基于脑电信号复杂网络转换的听觉空间注意解码方法(需要二次变更)

所属领域:脑电信号复杂网络转换听觉空间注意解码方法、脑电信号复杂网络图信号处理、脑电复杂网络构建、人工智能脑电信号分析、机器学习模型脑电信号网络拓扑结构、脑机接口 · 已下证
基于脑电信号复杂网络转换的听觉空间注意解码方法(需要二次变更)发明专利
专利号2023110013793
专利类型发明专利
专利状态已下证
专利领域脑电信号复杂网络转换听觉空间注意解码方法、脑电信号复杂网络图信号处理、脑电复杂网络构建、人工智能脑电信号分析、机器学习模型脑电信号网络拓扑结构、脑机接口
专利价格****
公开(公告)号2023110013793
IPC分类G06V10/764(2022.01)I;G06V10/82(2022.01)I;G06V10/44(2022.01)I;G06V10/74(2022.01)I;G06N7/01(2023.01)N;G06N3/0464(2023.01)N;G06N3/08(2023.01)N;G06N20/00(2019.01)N;G06N5/01(2023.01)N;G06N20/20(2019.01)N
申请日2023-08-09
公开日2026-01-06
申请人惠州学院
发明人陆云;李恒;王培鑫;张珉玮;王明江
专利权人惠州学院
代理机构深圳市添源创鑫知识产权代理有限公司44855
代理人周椿
授权公告号CN117237700B
高企状态未报高企

专利摘要

本发明公开了一种基于多通道脑电信号复杂网络转换的听觉空间注意解码方法及装置,方法包括:利用可见图复杂网络构建方法,将各通道脑电时间序列转换成可见图;利用基于邻接矩阵的相似度计算方法,获取各通道脑电时间序列对应可见图的网络拓扑结构相似度;根据可见图的网络拓扑结构相似度计算结果,生成多通道脑电信号的网络图特征表示;将多通道脑电时间序列的网络图特征表示作为机器学习模型的输入,实现基于多通道脑电信号复杂网络转换的听觉空间注意解码。本发明仅在传统机器学习模型中就能实现高精度的听觉空间注意解码。


专利解读

《基于脑电信号复杂网络转换的听觉空间注意解码方法(需要二次变更)》是一发明专利,专利号为 2023110013793,当前法律状态为已下证,由惠州学院提出申请,发明人为陆云;李恒;王培鑫;张珉玮;王明江,申请日期为2023-08-09,公开(公告)日期为2026-01-06,国际专利分类号(IPC)为 G06V10/764(2022.01)I;G06V10/82(2022.01)I;G06V10/44(2022.01)I;G06V10/74(2022.01)I;G06N7/01(2023.01)N;G06N3/0464(2023.01)N;G06N3/08(2023.01)N;G06N20/00(2019.01)N;G06N5/01(2023.01)N;G06N20/20(2019.01)N,代理机构为深圳市添源创鑫知识产权代理有限公司44855,高新资质:未报高企,所属技术领域包括:脑电信号复杂网络转换听觉空间注意解码方法、脑电信号复杂网络图信号处理、脑电复杂网络构建、人工智能脑电信号分析、机器学习模型脑电信号网络拓扑结构、脑机接口。该专利已下发证书,权利稳定,适合直接办理转让过户,是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更(过户)的一站式专利转让服务,专业顾问全程协助,确保交易合规、安全、高效。专利摘要:本发明公开了一种基于多通道脑电信号复杂网络转换的听觉空间注意解码方法及装置,方法包括:利用可见图复杂网络构建方法,将各通道脑电时间序列转换成可见图;利用基于邻接矩阵的相似度计算方法,获取各通道脑电时间序列对应可见图的网络拓扑结构相似度;根据可见图的网络拓扑结构相似度计算结果,生成多通道脑电信号的网络图特征表示;将多通道脑电时间序列的网络图特征表示作为机器学习模型的输入,实现基于多通道脑电信号复杂网络转换的听觉空间注意解码。本发明仅在传统机器学习模型中就能实现高精度的听觉空间注意解码。


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