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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种卷积输出中时域信息增强的卷积神经网络构建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：CN115423077B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202210992783.0，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种卷积输出中时域信息增强的卷积神经网络构建方法是由伍冬睿;彭睿旻设计研发完成，并于2022-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种卷积输出中时域信息增强的卷积神经网络构建方法在说明书摘要公布了：本发明属于脑机接口领域，具体涉及一种卷积输出中时域信息增强的卷积神经网络构建方法，用于脑机接口中的分类任务或回归任务，包括：对待增强卷积神经网络的结构进行改进并训练得，改进方式为：根据待改进卷积层结构，计算其输出的特征表示的尺寸，构建输出尺寸与特征表示尺寸相同的平均池化层，用于伴随待改进卷积层的卷积核滑动点积过程，对输入数据平均池化，生成平均池化表示；构建三角函数编码器，对平均池化表示中每个元素进行时序编码，得到新的平均池化表示；构建求和单元，将新的平均池化表示与特征表示对应元素求和，得到时域信息增强的特征表示，将该特征表示输入下一层结构。本发明可在不扩大模型参数规模下，实现时域信息增强。

本发明授权一种卷积输出中时域信息增强的卷积神经网络构建方法在权利要求书中公布了：1.一种卷积输出中时域信息增强的卷积神经网络构建方法，用于脑机接口中的分类任务或回归任务，其特征在于，包括： 对待增强卷积神经网络的结构进行改进；采用训练样本集，训练所述改进后的卷积神经网络，得到卷积输出中时域信息增强的卷积神经网络； 其中，所述改进的方式为：根据待增强卷积神经网络的待改进卷积层的结构，计算其输出的特征表示的尺寸，以构建输出尺寸与所述特征表示的尺寸相同的平均池化层；所述平均池化层用于伴随所述待改进卷积层的卷积核滑动点积过程，对输入数据进行平均池化，最终生成平均池化表示；构建三角函数编码器，用于对所述平均池化表示中的每个元素进行时序编码，得到新的平均池化表示；构建求和单元，用于将所述新的平均池化表示与所述特征表示对应元素求和，得到时域信息增强的特征表示，并将该时域信息增强的特征表示输入所述待改进卷积层在所述待增强卷积神经网络中的下一层结构； 其中，所述三角函数编码器中的三角函数表示为： ； 式中，表示三角函数，表示待时序编码的卷积层输出元素的时间位置，表示三角函数的编码周期； 所述三角函数编码器通过将三角函数SEt与所述平均池化表示中的每个元素相乘，实现对该元素的时序编码，得到时间位置信息； 所述编码周期的确定方式为： 根据头皮脑电节律，选择波的高通频率和低通频率作为关键频率集，根据头皮脑电数据的采样频率，确定编码周期候选集； 按所述编码周期候选集中各个候选生成候选卷积输出中时域信息增强的卷积神经网络模型集，并对所有候选模型并行进行训练； 选出验证集损失最小的模型，作为最终的卷积输出中时域信息增强的卷积神经网络模型，且该模型所采用的即为最终确定的编码周期。

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