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回答：ATRCN 可动态调整卷积核参数以适应不同输入长度，避免在实时系统中因试次长度差异导致性能波动。...
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回答：MTGPRC 在共享核函数下联合分类多个相关状态，可利用任务间相关性提升小样本分类精度。...
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回答：KDERAD 用核密度估计正常数据分布，将低密度区域试次标记为异常，可在预处理阶段提升数据质量。...
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回答：CRN-CA 在递归特征图上施加通道注意力权重，可强化任务相关通道的作用，提升空间判别力。...
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回答：CSRFS 将不同被试的特征映射到统一统计分布，可降低个体间分布差异，提高跨用户性能。...
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回答：BOLRC 在数据流入时在线更新后验分布，可适应非平稳信号分布，保持长期性能稳定。...
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回答：RMFFN 在递归框架中逐层融合不同尺度特征，可增强对长时时序和多尺度模式的捕捉能力。...
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回答：MDGRN 可生成覆盖多峰分布的 EEG 序列，用于数据增强，缓解小样本与类别不平衡问题。...
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回答：GLRR 在递归特征学习时加入图拉普拉斯正则项，可保持样本局部结构，提升跨被试泛化能力。...
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回答：ABRS 根据实时信噪比与判别力递归调整所用频段，可提升不同任务阶段的分类性能。...
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回答：BMARE 根据各模型的边际似然加权平均递归预测，可降低过拟合风险，提高集成性能稳定性。...
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回答：CKPCA-RN 将卷积核 PCA 嵌入递归网络，可提取 EEG 的非线性时空特征，适用于复杂任务分类。...
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回答：MTF-SN 在共享层提取跨任务共性特征、在任务特定层提取独有特征，可提升多范式 BCI 的效率与性能。...
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回答：DBN-SP 在时序贝叶斯网络中引入预测节点，可提前预估状态变化，为预防控制提供依据。...
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回答：PAC-PC 将不同任务的 PAC 模式作为指纹进行分类，可提升多任务 BCI 的分类精度与可解释性。...
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回答：IKECC 在新增数据上增量更新核熵成分并直接用于控制，可跟踪非线性特征分布变化，适用于长期 BCI 环境。...
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回答：CRN-Dense 在深层结构中引入密集连接促进特征复用，可缓解梯度衰减，提高连续解码一致性。...
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回答：MBFRN 在递归框架中融合多模态后验分布，可得到更稳健的时序状态估计与不确定性量化，适用于高安全 BCI。...
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回答：AW-PCA 在实时白化后进一步做主成分降维，可降低通道不平衡影响并压缩特征维度，提升在线处理效率。...
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回答：R-GAT 在递归框架中逐层学习脑区连接并动态加权重要连接，可提升网络层级解码的分辨率与解释性。...