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龍圖騰網(wǎng)獲悉浙江大學(xué)申請的專利一種侵入式腦機(jī)接口任務(wù)相關(guān)神經(jīng)信號(hào)提取方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115358264B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號(hào)為：202210973148.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/213；該發(fā)明授權(quán)一種侵入式腦機(jī)接口任務(wù)相關(guān)神經(jīng)信號(hào)提取方法是由祁玉;李彥鋼;王躍明設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-08-15向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種侵入式腦機(jī)接口任務(wù)相關(guān)神經(jīng)信號(hào)提取方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種侵入式腦機(jī)接口任務(wù)相關(guān)神經(jīng)信號(hào)提取方法，包括步驟：1構(gòu)建編碼器h將原始神經(jīng)信號(hào)x轉(zhuǎn)換到特征空間，得到神經(jīng)表示z＝hx，使用仿射函數(shù)f解碼z得到目標(biāo)速度y的第一預(yù)測速度y1＝fz；2構(gòu)建解碼器g將神經(jīng)表示z生成神經(jīng)信號(hào)xr＝gz；3將生成的神經(jīng)信號(hào)xr重新送給編碼器h和仿射函數(shù)f，得到第二預(yù)測速度y2＝fhxr；4構(gòu)建先驗(yàn)生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)m，由目標(biāo)速度y學(xué)習(xí)先驗(yàn)神經(jīng)表示zp＝my；5計(jì)算損失函數(shù)，同時(shí)訓(xùn)練編碼器、解碼器和先驗(yàn)生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；6將待處理的原始信號(hào)輸入訓(xùn)練好的編碼器和解碼器，得到生成的神經(jīng)信號(hào)。利用本發(fā)明，可以顯著提升解碼性能與生成性能。

本發(fā)明授權(quán)一種侵入式腦機(jī)接口任務(wù)相關(guān)神經(jīng)信號(hào)提取方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種侵入式腦機(jī)接口任務(wù)相關(guān)神經(jīng)信號(hào)提取方法，其特征在于，包括如下步驟： 1構(gòu)建編碼器h將原始神經(jīng)信號(hào)x轉(zhuǎn)換到特征空間，得到神經(jīng)表示z＝hx，使用仿射函數(shù)f解碼z得到目標(biāo)速度y的第一預(yù)測速度y1＝fz； 2構(gòu)建解碼器g將神經(jīng)表示z生成神經(jīng)信號(hào)xr＝gz； 3將生成的神經(jīng)信號(hào)xr重新送給編碼器h和仿射函數(shù)f，得到第二預(yù)測速度y2＝fhxr； 4構(gòu)建先驗(yàn)生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)m，由目標(biāo)速度y學(xué)習(xí)先驗(yàn)神經(jīng)表示zp＝my； 5計(jì)算損失函數(shù)，同時(shí)訓(xùn)練編碼器、解碼器和先驗(yàn)生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；計(jì)算損失函數(shù)的具體過程為： 5-1計(jì)算第一預(yù)測速度y1與目標(biāo)速度y的損失函數(shù)采用均方誤差損失函數(shù)，公式為： 其中，i表示第i個(gè)樣本，N表示樣本總數(shù)； 5-2計(jì)算生成神經(jīng)信號(hào)xr與原始神經(jīng)信號(hào)x的損失函數(shù)采用泊松負(fù)對數(shù)似然損失函數(shù)，公式為： 5-3計(jì)算第二預(yù)測速度y2與目標(biāo)速度y的損失函數(shù)采用均方誤差損失函數(shù)，公式為： 5-4計(jì)算先驗(yàn)神經(jīng)表示zp與神經(jīng)表示z的KL散度損失函數(shù)公式為： 其中，q,p分別表示z和zp的分布； 5-5四個(gè)損失函數(shù)加權(quán)組合得到最終損失 6將待處理的原始信號(hào)輸入訓(xùn)練好的編碼器和解碼器，得到生成的神經(jīng)信號(hào)。

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