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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于特征交互的群体运动想象脑机接口解码方法及系统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：CN116561551B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310353361.3，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于特征交互的群体运动想象脑机接口解码方法及系统是由刘日恒;彭勇;朱莉;柳友洋;冯镒铤;忻彦凯;张建海设计研发完成，并于2023-04-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征交互的群体运动想象脑机接口解码方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种指基于特征交互的群体运动想象脑机接口解码方法，包括如下步骤：S1、向多名用户同时提供相同的运动想象任务；S2、信号采集，进行脑机接口解码之前，需要同时采集所有用户的连续的脑电信号；S3、将采集的脑电信号进行预处理，并对预处理后的脑电信号进行邻接矩阵和节点特征计算得到脑电信号网络；S4、利用图卷积网络对每位用户的脑电信号网络进行特征提取；S5、特征交互，将当前用户的特征向量与其他用户的特征向量使用变分自编码器的技术进行融合，得到具有跨脑交互信息的特征。S6、用分类器对带有标签的交互特征进行训练并输出结果。该方法考虑了用户当前的状态，动态调节不同用户的权重，增强了系统的准确性。

本发明授权基于特征交互的群体运动想象脑机接口解码方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于特征交互的群体运动想象脑机接口解码方法，其特征在于，如下步骤： S1、向多名用户同时提供相同的运动想象任务； S2、通过脑电信号采集器采集所有用户的连续脑电信号； S3、将采集的脑电信号进行预处理，并对预处理后的脑电信号进行邻接矩阵和节点特征计算得到脑电信号网络； 所述邻接矩阵的值由基于相关性的皮尔逊相关系数计算，皮尔逊相关系数定量地刻画了i、j两个通道的相关程度，基于相关性的皮尔逊相关系数构建邻接矩阵； 所述节点特征是由节点的度和微分熵构成的二维特征，所述节点的度是邻接矩阵二值化之后行或列的和；最后，邻接矩阵和节点特征构成了脑电信号网络； S4、利用图卷积网络对每位用户的脑电信号网络进行特征提取，并转化为可供机器学习算法使用的高维特征向量和低维特征向量； S5、对高维特征向量降维使其维度与低维特征向量匹配，并接收来自其他被试的低维特征，变分自编码器让各个特征向量在低维上的映射服从正态分布，其他被试的低维特征向量经过变分自编码器的瓶颈层与高维特征向量的低维表示融合，得到具有跨脑的交互信息特征； S6、使用分类器对带有标签的交互信息特征进行训练并输出结果。

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