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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于域相似性脑电跨被试源域选择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：CN115034296B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202210620691.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于域相似性脑电跨被试源域选择方法是由赵伟程;马玉良;孙明旭;申涛;张启忠;吴永琪设计研发完成，并于2022-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于域相似性脑电跨被试源域选择方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于域相似性脑电跨被试源域选择方法。针对现有技术的问题，提出的技术方案为：首先根据改进的MMD公式求出每一被试内的类间间距MMDxi并给出置信度；通过计算选择出的Copula函数Kendall秩相关系数并叠加前者的置信度，设置阈值选取大致13的源域作为迁移对象进行迁移学习；再通过对分布平衡进行自适应调节以平衡条件分布和边缘分布；最后更新目标域软标签最后返回分类器进行三分类输出分类准确度。本发明使用了源域选择提高了基于流形嵌入分布对齐的效率，最终使用适合迁移学习的源域进行学习，相比传统方法提高了准确度并极大降低了运算时间。

本发明授权一种基于域相似性脑电跨被试源域选择方法在权利要求书中公布了：1.一种基于域相似性脑电跨被试源域选择方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1.首先根据改进的MMD公式求出每一源域被试内的类间间距MMDxi并给出置信度； MMD距离是度量在再生核希尔伯特空间中两个分布的距离，在脑电情绪识别源域选择中，用于计算源域内类间距离均值差异并求和；其数学表达式： 其中：C为源域内类别，MMDxi为某一被试的类内间距，Ds对应的便是源域，ns对应的是单源域内的n个样本，f便是样本对应的映射函数； 针对SEED数据集，以传统迁移学习为基础，使用源域内类间均值和对不同的源域进行筛选后，再进行迁移学习并分类识别准确率，使用Pearson函数对结果进行相关性检验得到0.61的相关系数，属于显著相关，类内间距离越大准确率相对越高； 步骤2.为能确定使用的Copula函数类型，方便比较源域与目标域的分布，对所选取的源域数据进行切分，每一被试每次实验的不同情绪类别中，将每一类情绪切分出来并与目标域整体均值构造联合分布，通过分析二者数据的核分布估计来得到合适的Copula函数，通过验证得到FrankCopula函数最为合适，用其进行参数估计； 步骤3.计算Frank-Copula函数的Kendall秩相关系数并叠加步骤1的置信度，设置阈值为1.5来选取部分的源域作为迁移对象进行迁移学习； 步骤4.对分布平衡进行自适应调节以平衡条件分布和边缘分布，然后更新目标域软标签，最后返回分类器输出分类准确度。

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