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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种用于解码大脑信号的深度学习嵌入网络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：CN118468135B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202410595776.6，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种用于解码大脑信号的深度学习嵌入网络是由顾瑾;马万里;李天瑞;唐雪刚;夏瑜崚设计研发完成，并于2024-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于解码大脑信号的深度学习嵌入网络在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于解码大脑信号的深度学习嵌入网络，涉及脑信号处理技术领域，包括基于构建图随机游走和物理位置嵌入的物理增强模型，基于自适应特征融合和多任务transformer的分类模型；所述物理增强模型一方面用于模拟脑神经信息的扩散过程；另一方面定义两种位置编码，将两种位置编码结合成三维坐标并形成最终的位置编码并作为物理增强模型的输出；所述分类模型一方面通过自适应特征融合实现节点的升维；另一方面将升维后的节点特征充分学习任务间的活动关系，然后通过注意力机制融合邻居的节点表示，最后得到概率表示用于判断类别。本发明解决了捕捉大脑信号解码中脑网络的复杂关系，提高模型的表征性和泛化性的技术问题。

本发明授权一种用于解码大脑信号的深度学习嵌入网络在权利要求书中公布了：1.一种用于解码大脑信号的深度学习嵌入网络的构建方法，其特征在于，包括基于构建图随机游走和物理位置嵌入的物理增强模型，基于自适应特征融合和多任务transformer的分类模型；所述物理增强模型一方面用于模拟脑神经信息的扩散过程：通过构建图随机游走和无监督学习获得图结构中所有脑区的节点嵌入X；另一方面定义两种位置编码，将两种位置编码结合成三维坐标并形成最终的位置编码X′，并将最终的位置编码X′合并到节点嵌入X之后作为物理增强模型的输出；所述两种位置编码包括第一位置编码和第二位置编码，所述第一位置编码为基于节点中心度的位置编码： 式中，V为所有的节点的集合；Nsu为节点在Alias算法采样下的邻接的节点集合；Num为集合中节点的个数；所述第二位置编码利用两两节点之间的吸引力和排斥力，通过迭代来更新节点的位置坐标，包括以下步骤：首先，输入权重矩阵随机初始化每个节点的位置，并定义系数其次，对于每对节点u,v都通过如下方法进行迭代：排斥力作用下的位置偏移记为： 吸引力作用下位置偏移记为： 得到的位置更新记为： 其中，排斥力定义为： 吸引力定义为： 最后，当迭代次数达到最大值时，返回此时各个节点的坐标，并与第一位置编码结合形成了最终的位置编码：X′＝X||{PEu}u∈V；式中，k为预定义的参数；wuv为两节点之间的相关性；area为物理坐标布局的画布大小，V为所有节点的集合；posu为u节点的位置；posv为v节点的位置；t为一个模拟“温度”的参数，用以在每次迭代过程中控制节点的移动步长；PEu为得到的节点的位置编码；所述分类模型一方面通过自适应特征融合实现节点的升维；另一方面通过多任务Transformer方法，将升维后的节点特征充分学习任务间的活动关系，然后通过注意力机制融合邻居的节点表示，最后得到概率表示用于判断类别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西南交通大学，其通讯地址为：610031 四川省成都市二环路北一段；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。