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龍圖騰網獲悉中國人民解放軍國防科技大學申請的專利基于全局注意力與循環神經網絡的腦電解碼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：CN120162657B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12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：202510639102.6，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權基于全局注意力與循環神經網絡的腦電解碼方法及系統是由李明;蘭豪;程碩;唐夢;鞠翔宇;戴晟;吳旭;胡德文設計研發完成，并于2025-05-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于全局注意力與循環神經網絡的腦電解碼方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于全局注意力與循環神經網絡的腦電解碼方法及系統，本發明包括將需解碼的原始腦電信號段進行樣本劃分以獲得樣本子段；將樣本子段提取淺層特征；將淺層特征進行融合與維度統一；基于全局注意力與循環神經網絡將融合與維度統一后的淺層特征依次進行空間特征提取、維度壓縮和時間特征提取以獲取腦電時空特征；特征提取采用由多組級聯的位置編碼模塊、編碼器層和循環神經網絡模型構成的全局強化的循環神經網絡模型實現；對腦電時空特征進行分類以獲得腦電解碼結果。本發明旨在克服循環神經網絡難以充分提取全局時空信息提取的缺陷，充分提高網絡的腦電信號時空特征提取能力以及提高解碼精度。

本發明授權基于全局注意力與循環神經網絡的腦電解碼方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于全局注意力與循環神經網絡的腦電解碼方法，其特征在于，包括下述步驟： 將需解碼的原始腦電信號段進行樣本劃分以獲得樣本子段； 將樣本子段提取淺層特征； 將淺層特征進行融合與維度統一； 基于全局注意力與循環神經網絡將融合與維度統一后的淺層特征依次進行空間特征提取、維度壓縮和時間特征提取以獲取腦電時空特征；其中進行空間特征提取和時間特征提取均為采用全局強化的循環神經網絡模型實現，所述全局強化的循環神經網絡模型包括多級級聯單元，所述級聯單元由依次相連的位置編碼模塊、編碼器層和循環神經網絡模型構成，所述編碼器層為采用變壓器模型的編碼器以利用變壓器模型的多頭自注意力機制實現全局注意力的強化，且在進行空間特征提取時位置編碼模塊嵌入的是輸入數據的電極通道在預設的電極通道位置二維表中的位置編碼，在進行時間特征提取時位置編碼模塊嵌入的是樣本子段在原始樣本段中的順序編碼； 對腦電時空特征進行分類以獲得腦電解碼結果； 所述將樣本子段提取淺層特征包括：將樣本子段中每一個電極通道的數據劃分不同的頻段窗口，使用帶通濾波器基于指定大小的頻率窗口進行濾波得到多種不同頻段信號，并計算每一種頻段信號的微分熵特征，得到維度為的微分熵特征作為提取得到的淺層特征。

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人民解放軍國防科技大學，其通訊地址為：410073 湖南省長沙市開福區德雅路109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”。