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龙图腾网获悉中国人民解放军战略支援部队信息工程大学申请的专利一种基于交叉注意力网络的跨被试脑电认知负荷评估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：CN117195038B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202310974135.7，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于交叉注意力网络的跨被试脑电认知负荷评估方法是由闫镔;李中锐;童莉;曾颖;高源龙;张融恺;杨凯设计研发完成，并于2023-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于交叉注意力网络的跨被试脑电认知负荷评估方法在说明书摘要公布了：本发明提供提供一种基于交叉注意力网络的跨被试脑电认知负荷评估方法。包括：步骤1：在不同等级认知负荷任务中，获取所有被试的脑电信号；步骤2：针对每个被试，将该被试的脑电信号转换为空域、时域和频域维度上的三维输入的特征表示；步骤3：基于SwinTransformer块构建包含源域特征学习分支、特征对齐分支和目标域特征学习分支三个分支的交叉注意力网络；步骤4：将所有被试数据分为具有标签的源域数据和没有标签的目标域数据，利用源域数据和目标域数据对所述交叉注意力网络进行训练，得到认知负荷评估模型；步骤5：获取目标被试的脑电信号的三维输入的特征表示并输入至训练好的认知负荷评估模型，得到目标被试的认知负荷等级。

本发明授权一种基于交叉注意力网络的跨被试脑电认知负荷评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于交叉注意力网络的跨被试脑电认知负荷评估方法，其特征在于，包括： 步骤1：在不同等级认知负荷任务中，获取所有被试的脑电信号； 步骤2：针对每个被试，将该被试的脑电信号转换为空域、时域和频域维度上的三维输入的特征表示； 步骤3：基于SwinTransformer块构建包含源域特征学习分支、特征对齐分支和目标域特征学习分支三个分支的交叉注意力网络；三个分支均包括个串接的SwinTransformer块；三个分支共享权重参数，三个分支对应层上的SwinTransformer块构成该层的交叉注意力SwinTransformer块，个交叉注意力SwinTransformer块构成交叉注意力网络； 步骤4：将所有被试数据分为具有标签的源域数据和没有标签的目标域数据，利用源域数据和目标域数据对所述交叉注意力网络进行训练，得到认知负荷评估模型； 步骤5：获取目标被试的脑电信号的三维输入的特征表示并输入至训练好的认知负荷评估模型，得到目标被试的认知负荷等级。

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中国人民解放军战略支援部队信息工程大学，其通讯地址为：450000 河南省郑州市高新区科学大道62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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