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回答：BICSF 在优化空间滤波器时以 BIC 作为模型选择准则，可自动确定最优投影维度，避免过拟合，提升跨会话稳定性。...
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回答：MDCCA 用深度网络提取两种模态的高层特征并计算最大相关性，可学习跨模态联合表征，在视觉注意 BCI 中提升分类精度。...
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回答：CRFSD 在时序标签间引入依赖关系建模，可输出更连贯的连续控制指令序列，减少跳跃误差，适用于机械臂精细控制。...
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回答：RNNAF 用 RNN 学习伪迹的时间动态模型并从原始信号中减去，可有效应对肌电等非平稳干扰，提升在线数据质量。...
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回答：KFDA 在核空间最大化类间与类内散度比，可提取 EEG 中的非线性判别特征，适用于情感与认知负荷等复杂分类任务。...
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回答：MILA 在包级别标签下利用注意力权重评估每个试次的重要性，可自动聚焦最具判别力的片段，提升小样本学习的效率与鲁棒性。...
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回答：DCBN 基于贝叶斯网络建模脑区间的因果连接及其在任务中的调制效应，可量化不同脑区在认知过程中的因果贡献，适合网络层级 BCI 研究。...
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回答：TLMR 在特征映射过程中加入流形正则项，保持源域与目标域数据的局部几何结构，减少跨设备迁移时的分布失真。...
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回答：DRSN 在残差块中嵌入软阈值化模块，可自适应抑制噪声成分，提升低信噪比环境下的分类鲁棒性，适合便携式 BCI。...
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回答：CWTPS 结合连续小波变换的时频分辨率与相位同步计算，可精准定位任务诱发的短时相位锁定事件，适用于快速响应的 SSVEP 检测。...
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回答：SBSF 在贝叶斯框架下引入通道稀疏先验，可自动抑制噪声通道并增强任务相关源，在移动 BCI 中提升信噪比与实时性。...
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回答：CSSOM 将源域和目标域特征映射到互相正交的子空间以剔除个体特异成分，保留任务共有结构，显著提升跨用户 BCI 的泛化性能。...
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回答：BOL 在每批新数据到达时以贝叶斯方式更新后验分布，可适应神经信号的非平稳性，保持长期植入系统的解码稳定性，无需周期性重新校准。...
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回答：MTCN 在共享卷积特征提取层基础上分支出任务特定分类器，可在一个模型中联合学习运动想象与 P300 的判别特征，减少多范式系统的模型维护成本，适用于多任务脑控应用。...
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回答：MAN 在深度网络中学习统一流形映射，使 EEG 与 fNIRS 的情感特征在共享空间中对齐，可直接进行跨模态融合分类，提升情感 BCI 的鲁棒性与解释性。...
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回答：NE?HMM 将 EEG 特征序列建模为隐状态（静息、准备、执行）序列，可自动分割连续数据中的运动想象段落，适合长时程 BCI 日志分析与分段解码。...
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回答：BADF 采用两个自适应滤波器并在贝叶斯框架下估计其噪声源后验，可针对不同伪迹源分别优化滤波参数，提升在线伪迹抑制的精度与稳定性。...
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回答：SSGCAE 在图卷积自编码器中引入少量标签信息，可学习跨被试的一致功能连接表征，用于基于 EEG 功能网络的情感或疾病状态分类，减少标注需求。...
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回答：NGCS 在频域估计非线性因果关系，可揭示低频振荡对高频活动非线性驱动模式，在认知任务 BCI 中用于识别跨频段网络枢纽，辅助神经反馈目标频段选择。...
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回答：MEGD 计算不同试次 EEG 多尺度熵曲线的测地线距离，可量化神经复杂度的细微差异，用于个性化神经反馈训练中评估训练效果或检测认知状态变化。...