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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于K阶传播数与支配熵的EEG脑网络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：CN114587383B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202210343451.X，技术领域涉及：A61B5/369；该发明授权一种基于K阶传播数与支配熵的EEG脑网络分类方法是由黄丽亚;陈瑶;邱祥凯设计研发完成，并于2022-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于K阶传播数与支配熵的EEG脑网络分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于K阶传播数与支配熵的EEG脑网络分类方法，包括：采集EEG脑电数据；根据EEG脑电数据构建基于PLV相位锁定值的脑网络；利用K阶传播数算法提取脑网络的重要节点，组建有权脑网络；二值化有权脑网络并计算支配熵；基于支配熵，构建分类特征，并利用支持向量机进行分类；本发明简化了网络结构，减少了计算成本，首次引入全新的支配熵属性到脑网络分类，支配熵对网络拓扑结构的变化敏感，且能够在一定程度上衡量网络的连接程度，同时基于不同频段的支配熵构建的分类特征简单有效，提升了分类速度，节省了计算成本。

本发明授权一种基于K阶传播数与支配熵的EEG脑网络分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于K阶传播数与支配熵的EEG脑网络分类方法，其特征在于，包括： 采集EEG脑电数据； 根据所述EEG脑电数据构建基于PLV相位锁定值的脑网络； 利用K阶传播数算法提取脑网络的重要节点，组建有权脑网络； 所述组建有权脑网络包括： 基于脑网络的邻接矩阵A计算所有网络节点对间的最短路径，传播时间K的取值为所有最短路径，即K∈[0,d]，d为网络直径； 取一网络节点vi，将其在传播时间K内所能到达的网络节点数定义为K阶传播数 将K阶传播数与信息熵结合，定义K阶结构熵HK： 综合评估K从0到d时vi的K阶结构熵，计算网络节点vi重要性 将所有网络节点的重要性从高到低进行降序排列，并选取前8个网络节点及其之间的连接构建所述有权脑网络； 其中，i、j表示第i、j个网络节点； 二值化所述有权脑网络并计算支配熵； 通过二值化以及去掉孤立节点，将8个网络节点的有权脑网络转化为无权网络G； 所述计算支配熵的步骤包括： 确定无权网络G的最小支配集，其中包含的网络节点个数定义为γG； 将网络的所有节点V分为两个部分V1、V2，若V2中所有的网络节点都与V1中至少一个节点有连接，则称V1为网络的一个支配集；最小支配集即包含网络节点个数最少的支配集； 依次增加支配集中网络节点的个数至i个，判断其是否为G的支配集，得到网络的包含节点个数为i的支配集个数为diG； 定义G的支配集总数γsG： 将支配集与信息熵融合，计算支配熵IdomG： 信息熵公式为： 式中，pxi为xi出现的概率； 基于所述支配熵，构建分类特征，并利用支持向量机进行分类。

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