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龙图腾网获悉郑州大学申请的专利基于迭代学习策略的强光环境下AR-SSVEP的识别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：CN116185196B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202310167034.9，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于迭代学习策略的强光环境下AR-SSVEP的识别方法是由张锐;曹利军;徐宗鑫;张利朋;胡玉霞设计研发完成，并于2023-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于迭代学习策略的强光环境下AR-SSVEP的识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于迭代学习策略的强光环境下AR‑SSVEP的识别方法，包括以下步骤：A：对包含待识别光照强度在内的不同光照强度下的多个被试者的SSVEP数据进行采集；B：生成模板数据；C：使用CCA算法对第1模板数据进行处理；D：依次对步骤C中得到的目标以及第2模板数据中所有目标的刺激进行处理；E：依次对剩余模板数据中所有目标的刺激进行处理；F：按照步骤E中的方法对待识别光照强度下的全部被试者的所有目标下的所有刺激依次进行处理；得到待识别数据的识别结果。本发明能够通过提高滤波器模型的准确性，从而准确获取到强光环境下AR‑SSVEP的识别结果。

本发明授权基于迭代学习策略的强光环境下AR-SSVEP的识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于迭代学习策略的强光环境下AR-SSVEP的识别方法，其特征在于，包括以下步骤： A：对包含待识别光照强度在内的Q个不同光照强度下的多个被试者的SSVEP数据进行采集，待识别光照强度Lp下的SSVEP数据Xp即为待识别数据，将低于待识别光照强度Lp下的数据X1、X2、…、Xp-1作为辅助数据； B：利用步骤A中得到的辅助数据，对应生成每个被试者在不同光照强度下SSVEP数据的模板数据模板数据是指将采集到的SSVEP数据，根据采集的轮数进行平均后得到的平均值； C：使用CCA算法对模板数据进行处理，最终得到模板数据的优化参数S1、自协方差矩阵和互协方差矩阵以及所有被试者的模板数据下所有目标中识别准确率最高的目标 D：按照步骤C中的方法，依次对步骤C中得到的目标以及模板数据中所有目标的刺激进行处理，得到模板数据的优化参数S2、自协方差矩阵和互协方差矩阵以及所有模板数据下所有目标中识别准确率最高的目标 E：按照步骤D中的方法，依次对模板数据至中所有目标的刺激进行处理；最终得到模板数据的优化参数Sp-1、自协方差矩阵和互协方差矩阵以及全部被试者的所有模板数据下的所有目标中识别准确率最高的目标 F：设待识别光照强度Lp下的待识别数据Xp共有h个刺激，分别为将步骤E中得到的目标作为首个目标，与已打乱顺序的待识别数据Xp中的h个目标组成h+1个目标，然后按照步骤E中的方法对待识别光照强度Lp下的全部被试者的所有目标下的所有刺激依次进行处理；得到所有目标下的所有刺激的识别标签，即为待识别数据Xp的识别结果。

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