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龍圖騰網恭喜中國科學院自動化研究所申請的專利基于腦電信號深度學習的跨時間個體識別方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114912492B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210557181.2，技術領域涉及：G06F18/24；該發明授權基于腦電信號深度學習的跨時間個體識別方法及系統是由左年明;蔣田仔;繆一帆設計研發完成，并于2022-05-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于腦電信號深度學習的跨時間個體識別方法及系統在說明書摘要公布了：本發明屬于跨時間維度腦電信號識別領域，具體涉及了一種基于腦電信號深度學習的跨時間個體識別方法、系統及設備，旨在解決的問題。本發明包括：分別獲取源域的帶標簽腦電信號和目標域的不帶標簽的腦電信號，并進行信號預處理，獲得源域差分熵和目標域差分熵；輸入聯合域適應個體識別網絡，并迭代進行網絡訓練；獲取目標域的待識別腦電信號，并進行信號預處理，獲得待識別目標域差分熵；通過訓練好的聯合域適應個體識別網絡，獲取目標域的待識別腦電信號的個體識別結果。本發明克服依靠傳統方式進行個體身份識別的不安全性以及腦電信號采集時間不同帶來的差異性，同時也可以保證個體識別精度，并提高識別效率。

本發明授權基于腦電信號深度學習的跨時間個體識別方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于腦電信號深度學習的跨時間個體識別方法，其特征在于，該個體識別方法包括：分別獲取源域的帶標簽腦電信號和目標域的不帶標簽的腦電信號，并進行信號預處理，獲得源域差分熵和目標域差分熵；將所述源域差分熵和所述目標域差分熵輸入聯合域適應個體識別網絡，所述聯合域適應個體識別網絡包括特征提取器、分類器和域鑒別器，并迭代進行網絡訓練：通過特征提取器分別進行源域差分熵和目標域差分熵的特征提取；將特征提取結果輸入分類器，計算源域和目標域的分類損失；將特征提取結果輸入域鑒別器，計算源域和目標域的域鑒別損失；將特征提取結果輸入全連接層，計算源域和目標域的聯合損失；基于所述分類損失、所述域鑒別損失和所述聯合損失，獲得聯合域適應個體識別網絡的總損失；基于獲取的訓練數據集，向所述總損失下降方向進行網絡迭代訓練，直至所述總損失值低于設定閾值或達到設定訓練次數，獲得訓練好的聯合域適應個體識別網絡；獲取目標域的待識別腦電信號，并進行信號預處理，獲得待識別目標域差分熵；基于所述待識別目標域差分熵，通過訓練好的聯合域適應個體識別網絡，獲取目標域的待識別腦電信號的個體識別結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國科學院自動化研究所，其通訊地址為：100190 北京市海淀區中關村東路95號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。