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一种基于物理信息残差多项式网络的脑电信号分类方法

Name: 一种基于物理信息残差多项式网络的脑电信号分类方法
Brand: 南京信息工程大学
SKU: 202511783430X
Availability: InStock

📄 申请号：CN202511783430.X 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2025-12-01

公开号

CN121211018B

公开日

2026-02-17

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_214

IPC 分类号

G06F18_214 , A61B5_372 , A61B5_00 , G06F18_2415 , G06F18_213 , G06N3_0442 , G06F18_25 , G06F18_21 , G06N3_045 , G06N3_042 , G06F123_02 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

脑机接口, 神经系统疾病诊断, 睡眠监测, 情绪识别, 认知评估

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摘要

本发明涉及一种基于物理信息残差多项式网络的脑电信号分类方法，设计待训练网络，首先以多项式特征提取层进行非线性特征提取，再通过LSTM网络捕捉脑电信号的长期时序依赖关系，接着实现E/I通路分离的神经网络架构，分别对接兴奋性通路与抑制性通路，然后由内嵌Wilson‑Cowan神经群体动力学方程的特征相关性分析层进行物理约束，最后依次串联融合层、分类层，分类层完成待训练网络的构建，进而基于各多通道脑电信号所构成的各样本，针对待训练网络进行训练，获得脑电信号分类模型，在保证脑电信号分类预测准确率的同时，显著增强了生物可解释性。

常见问题

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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