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龙图腾网获悉上海术理智能科技有限公司申请的专利用于运动想象脑电信号的分类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：CN120011900B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510498816.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权用于运动想象脑电信号的分类方法是由丁竹君;李迎新;樊坤君;金晶;王薇设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于运动想象脑电信号的分类方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种用于运动想象脑电信号的分类方法，包括：获取被试脑电信号数据并进行预处理，得到训练集；将训练集输入基于孪生神经网络构建的特征提取模型中进行预训练，生成特征集；将特征集输入基于卷积神经网络构建的预分类模型中，分别进行预训练、迁移学习，以得到分类模型；在分类模型中输入待测者的脑电信号数据后，分类模型执行分类任务，输出分类结果，分类结果至少包含脑电信号的类别标签。本发明通过采用三元损失函数进行参数学习，使提取的特征具有最大类间距离和最小类内距离，分类模型极大的减少对先验数据的依赖，针对各类运动想象任务，根据特征向量之间的距离关系对网络进行优化，确保不同类别之间的特征具有最大的可区分性。

本发明授权用于运动想象脑电信号的分类方法在权利要求书中公布了：1.一种用于运动想象脑电信号的分类方法，其特征在于，包括： 获取被试脑电信号数据：采集康复训练患者及健康正常者公开的运动想象脑电信号数据形成大规模数据集，将其作为第一脑电信号数据；采集健康正常者的运动想象脑电信号，将其作为第二脑电信号数据；采集待测者的运动想象脑电信号数据，将其作为第三脑电信号数据； 对被试脑电信号数据进行预处理，得到训练集：对第一脑电信号数据进行预处理后得到第一训练集；对第三脑电信号数据进行预处理后得到第三训练集； 将所述第一训练集输入基于孪生神经网络构建的特征提取模型中进行预训练，将所述第一训练集映射为特征向量，利用三元损失函数对代入的所述特征向量进行学习迭代，迭代结束后，生成第一特征集； 将第一特征集输入基于卷积神经网络构建的预分类模型中进行预训练，输出脑电信号的类别标签； 对所述第二脑电信号数据进行预处理，得到第二特征集，将第二特征集输入经由预训练后的预分类模型中进行迁移学习，以调整权重参数，得到分类模型； 将第三训练集输入所述特征提取模型中，得到第三特征集； 对第三特征集，经由迁移训练后的分类模型对输入的类别向量的运算，通过微调权重参数的输出层，输出分类结果，所述分类结果至少包含脑电信号的类别标签。

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