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龙图腾网获悉探客柏瑞科技(北京)有限公司申请的专利基于脑电数据和机器学习模型的元认知实时训练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：CN120511003B 。

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：202510683324.8，技术领域涉及：G16H20/70；该发明授权基于脑电数据和机器学习模型的元认知实时训练方法是由林思恩;杨志;冯振;鲁文彬;薛传琦设计研发完成，并于2025-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于脑电数据和机器学习模型的元认知实时训练方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于脑电数据和机器学习模型的元认知实时训练方法，包括：采集参训者当前的脑认知信息数据并预处理；通过傅里叶变换，将获取到的原始脑电数据转移到预设的频域波段上获取能量数值，通过计算时序能量值得到脑认知信息数据；进行脑认知信息数据标记，将脑认知信息数据按照类别建立标签集，并按预设选定特征建立脑认知特征集；实时获取训练课阶段的脑认知信息数据，训练师根据训练情况对参训者进行适时的语音提醒，并对该部分训练数据进行标记，得到用于模型训练的训练集；通过验证课对训练课阶段获取到的训练模型进行验证和模型修正，直到符合训练要求；在教学课阶段由机器学习模型输出实时指导信息，指导参训者进行元认知训练。

本发明授权基于脑电数据和机器学习模型的元认知实时训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于脑电数据和机器学习模型的元认知实时训练方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤： 1将元认知训练课程按照训练课、验证课和教学课进行规划，首先通过脑电设备采集参训者当前的脑认知信息数据，并进行相应的脑电数据预处理； 2通过傅里叶变换，将当前获取到的原始脑电数据转移到预设的频域波段上获取能量数值，并通过计算时序能量值得到脑认知信息数据； 3进行脑认知信息数据标记，将所述的脑认知信息数据按照类别建立标签集，并按预设选定特征建立脑认知特征集，以供后续进行模型训练； 4进入模型训练阶段，实时获取参训者在训练课上得到的脑认知信息数据并进行相应的数据标记，且在该训练过程中，训练师将根据训练情况对参训者进行适时的语音提醒，同时生成该名训练师在训练阶段的语音数据集，以此得到当前阶段的训练集； 5通过所述的验证课对训练课阶段获取到的训练模型进行验证处理，如不合格则增补数据对模型再次训练，同时修正模型，直到符合训练要求； 6在教学课阶段由机器学习模型，对参训者的训练过程进行实时监测，并同步匹配训练师的语音库数据，输出实时的语音指导信息，以此指导参训者完成元认知训练； 所述的步骤1包括以下步骤： 1.1一名或多名参训者佩戴脑电设备，脑电数据通过蓝牙模块传输至上位机软件，其中，每个通道采样率为256 Hz，所有脑电信号以额极中点Fpz作为参考，去除眼电、肌电干扰，由截止频率在0.5至40 Hz的Butterworth滤波器处理； 1.2将移动时间窗长度设置为movgT，移动间隔取1秒，脑电数据采集开始的时间点记为0秒，累积采集movgT长度后，输出第一个能量值一维数组，再将时间窗向后移动1秒，输出第二个能量值一维数组，以此类推，直到采集结束； 所述的步骤2包括以下步骤： 2.1上位机软件通过傅里叶变换，将时间窗内的原始脑电数据转换到5个频域波段上，包括α波、β波、γ波、δ波和θ波上，计算出能量数值，再将计算出的能量数值按照时间顺序的先后，转存于新建的能量数据矩阵中； 2.2通过脑电设备自带的加速度计生成的加速度计数据判定参训者是运动幅度，并利用所述的能量数据矩阵中的δ波能量值，为每个时间窗计算出该时间点的质量qltysec，待采集结束后，得到脑电数据质量数据集qlty； 2.3提取所述的能量数据矩阵中的能量值做计算，并根据所述的脑电数据质量数据集qlty中的值剔除坏数据，得到时间分辨率为1秒的专注度数据集attCourse、情绪信息数据集emoCourse和主动思考数据集memCourse。

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