基于混合流形注意力网络的脑电图信号分类方法和系统

本发明涉及脑电图信号分类技术领域，公开一种基于混合流形注意力网络的脑电图信号分类方法和系统，方法包括：构建混合流形注意力网络模型，模型包括特征提取模块、流形建模模块、混合流形建模模块，流形建模模块在时间和通道两个维度对EEG信号的时空语义特征进行划分得到时空和空时数据、并建模至SPD流形和格拉斯曼流形；混合流形建模模块包括SPD流形自注意力模块、格拉斯曼流形自注意力模块、混合黎曼相似性度量模块，分别用于基于LCM提取SPD流形特征、提取格拉斯曼流形特征、通过加权求和整合不同流形上的测地线距离；使用模型对EEG信号进行分类。本发明可以挖掘信号的几何相关性、提升模型的鲁棒性、计算效率和准确性。