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龙图腾网恭喜南京工业大学申请的专利一种基于协同对比正则化平均教师模型的脑电信号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：CN114757273B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202210362532.4，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于协同对比正则化平均教师模型的脑电信号分类方法是由杭文龙;李增光;殷明波;梁爽设计研发完成，并于2022-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于协同对比正则化平均教师模型的脑电信号分类方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于协同对比正则化平均教师模型的脑电信号分类方法，包括以下步骤：首先对脑电信号Electroencephalogram，EEG进行预处理并利用两阶段EEG数据增广方法生成新的视角下的EEG数据，在时频域生成另一视角下的EEG数据；利用平均教师模型中的学生和教师网络分别学习不同视角EEG数据特征；利用一致性损失鼓励学生、教师网络对不同视角EEG数据预测的一致性，利用协同对比损失鼓励不同视角EEG数据结构的一致性，最后和交叉熵损失加权求和优化网络参数。本发明提出的两阶段EEG数据增广方法能同时捕获时域及时频域的变化因素，提出的协同对比正则化平均教师模型可以学习不同视角下的数据级信息和不同视角间数据结构的一致性信息，提升了模型的鲁棒性、判别性和泛化性。

本发明授权一种基于协同对比正则化平均教师模型的脑电信号分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于协同对比正则化平均教师模型的脑电信号分类方法，其特征在于，步骤如下：步骤1：采集EEG数据；步骤2：对EEG数据进行预处理，包括带通滤波和伪影去除、选取特定时间段和频段，得到原始EEG数据其中Xn表示第n个EEG数据，c，d分别表示脑电信号的电极通道数和时间采样点数，yn∈{0，1，2，3}是第n个EEG数据对应的标签；步骤3：利用两种数据增广方式进行EEG数据的分割重组，得到增广后的不同视角下EEG数据和其中是两阶段增广方式得到的EEG数据；步骤4：以EEG解码网络ShallowConvNet作为平均教师模型的主干网络，将增广后的EEG数据和交换顺序后的EEG数据分别输入平均教师模型中的学生网络和教师网络；步骤5：利用步骤4中学生网络的输出经过softmax函数得到的概率输出与真实标签一起计算分类损失；步骤6：利用步骤4中学生网络以及教师网络的输出分别经过softmax函数得到各自概率输出，计算两者之间的一致性损失，具体的计算方式为： 其中，表示一致性损失，和分别表示利用步骤3中的两种方法得到的增广EEG数据，和分别表示学生网络和教师网络的预测结果；步骤7：利用投影网络对步骤4中输出的不同视角EEG特征进行降维，随后计算各视角降维后特征之间的协同对比损失，具体的计算方式为： 在公式3中，和表示当前处理批次中的增广EEG数据在利用学生网络s和教师网络，学习到的EEG特征经过投影网络并进行归一化操作后的结果，含B个EEG样本，表示当前处理批次样本中除第i个之外的所有样本，Pi≡{Ai：yp＝yi}表示与标签yi相同的所有正类样本的集合；τ表示一个尺度参数，取值0.07；步骤8：分别对分类损失、一致性损失和协同对比损失加权求和形成最终损失函数，利用反向传播算法优化整个网络。

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