本发明提供一种基于迁移Softmax回归的癫痫状态识别方法，通过源域和目标域之间的知识迁移，使得目标域脑电信号分布向源域靠近，以此提升模型在目标域数据上的识别效果，有效提升了癫痫发作检测的可靠性，具体包括以下步骤：步骤S1，利用滑动窗口对源域原始脑电信号和目标域原始脑电信号进行分段；步骤S2，利用四层小波包分解提取滑动窗口内的小波包分解系数，并构建特征向量；步骤S3，对特征向量进行联合概率分布调整从而进行源域和目标域之间的知识迁移，同时在该知识迁移过程中完成分类器的训练；步骤S4，由分类器输出目标域原始脑电信号的癫痫状态识别结果；其中，分类器为Softmax回归。