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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于时空渐进注意力模型的RSVP脑电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：CN119538095B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411602789.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于时空渐进注意力模型的RSVP脑电分类方法是由李阳;徐志城;刘伟;李甫;付博勋;赵至夫;周祎瑾;吴晨楠;张利剑;陈远方设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空渐进注意力模型的RSVP脑电分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时空渐进注意力模型的快速序列视觉呈现脑电分类方法，包括：获取待分类脑电数据；将待分类脑电数据输入至训练好的时空渐进注意力模型进行处理，得到待分类脑电数据的类别；其中，训练好的时空渐进注意力模型以采集并处理后的预设数据作为训练数据集，以提取脑电数据空间特征和时间特征为目的，对初始的时空渐进注意力模型进行训练后得到。脑电数据通过采集被试者在以快速序列视觉呈现的方式观看图像序列得到，图像序列包括红外小目标图像和非目标图像。本发明能够最大限度的利用电极和时间片段的有用信息，同时尽可能减少不相关的信息。

本发明授权基于时空渐进注意力模型的RSVP脑电分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空渐进注意力模型的RSVP脑电分类方法，其特征在于，包括： 获取待分类脑电数据； 将所述待分类脑电数据输入至训练好的时空渐进注意力模型进行处理，得到所述待分类脑电数据的类别； 其中，所述训练好的时空渐进注意力模型以采集并处理后的预设数据作为训练数据集，以提取脑电数据的空间特征和时间特征为目的，对初始的时空渐进注意力模型进行训练后得到，所述预设数据通过采集被试者在以快速序列视觉呈现的方式观看图像序列得到，所述图像序列包括红外小目标图像和非目标图像； 在对初始的时空渐进注意力模型进行训练之前，还包括： 构建时空渐进注意力模型，所述时空渐进注意力模型包括渐进式空间学习模块、卷积层、第一全连接层、渐进式时间学习模块、池化层、第二全连接层和softmax函数，所述渐进式空间学习模块的输出端与所述卷积层的输入端连接，所述卷积层的输出端与所述第一全连接层的输入端连接，所述第一全连接层的输出端与所述渐进式时间学习模块的输入端连接，所述渐进式时间学习模块的输出端与所述池化层的输入端连接，所述池化层的输出端与所述第二全连接层的输入端连接，所述softmax函数用于对所述第二全连接层的输出结果进行处理；其中， 所述渐进式空间学习模块包括第一空间专家、第二空间专家和第三空间专家，所述第一空间专家、所述第二空间专家和所述第三空间专家的结构相同，均包括第一图卷积网络、第三全连接层、第一全局平均池化层和第一ReLU函数；所述渐进式时间学习模块包括第一时间专家、第二时间专家和第三时间专家，所述第一时间专家、所述第二时间专家和所述第三时间专家的结构相同，均包括第二图卷积网络、第四全连接层、第二全局平均池化层和第二ReLU函数。

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