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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利脑机接口的多类型目标判别模型的训练及目标判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：CN121388855B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511268620.8，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权脑机接口的多类型目标判别模型的训练及目标判别方法是由邱爽;赵鲲;魏玮;何晖光设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本脑机接口的多类型目标判别模型的训练及目标判别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种脑机接口的多类型目标判别模型的训练及目标判别方法，其中方法包括：通过低速视觉实验收集被试主观评测数据，再使用改进的RSVP实验范式开展复杂场景下不同类型目标的认知维度解析，然后设计两阶段多模态融合判别模型动态融合脑电、眼动、图像、行为学四模态特征，学习人类对不同目标类型的特异性表征，在认知引导下完成训练阶段中的多类型目标分类，任务二训练中通过预测目标判别结果与标签类型判别结果的比较，模型能够学习到不同目标类别间的特征差异，从而提高对多类别目标的区分能力，跨模态一致性约束损失提高模型对目标类别间交互作用的建模能力，增强对多类别目标特征的编码效率，进而提高初始目标判别模型的判别能力。

本发明授权脑机接口的多类型目标判别模型的训练及目标判别方法在权利要求书中公布了：1.一种脑机接口的多类型目标判别模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取第二任务样本数据，以及所述第二任务样本数据的标签类型判别结果；所述第二任务样本数据包括样本判别目标的第二样本图像数据、与所述样本判别目标对应的第二样本脑电数据，以及与所述样本判别目标对应的第二样本眼动数据； 将所述第二任务样本数据输入至初始目标判别模型中，得到所述初始目标判别模型输出的预测目标判别结果，并基于所述预测目标判别结果和所述标签类型判别结果，确定第二分类损失； 基于所述第二任务样本数据中任一样本数据的特征，以及所述第二任务样本数据中除所述任一样本数据的之外的剩余数据的剩余特征之间的相似度，确定跨模态一致性约束损失； 基于所述跨模态一致性约束损失和所述第二分类损失，确定目标损失，并基于所述目标损失，对所述初始目标判别模型进行训练，得到目标判别模型； 所述基于所述跨模态一致性约束损失和所述第二分类损失，确定目标损失，包括： 基于所述初始目标判别模型中的域分类器对所述第二任务样本数据进行个体域预测，得到个人域概率； 基于所述第二任务样本数据的标签个体域概率和所述个人域概率，确定域分类损失； 根据所述域分类损失、所述跨模态一致性约束损失和所述第二分类损失，确定所述目标损失； 所述根据所述域分类损失、所述跨模态一致性约束损失和所述第二分类损失，确定所述目标损失，包括： 基于各时刻下所述第二样本脑电数据的信号能量，确定所述各时刻下的脑电信号响应强度权重； 基于所述脑电信号响应强度权重，以及相邻时间步的所述第二样本脑电数据的脑电特征之间的距离，确定时序连续性约束损失； 根据所述时序连续性约束损失、所述域分类损失、所述跨模态一致性约束损失和所述第二分类损失，确定所述目标损失。

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