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龙图腾网恭喜安徽大学申请的专利一种脑电多指标网络规范化建模方法与系统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：CN119598136B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202510142637.2，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种脑电多指标网络规范化建模方法与系统是由胡世昂;黄霄龙;盛孝亮;吕钊;吴小培;李平;李心慧设计研发完成，并于2025-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种脑电多指标网络规范化建模方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种脑电多指标网络规范化建模方法，包括以下步骤：S1：采用基于大规模全生命周期多国家脑电交叉谱数据集作为原始脑电数据，计算原始脑电数据的交叉谱矩阵，并对原始脑电交叉谱矩阵进行预处理；S2：利用预处理后的原始脑电交叉谱矩阵构建加权无向网络，作为脑功能网络；S3：计算所述脑功能网络的脑网络功能整合、功能分离及中心性三个维度的网络特征，并建立所述网络特征的演化轨迹；S4：设计一个具有可解释性的轻量级神经网络回归模型，对脑功能网络的上三角元素进行重构得到完整的脑功能网络，即此年龄对应的规范化脑功能网络。还公开了一种脑电多指标网络规范化建模系统。本发明能更准确地反映脑功能网络的原理。

本发明授权一种脑电多指标网络规范化建模方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种脑电多指标网络规范化建模方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采用基于大规模全生命周期多国家脑电交叉谱数据集作为原始脑电数据，计算原始脑电数据的交叉谱矩阵，并对原始脑电交叉谱矩阵进行预处理；预处理的步骤包括：S101：对原始脑电交叉谱矩阵进行平均参考，平均参考公式为： ；其中，为频率，为平均参考变换矩阵： ；其中，Nc为所使用脑电数据的电极数；S102：对整个脑电信号进行全局性的调整，通过乘以一个全局增益因子，来改变信号的幅度，使用全局增益因子矫正后的交叉谱矩阵为： ；S2：利用预处理后的原始脑电交叉谱矩阵构建加权无向网络，作为脑功能网络；S3：计算所述脑功能网络的脑网络功能整合、功能分离及中心性三个维度的网络特征，并建立所述网络特征的演化轨迹；S4：设计一个具有可解释性的轻量级神经网络回归模型，模型的输入为年龄和对应的演化轨迹下的所述网络特征值，输出为此年龄下的脑功能网络的上三角元素，对脑功能网络的上三角元素进行重构得到完整的脑功能网络，即此年龄对应的规范化脑功能网络；所述轻量级神经网络回归模型的网络结构由输入层、三个隐藏层h1、h2、h3和输出层组成，输入为年龄和对应的演化轨迹下的所述网络特征的数量的神经元，第一个隐藏层h1的神经元数量表示每个输入元素将对应一个参数来学习与每个输出元素的关系，第二个隐藏层h2的神经元数量通过输入输出间的相关性分析确定，第三个隐藏层h3的神经元数量为脑功能网络上三角元素的数量。

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