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龍圖騰網(wǎng)獲悉哈爾濱工業(yè)大學(深圳)(哈爾濱工業(yè)大學深圳科技創(chuàng)新研究院)申請的專利基于憶阻二維協(xié)作學習架構(gòu)的腦電信號的處理方法及裝置獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN120372364B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510864547.4，技術領域涉及：G06F18/24；該發(fā)明授權基于憶阻二維協(xié)作學習架構(gòu)的腦電信號的處理方法及裝置是由王紫璐;劉楊博宇;陳子博;林鍇設計研發(fā)完成，并于2025-06-26向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本基于憶阻二維協(xié)作學習架構(gòu)的腦電信號的處理方法及裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于憶阻二維協(xié)作學習架構(gòu)的腦電信號處理方法及裝置，方法包括：從腦電情緒數(shù)據(jù)集導入多通道腦電信號，對腦電信號進行預處理以構(gòu)建頻率?時間二維特征圖；將頻率?時間二維特征圖輸入至局部特征學習模塊，以提取多層次空間特征，根據(jù)空間特征判斷腦電信號對應的情緒類別；基于憶阻硬件的物理擾動建模得到種群變異機制；將種群個體的變異源輸入至全局進化優(yōu)化模塊以增加憶阻硬件擾動，并構(gòu)建優(yōu)化策略對腦電信號對應的情緒類別進行評估與適者選擇，以篩選出最優(yōu)的腦電信號的情緒類別識別結(jié)果并反饋至局部特征學習模塊，形成局部學習與全局進化協(xié)作迭代的閉環(huán)過程。本發(fā)明有效提升腦電信號的情緒類別識別結(jié)果的準確性。

本發(fā)明授權基于憶阻二維協(xié)作學習架構(gòu)的腦電信號的處理方法及裝置在權利要求書中公布了：1.基于憶阻二維協(xié)作學習架構(gòu)的腦電信號的處理方法，其特征在于，包括： 從腦電情緒數(shù)據(jù)集導入多通道腦電信號，對所述腦電信號進行短時傅里葉變換、按通道拼接以及按段分塊預處理，以構(gòu)建頻率-時間二維特征圖； 將所述頻率-時間二維特征圖輸入至憶阻二維協(xié)作學習架構(gòu)的橫向維度的局部特征學習模塊，所述橫向維度的局部特征學習模塊基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模擬哺乳動物視覺皮層的分層感知機制，通過所述分層感知機制提取所述頻率-時間二維特征圖的多層次空間特征，根據(jù)所述空間特征判斷所述腦電信號對應的情緒類別； 基于憶阻硬件在權值寫入與讀取過程中的物理擾動建模得到種群變異機制，通過所述種群變異機制提供種群個體的變異源； 將所述種群個體的變異源輸入至所述憶阻二維協(xié)作學習架構(gòu)的縱向維度的全局進化優(yōu)化模塊以增加憶阻硬件擾動，利用由所述憶阻硬件擾動引發(fā)的個體變異與適應性選擇構(gòu)建優(yōu)化策略，通過所述優(yōu)化策略對所述腦電信號對應的情緒類別進行評估與適者選擇，以篩選出最優(yōu)的腦電信號的情緒類別識別結(jié)果； 將所述最優(yōu)的腦電信號的情緒類別識別結(jié)果反饋至所述憶阻二維協(xié)作學習架構(gòu)的橫向維度的局部特征學習模塊，形成局部學習與全局進化協(xié)作迭代的閉環(huán)過程。

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