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龙图腾网获悉山东工商学院申请的专利基于EEG特征分布适配迁移学习的癫痫发作检测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：CN114334139B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202210085498.0，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权基于EEG特征分布适配迁移学习的癫痫发作检测系统是由张艳丽;邱文龙设计研发完成，并于2022-01-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于EEG特征分布适配迁移学习的癫痫发作检测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于EEG特征分布适配迁移学习的癫痫发作检测系统，包括：数据获取模块，获取源域脑电图数据和目标域脑电图数据；数据预处理模块，对源域和目标域的脑电图数据，均进行数据分段、时频分解、特征提取和特征向量构建；特征迁移学习和脑电模式分类模块，基于领域分布适配，迭代求取特征空间变换矩阵，以最小化源域与目标域脑电图特征样本的分布差异；在特征迁移学习过程中，利用变换后的源域脑电图特征样本，训练分类器，以实现目标域样本的模式分类；通过迭代更新分布适配的权重因子和特征空间变换矩阵，实现分类器的训练和目标域脑电图数据的模式分类与癫痫发作检测。以解决现有癫痫发作检测技术模型复杂和训练耗时的问题。

本发明授权基于EEG特征分布适配迁移学习的癫痫发作检测系统在权利要求书中公布了：1.基于EEG特征分布适配迁移学习的癫痫发作检测系统，其特征是，包括： 数据获取模块：获取源域脑电图数据和目标域脑电图数据； 数据预处理模块：对源域和目标域的脑电图数据，均进行数据分段、时频分解、特征提取和特征向量构建； 特征迁移学习和脑电模式分类模块，包括： 拼接单元：将源域的特征矩阵和目标域的特征矩阵进行拼接得到拼接特征矩阵； 第一计算单元：根据拼接特征矩阵，计算出边缘分布差异的最大均值差异系数矩阵； 第二计算单元：根据拼接特征矩阵，计算出条件分布差异的最大均值差异系数矩阵； 特征空间变换矩阵确定单元：引入权重因子来平衡边缘分布差异的最大均值差异系数矩阵和条件分布差异的最大均值差异系数矩阵在领域分布适配时的权重；对源域样本和目标域样本进行的分布适配迁移学习问题，转换为优化问题；将优化问题，转换为广义特征值分解问题；根据广义特征值分解结果，得到特征空间变换矩阵； 矩阵变换单元：利用特征空间变换矩阵，对源域的特征矩阵进行变换，得到变换后的源域特征矩阵；利用特征空间变换矩阵，对目标域的特征矩阵进行变换，得到变换后的目标域特征矩阵； 训练单元：利用变换后的源域特征矩阵和源域样本的标签，对随机森林分类器进行训练，得到训练后的随机森林分类器； 预测单元：利用训练后的随机森林分类器，对变换后的目标域特征矩阵进行预测，得到目标域样本的标签向量； 权重调整单元：利用拼接特征矩阵、边缘分布差异的最大均值差异系数矩阵、当前目标域样本的标签向量、条件分布差异的最大均值差异系数矩阵和特征空间变换矩阵，对权重因子进行调整； 输出单元：重复第二计算单元到权重调整单元的工作，直到达到设定的迭代次数；将最后一次迭代得到的特征空间变换矩阵、随机森林分类器模型和目标域样本的分类标签输出。

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