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龙图腾网获悉天津大学申请的专利微弱非对称性视觉刺激的变异数据不确定性分析模型的训练方法及应用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：CN120687763B 。

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：202510742328.9，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权微弱非对称性视觉刺激的变异数据不确定性分析模型的训练方法及应用是由陈恩泽;何峰;肖晓琳;周晓宇;王俊洋;孟琳;许敏鹏;明东设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本微弱非对称性视觉刺激的变异数据不确定性分析模型的训练方法及应用在说明书摘要公布了：本发明涉及脑电信号分类技术领域，公开微弱非对称性视觉刺激的变异数据不确定性分析模型的训练方法及应用。方法包括获取脑电信号数据集，并划分为训练集、测试集和验证集；构建并训练贝叶斯网络模型，获得特征提取模块、变分前验分布和变分后验分布；应用特征提取模块获得训练特征及测试特征数据，使用贝叶斯推断计算训练特征数据对应的各个类别的解析后验分布，计算测试特征数据对应的各个类别的解析置信度及其解析方差，抽样变分后验分布中的不确定性参数，获得多个变分后验判别矩阵，计算测试特征数据对应的多个变分置信度，求解变分平均置信度；基于变分平均置信度、解析置信度以及其对应的解析方差，依据预设规则判断脑电信号的变异性。

本发明授权微弱非对称性视觉刺激的变异数据不确定性分析模型的训练方法及应用在权利要求书中公布了：1.微弱非对称性视觉刺激的变异数据不确定性分析模型的训练方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取脑电信号数据集，按比例划分为训练集、测试集和验证集，同时得到对应的判别集； 构建并应用训练集训练贝叶斯网络模型，以获得特征提取模块、服从高斯分布的变分前验分布和变分后验分布；其中，特征提取模块用于将训练集中的脑电信号数据映射至高维非线性的特征空间；变分前验分布由多个自定义的不同方差且均值为零的高斯分布和对应的可学习的权重线性叠加组成；可学习的权重用于衡量不同自定义高斯分布对变分前验分布的贡献度；变分后验分布是由变分偏差、变分权重和不确定性参数线性组成，变分偏差和变分权重是待学习的参数，不确定性参数为超参数； 训练集中的脑电信号经特征提取模块获得训练特征数据，使用贝叶斯推断计算训练特征数据对应的各个类别的解析后验分布； 测试集中的脑电信号经特征提取模块获得测试特征数据，使用线性回归计算测试特征数据对应的各个类别的解析置信度及其解析方差；其中，解析置信度代表测试特征数据对应的各个类别的预测概率，解析方差代表测试特征数据对于当前预测概率的不确定程度； 随机抽样变分后验分布中的不确定性参数，以获得对应的多个变分后验判别矩阵；使用线性回归计算测试特征数据对应的多个变分置信度，通过平均获得变分平均置信度； 基于变分平均置信度、解析置信度以及其对应的解析方差，进一步依据预设规则判断脑电信号的变异性，变异性作为舍弃该脑电信号的准则。

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