提升模型泛化能力的同时，使所设计Dropout‑MTN可以快速地实现对于晕车状态的高精度分类，并且网络结构简单，不需要进行大量的网络训练，计算复杂度低，与常用的机器学习分类器相比，能够在不降低分类准确率的同时提高检测速度。

本发明授权一种基于Dropout-MTN的晕车状态识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Dropout-MTN的晕车状态识别方法，其特征在于：执行如下步骤A至步骤C，获得晕车状态识别模型，然后执行步骤，应用晕车状态识别模型，完成目标人物对应目标时长段的晕车状态识别； 步骤A.基于与目标时长段相等的样本检测时长段，分别针对预设数量待分析人物，获得待分析人物脑部表面预设各检测位置分别对应样本检测时长段的脑电信号波形，构成待分析人物对应样本检测时长段的多维脑电检测信号波形，同时基于预设包括不晕车状态类别的各个晕车状态类别，获得待分析人物对应样本检测时长段的真实晕车状态类别，并以多维脑电检测信号波形、该真实晕车状态类别构成脑电检测样本，即获得各待分析人物分别对应的脑电检测样本，然后进入步骤B； 步骤B.构建自输入端至输出端依次串联输入层、多项式层、全连接层、Softmax层、输出层的待训练网络，然后进入步骤C； 步骤C.基于待训练网络中多项式层与全连接层之间串联Dropout层所构成的辅助待训网络，根据各脑电检测样本，以脑电检测样本中多维脑电检测信号波形为输入、晕车状态类别为输出，针对辅助待训网络进行训练，进而实现对待训练网络的训练，获得待训练网络对应的晕车状态识别模型； 步骤C中关于待训练网络中多项式层与全连接层之间串联Dropout层所构成的辅助待训网络，基于多项式层的输出，联系服从参数为预设的伯努利分布、分别对应各检测位置的参数，分别针对各检测位置，按的结果，针对进行更新，更新作为Dropout层的输出，并向全连接层进行传输，其中，，表示多维脑电检测信号波形所对应脑部表面的检测位置的数量，表示多项式层关于第个检测位置的输出，表示服从参数为预设的伯努利分布、对应第个检测位置的参数； 步骤.采集目标人物脑部表面预设各检测位置分别对应目标时长段的脑电信号波形，构成目标人物对应目标时长段的多维脑电检测信号波形，并应用晕车状态识别模型，获得目标人物对应目标时长段的晕车状态类别，完成目标人物对应目标时长段的晕车状态识别。

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