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本发明公开了一种基于多模态信号的运动想象意图识别方法，利用了脑电信号与近红外信号的时空分辨率互补性，以及多任务的相关性，设计非对称的多任务卷积网络以并行方式提取两种信号的空间‑时间特征，并以级联的方式将两种信号进行特征层融合，然后分别送入辅助度量任务与主分类任务，上述技术手段融合了多任务学习的方法，因此能够提取更具代表性的特征，与传统的卷积网络模型及其变体相比，本发明能够增强分类性能，提高模型泛化能力，为运动想象分类识别提供新的途径。