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龍圖騰網(wǎng)獲悉小舟科技有限公司申請(qǐng)的專利AI眼鏡中腦電信號(hào)在線自適應(yīng)分類方法、裝置及設(shè)備獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120086659B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510552988.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/24；該發(fā)明授權(quán)AI眼鏡中腦電信號(hào)在線自適應(yīng)分類方法、裝置及設(shè)備是由周家俊;李寶寶;徐洪凱設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-04-29向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本AI眼鏡中腦電信號(hào)在線自適應(yīng)分類方法、裝置及設(shè)備在說(shuō)明書摘要公布了：本申請(qǐng)涉及腦機(jī)接口技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種AI眼鏡中腦電信號(hào)在線自適應(yīng)分類方法、裝置及設(shè)備。方法包括：獲取AI眼鏡的實(shí)時(shí)腦電信號(hào)，作為原始數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量檢測(cè)生成數(shù)據(jù)流進(jìn)行類別分析，獲取分類基準(zhǔn)生成分類序列進(jìn)行樣本處理，標(biāo)記關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行特征提取建立存儲(chǔ)序列，生成重放數(shù)據(jù)序列生成自適應(yīng)序列；根據(jù)的分類序列進(jìn)行類別統(tǒng)計(jì)，獲取分布特征，基于分布特征標(biāo)記均衡點(diǎn)，根據(jù)均衡點(diǎn)構(gòu)建選擇規(guī)則，根據(jù)選擇規(guī)則生成平衡序列，根據(jù)自適應(yīng)序列和平衡序列生成分類指標(biāo)執(zhí)行資源分析，獲取資源狀態(tài)進(jìn)行任務(wù)劃分，生成調(diào)度方案；對(duì)調(diào)度方案進(jìn)行置信度分析構(gòu)建輸出序列生成分類信息。實(shí)現(xiàn)從原始信號(hào)質(zhì)量控制到特征域構(gòu)建的完整處理流程。

本發(fā)明授權(quán)AI眼鏡中腦電信號(hào)在線自適應(yīng)分類方法、裝置及設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種AI眼鏡中腦電信號(hào)在線自適應(yīng)分類方法，其特征在于，包括： 獲取AI眼鏡的實(shí)時(shí)腦電信號(hào)，作為原始數(shù)據(jù)，對(duì)所述原始數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量檢測(cè)，根據(jù)所述質(zhì)量檢測(cè)的檢測(cè)結(jié)果生成基礎(chǔ)序列，生成所述基礎(chǔ)序列對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)流；對(duì)所述數(shù)據(jù)流進(jìn)行類別分析，獲取分類基準(zhǔn)，根據(jù)所述分類基準(zhǔn)生成分類序列； 對(duì)所述分類序列進(jìn)行樣本處理，標(biāo)記關(guān)鍵點(diǎn)；對(duì)所述關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行特征提取，基于特征提取獲得的特征建立存儲(chǔ)序列，根據(jù)所述存儲(chǔ)序列生成重放數(shù)據(jù)序列，根據(jù)所述重放數(shù)據(jù)序列生成自適應(yīng)序列，包括：對(duì)所述重放數(shù)據(jù)序列進(jìn)行新穎度分析，獲取變化特征；基于所述變化特征標(biāo)記調(diào)整區(qū)間；根據(jù)所述調(diào)整區(qū)間確定更新步長(zhǎng)；根據(jù)所述更新步長(zhǎng)生成自適應(yīng)序列；所述重放數(shù)據(jù)序列對(duì)應(yīng)的重放過(guò)程首先對(duì)存儲(chǔ)序列進(jìn)行數(shù)據(jù)插值，使用三次樣條函數(shù)重建連續(xù)信號(hào)，確保還原后的數(shù)據(jù)與存儲(chǔ)序列中的原始特征保持一致，通過(guò)多尺度重放機(jī)制，在不同時(shí)間尺度上重現(xiàn)存儲(chǔ)序列中記錄的認(rèn)知狀態(tài)變化，重放數(shù)據(jù)序列保留存儲(chǔ)序列中的關(guān)鍵特征和類別信息；所述新穎度分析包括建立包含時(shí)間穩(wěn)定性、空間一致性和頻譜特性的新穎度評(píng)估體系，所述變化特征為描述重放數(shù)據(jù)新穎特性的變化特征集，每個(gè)變化特征包含顯著性水平、出現(xiàn)頻率、空間分布特征和任務(wù)相關(guān)度的量化指標(biāo)； 根據(jù)所述分類序列進(jìn)行類別統(tǒng)計(jì)，獲取分布特征，基于所述分布特征標(biāo)記均衡點(diǎn)，根據(jù)所述均衡點(diǎn)構(gòu)建選擇規(guī)則，根據(jù)所述選擇規(guī)則生成平衡序列，根據(jù)所述自適應(yīng)序列和所述平衡序列生成分類指標(biāo)； 根據(jù)所述分類指標(biāo)執(zhí)行資源分析，獲取資源狀態(tài)，基于所述資源狀態(tài)進(jìn)行任務(wù)劃分，以構(gòu)建處理隊(duì)列，根據(jù)所述處理隊(duì)列生成調(diào)度方案；對(duì)所述調(diào)度方案進(jìn)行置信度分析，獲取可信區(qū)間，基于所述可信區(qū)間篩選分類結(jié)果構(gòu)建輸出序列，根據(jù)所述輸出序列生成分類信息，完成AI眼鏡中腦電信號(hào)在線自適應(yīng)分類。

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