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龙图腾网获悉湖州师范学院申请的专利脑电信号分类模型训练方法、脑电信号分类方法以及装置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：CN117171631B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310719556.5，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权脑电信号分类模型训练方法、脑电信号分类方法以及装置是由张雄涛;周阳;赵康;范婧;蒋云良设计研发完成，并于2023-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本脑电信号分类模型训练方法、脑电信号分类方法以及装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种脑电信号分类模型训练方法、脑电信号分类方法以及装置。训练方法包括：获取目标域样本数据，以及源域样本数据；所述目标域样本数据包括目标对象的脑电信号，所述源域样本数据包括除所述目标对象以外的辅助对象的脑电信号；获取待训练的初始分类模型，基于所述源域样本数据对所述初始分类模型进行初步训练，得到训练完成的候选分类模型；基于所述目标域样本数据和所述源域样本数据对所述候选分类模型进行微调训练，得到训练完成的目标分类模型；所述目标分类模型用于对所述目标对象的脑电信号进行分类。本申请的方法，解决了实际应用中现有脑电信号分类模型通用性较差的问题，提高了模型的泛化性能。

本发明授权脑电信号分类模型训练方法、脑电信号分类方法以及装置在权利要求书中公布了：1.一种脑电信号分类模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标域样本数据，以及源域样本数据；所述目标域样本数据包括目标对象的脑电信号，所述源域样本数据包括除所述目标对象以外的辅助对象的脑电信号； 获取待训练的初始分类模型，基于所述源域样本数据对所述初始分类模型进行初步训练，得到训练完成的候选分类模型； 基于所述目标域样本数据和所述源域样本数据对所述候选分类模型进行微调训练，得到训练完成的目标分类模型；所述目标分类模型用于对所述目标对象的脑电信号进行分类； 所述候选分类模型包括特征提取模块、第一分类模块和第二分类模块； 相应的，基于所述目标域样本数据和所述源域样本数据对所述候选分类模型进行微调训练，包括： 在任一迭代轮次中，分别将所述目标域样本数据和所述源域样本数据输入至所述特征提取模块，得到所述目标域的目标脑电特征以及所述源域的辅助脑电特征；将所述目标脑电特征输入至所述第一分类模块得到所述目标域的目标分类预测结果，以及将所述辅助脑电特征输入至所述第二分类模块得到所述源域的辅助分类预测结果；所述候选分类模型还包括梯度加权模块；基于所述目标分类预测结果和所述目标域样本数据生成第一损失函数，并基于所述第一损失函数调节所述第一分类模块的模块参数，得到更新后的第一分类模块；基于所述辅助分类预测结果和所述源域样本数据生成第二损失函数，并基于所述第二损失函数调节所述第二分类模块的模块参数，得到更新后的第二分类模块；将所述第一损失函数和所述第二损失函数输入至所述梯度加权模块，得到第三损失函数，并基于所述第三损失函数调节所述特征提取模块的模块参数，得到更新后的特征提取模块；基于所述更新后的第一分类模块、所述更新后的第二分类模块和所述更新后的特征提取模块，得到当前迭代轮次更新后的候选分类模型。

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