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龙图腾网获悉成都信息工程大学申请的专利一种流形-欧几里得交叉空间下的MEI-TID框架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：CN119312041B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202411349783.4，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种流形-欧几里得交叉空间下的MEI-TID框架是由郜东瑞;刘梦雯;邓柳;张皓凯;刘世洪;符颖;汪曼青;李芃锐设计研发完成，并于2024-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种流形-欧几里得交叉空间下的MEI-TID框架在说明书摘要公布了：本发明公开了一种流形‑欧几里得交叉空间下的MEI‑TID框架，用于对EEG信号的拓扑‑隐式EEG表征进行精准解码，包括以下步骤：S1、通过构建流形空间上的自适应簇中心策略来聚合子拓扑特征；S2、在流形‑欧几里得交叉空间中解码EEG信号的拓扑‑隐式表征；S3、建立自适应校准机制，并进行解码。本发明提出的MEI‑TID框架，在流形‑欧几里得交叉空间下来实现对EEG的这种拓扑‑隐式表征的高精度解码。该框架通过流形空间上的动态簇中心策略，流形‑欧几里得交叉空间结构以及自适应校准机制，来捕获EEG信号的不可知的隐式拓扑关系和表征。

本发明授权一种流形-欧几里得交叉空间下的MEI-TID框架在权利要求书中公布了：1.一种流形-欧几里得交叉空间下的MEI-TID框架，用于对EEG信号的拓扑-隐式EEG表征进行精准解码，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过构建流形空间上的自适应簇中心策略来聚合子拓扑特征；包括如下步骤： S11、对数据集D中的原始数据X＝{X1,X2,...,XN}进行带通滤波，得到五个频带：Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma，其频带分别为0.5-4Hz、4-8Hz、8-12Hz、12-30Hz、30-50Hz； S12、对于每个频带的数据，分别利用微分熵Xf∈RN×C×B和皮尔逊相关系数Xp∈ RN×B×C×C表示通道和结构信息；其中N、C和B分别表示样本数量、通道数和频带数； S13、将XP从欧几里得空间转换到SPD流形空间上进行聚类：使用B作为特征嵌入，将B分为B1,B2,..,B5；基于Bm计算协方差矩阵： 其中Ci和Cj分别表示第i个和第j个通道，和分别为第i个和第j个通道的特征向量，n表示向量中的元素个数，分别为和中第l个元素；Cov·表示协方差矩阵， m＝1,..,5； S14、通过跟踪归一化并针对矩阵中的对角线元素赋予学习因子来实现在流形空间上重构高维拓扑结构表示，记为 其中tr表示矩阵的迹，μ和EI分别表示学习因子和单位矩阵； S15、对于动态初始化的特定对象Ci和其它对象Cj，分别获取Ci到Cj的消息和Cj到Ci的消息，表示Cj能够作为Ci聚类中心的适合度和Ci选择Cj作为聚类中心的愿意度；将这两个程度分别记为和 采用对数-欧几里得度量来作为Ci和Cj在流形空间上的簇中心聚类依据，其计算公式为： 其中||·||F表示Frobenius范数，Ui、Uj是分别对进行奇异值分解得到的矩阵； 对数-欧几里得平均值表示为： 添加约束性加权度量后wl能够获取加权对数-欧几里得平均值为： 基于迭代更新和 对于遵循如下方式迭代： 其中表示当前状态下除对象Cj外其它对象选择Ci作为聚类中心的愿意度，表示除对象Cj以外，其它对象和Ci在流形空间上作为簇中心聚类的依据； 代表Ci相比于Cj更可能成为聚类中心； 遵循如下方式迭代 为了避免在迭代过程中产生的振荡，引入衰减系数λ，迭代计算过程更新为： 通过以上的过程来动态聚类出不同样本的簇中心，就达到了基于不同个体的差异将不同时间点上的特征自适应聚合成K个子拓扑的目的，并得到相对应的子拓扑结构和子拓扑表征集合，如下式所示： S2、在流形-欧几里得交叉空间中解码EEG信号的拓扑-隐式表征； S3、建立自适应校准机制，并进行解码。

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