本发明涉及一种基于网络熵的脑认知状态识别方法，包括以下步骤：S1、构建基于脑电时间序列的复杂网络；S2、判定所述复杂网络的连通性，计算所述复杂网络中任意子节点的网络最短距离；S3、对任意子节点的网络最短距离的计算结果进行数学统计；S4、根据所述数学统计的结果，计算基于多尺度网络空间距离的网络熵参数；S5、将所述网络熵参数作为特征向量输入模式分类器，进行脑复杂网络认知状态的模式分类。本发明构建一种新的网络熵参数，该网络熵参数可以有效地表征各种网络状态，基于该网络熵参数，能够有效识别人类大脑认知活动状态。