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龙图腾网恭喜南京工业大学申请的专利一种融合大脑区域间结构信息的脑电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：CN114021608B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202111365376.9，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种融合大脑区域间结构信息的脑电识别方法是由杭文龙;殷明波;梁爽设计研发完成，并于2021-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合大脑区域间结构信息的脑电识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种融合大脑区域间结构信息的脑电信号识别方法，包括以下步骤：首先对脑电Electroencephalogram，EEG信号进行预处理并将EEG信号按照不同的大脑区域进行划分；然后利用深度神经网络学习局部和全局大脑区域的EEG深度特征，并将局部和全局大脑区域的EEG深度特征堆叠成特征矩阵；最后，通过引入核范式正则化项学习大脑不同区域间的结构信息。本发明能够利用深度神经网络学习局部和全局大脑区域的EEG深度特征，同时引入核范式正则化项学习基于EEG特征矩阵的大脑区域间结构信息，实现不同类型EEG信号的准确识别，确保基于EEG的BCI系统能够安全可靠的运行。

本发明授权一种融合大脑区域间结构信息的脑电识别方法在权利要求书中公布了：1.一种融合大脑区域间结构信息的脑电信号识别方法，其特征在于，步骤如下：步骤1：采集EEG信号；步骤2：对EEG信号进行预处理，以去除噪音并选择特定时间段，得到原始EEG信号其中Xn表示第n个EEG信号，m代表EEG信号通道数，d代表EEG信号的时间采样点数，yn∈{-1，+1}是第n个EEG信号对应的标签；步骤3：根据大脑的不同区域将全局脑区EEG信号按照通道划分为对应的局部脑区EEG信号；步骤4：将局部脑区EEG信号以及全局脑区EEG信号输入深度神经网络分别学习其深度特征，并将局部脑区EEG信号和全局脑区EEG信号的EEG深度特征展开堆叠成EEG特征矩阵；步骤5：对EEG特征矩阵进行分类，利用核范式正则化项学习局部脑区间、局部与全局脑区间的结构信息；步骤6：使用反向传播方法学习分类器和深度神经网络的参数；步骤7：将待分类EEG信号输入经过上述步骤处理得到的最终的网络模型，得到其类别标签。

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