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龙图腾网获悉郑州大学申请的专利一种单侧肢体运动想象任务脑电分类方法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：CN116738316B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310719853.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种单侧肢体运动想象任务脑电分类方法是由张锐;陈亚迪;张利朋;胡玉霞设计研发完成，并于2023-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种单侧肢体运动想象任务脑电分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种单侧肢体运动想象任务脑电分类方法，依次包括以下步骤：A：构建单侧肢体运动想象数据集并进行预处理，得到运动想象脑电信号；B：对运动想象脑电信号利用深度神经网络模型进行特征提取及分类，得到脑电信号的概率分布矩阵；C：对运动想象脑电信号利用CSP方法处理得到时频图数据集，再利用深度神经网络模型对时频图数据集进行特征提取及分类，得到时频图信号的概率分布矩阵；D：计算平均聚类系数对并对两个概率分布矩阵进行优化；再基于D‑S证据理论并利用优化后的两个概率分布矩阵进行融合决策，得到最终分类结果。本发明能够有效提高单侧肢体运动信息任务的分类准确率，为脑机接口技术的发展提供数据基础。

本发明授权一种单侧肢体运动想象任务脑电分类方法在权利要求书中公布了：1.一种单侧肢体运动想象任务脑电分类方法，其特征在于，依次包括以下步骤： A：构建单侧肢体运动想象数据集，并对单侧肢体运动想象数据集内的运动想象脑电信号进行数据预处理，得到预处理后的运动想象脑电信号； B：对步骤A中得到的预处理后的运动想象脑电信号，利用深度神经网络模型进行特征提取及分类，得到脑电信号的概率分布矩阵；概率分布矩阵中包含预处理后的运动想象脑电信号属于对应动作类别的概率； C：对步骤A中得到的预处理后的运动想象脑电信号，利用CSP方法进行空域滤波，得到脑电信号的特征矩阵；然后通过对特征矩阵进行选取和连续小波变换得到时频图数据集，最后利用深度神经网络模型对时频图数据集进行特征提取及分类，得到时频图信号的概率分布矩阵；概率分布矩阵中包含时频图信号属于对应动作类别的概率； D：利用步骤B中得到的脑电信号的概率分布矩阵，以及步骤C中得到的时频图信号的概率分布矩阵，分别计算每一动作类别的聚类系数，并依据计算得到的平均聚类系数对概率分布矩阵和进行优化，得到优化后的概率分布矩阵和；再基于D-S证据理论并利用概率分布矩阵和进行融合决策，得到最终分类结果； 其中，所述的步骤D包括以下具体步骤： D1：根据概率分布矩阵和中包含的各动作类别的概率，分别计算出两种概率分布矩阵中每一动作类别数据的聚类系数，再通过对每一动作类别数据所有节点的聚类系数取平均值得到平均聚类系数； 其中，；表示节点的邻居个数；表示节点的所有相邻节点之间相互连接的边的个数； D2：将得到的概率分布矩阵和的平均聚类系数作为权值，对两个概率分布矩阵进行重新优化，得到优化后的概率分布矩阵和； =，*=； D3：利用D-S融合规则对优化后的概率分布矩阵和进行融合决策，得到新的概率分布矩阵P，并据此得到最终分类结果； ； 其中，k为证据冲突因子，，A、B和C分别代表概率分布矩阵P、和中的三种动作类别。

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