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龙图腾网恭喜山东浪潮智慧医疗科技有限公司申请的专利一种脑电意图识别方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115227262B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210776906.7，技术领域涉及：A61B5/372；该发明授权一种脑电意图识别方法及装置是由丁真;李向阳设计研发完成，并于2022-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种脑电意图识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及值域代码标准化领域，具体提供了一种脑电意图识别方法，具有如下步骤：S1、获取一个脑电意图数据库，进行预处理；S2、预处理后的数据进行特征提取，提取功率谱密度作为每个样本的特征；S3、建立基于随机搜索算法的脑电意图识别模型，脑电意图识别网络包括特征选择器和意图分类器；S4、对所述脑电意图识别模型进行训练；S5、提取待识别的脑电意图数据，并输入训练好的分类器中，最终得到识别结果。与现有技术相比，本发明从特征选择的角度考虑随机搜索算法降低特征的冗余度，选择了最佳判别特征为提高脑电意图识别率，使本发明的准确率更高。

本发明授权一种脑电意图识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种脑电意图识别方法，其特征在于，具有如下步骤：S1、获取一个脑电意图数据库，进行预处理；获取一个脑电意图数据库，进行预处理，使用MATLAB中的EEGLAB工具箱对原始数据进行预处理；S2、预处理后的数据进行特征提取，提取功率谱密度作为每个样本的特征；ST用于特征提取，它提供了频率相关的分辨率，同时保持与傅里叶频谱的直接关系;离散时间序列x[kT],k＝0,1,…,N-1的离散傅立叶变换表示为： 离散时间序列x[kT]的ST表示为： 其中，j,m,n＝0,1,…,N-1；功率谱密度的计算公式如下： 其中，和分别代表时间序列x[kT]的ST及其共轭表达式；频带为1-35hz，间隔为1hz，然后，根据基于ST功率谱密度特征计算信号，每个通道提取35个特征；特征提取后，将数据分为训练集和测试集，其中，脑电意图数据库中包含有若干脑电运动想象数据及对应的类别标签；S3、建立基于随机搜索算法的脑电意图识别模型，脑电意图识别网络包括特征选择器和意图分类器；所述特征选择器包括依次连接的群体优化模块，用于提取输入样本数据中最具判别力的特征，所述意图分类器为贝叶斯线性分类器，用于预测输入的样本数据意图类别；群体优化用于特征选择，并增加随机游走策略，改进最优个体，增强搜索能力，防止陷入局部最优；S4、对所述脑电意图识别模型进行训练；对所述脑电意图识别模型进行训练，训练时，将训练集中每一脑电意图数据作为一个样本，输入特征选择器选择出最具判别力的特征，然后输入分类器，模型通过计算适应度值更新参数，直到完成最大迭代次数，完成模型的训练；计算适应度值时，适应度函数的计算公式为： 训练过程的参数设置为：种群规模为100，最大迭代次数为50，初始个体位置的值为[0,1]中的随机数，即ub＝1，lb＝0，预警值ST＝0.6；发现者比例PD＝0.7；个体意识到风险的比例SD＝0.2；单个维度为d＝64*35;选择优化个体内大于0.5的位置对应的特征；否则，它们将被丢弃；脑电意图识别的随机搜索算法具体步骤如下：1初始化种群，迭代次数，初始化掠食者和掠夺者的比例；2计算适应度值并对适应度值进行排序；3更新捕食者位置；4更新生产者位置；5更新警戒者的位置；6计算适应度值并更新个体位置；7检查是否满足停止条件，如果满足则退出并输出结果，否则重复步骤2至步骤6；S5、提取待识别的脑电意图数据，并输入训练好的分类器中，最终得到识别结果；提取待识别的脑电意图数据，将待识别的脑电意图数据作为一个测试集样本输入训练好的模型，并按照步骤S4中选择的特征子集的位置选择选择测试集中的特征，并输入训练好的分类器中，最终得到识别结果。

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