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回答：CTFSS 计算特征在多次试次间的稳定性指标并筛选高稳定特征，可提升模型对噪声与个体差异的鲁棒性。...
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回答：SBL-MLC 在贝叶斯框架下引入稀疏先验，可利用少量样本获得稳定多标签分类边界，适合复杂状态 BCI。...
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回答：MSSEF 提取高精度时频能量重分配熵特征，适合检测 EEG 中短时非平稳振荡，提升事件检测能力。...
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回答：BOLNS 用贝叶斯方法高效搜索轻量网络结构超参数，可自动获得适合低功耗 BCI 硬件的高性能模型。...
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回答：Res-GAT 在图注意力网络中引入残差连接，可缓解深层网络梯度消失，提高网络层级 BCI 的分类性能与稳定性。...
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回答：PLEM 将相位锁定增强值映射到 scalp 空间，可提升 ERP 源定位精度，适用于视觉或听觉 BCI 的空间分析。...
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回答：IKRR-AC 在新增数据上增量更新模型并直接用于连续控制，无需全量重训，适合长期控制任务应对神经信号漂移。...
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回答：RICA-WD 在递归 ICA 分离后对各成分进行小波去噪，可更彻底清除肌电等动态伪迹，适合在线 BCI。...
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回答：MTBN-JR 在共享网络结构下联合建模认知负荷与注意力关系，可利用变量间依赖提升小样本预测精度与解释性。...
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回答：AWSW 根据信号质量动态调整窗口内采样点的权重，可在保留有效信息的同时抑制噪声波动，提升特征稳定性。...
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回答：CAE-SA 在编码阶段引入空间注意力机制，可聚焦任务相关脑区，提高重构质量与分类性能。...
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回答：CFERD 分析不同频段能量比例随时间的动态变化，可敏感捕捉认知负荷的渐变过程，适用于长时监测。...
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回答：BOVRN 在流式数据中实时近似后验分布，可跟踪潜在认知状态变化，适用于非平稳在线 BCI。...
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回答：MDR-AF 在残差块中引入注意力机制融合 EEG 与心率等模态特征，可充分利用跨模态互补信息，提高情感 BCI 准确率。...
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回答：RN-MDO 在递归网络末端输出混合密度分布，可提供连续参数的多解可能性与不确定性信息，提升安全控制能力。...
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回答：RLS-ANC 用递归最小二乘估计工频干扰模型并实时减去，可在强工频环境下保持信号质量，适合在线系统。...
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回答：KCCA-GR 在核 CCA 中加入图拉普拉斯正则项，可保持脑区空间邻接关系，提升跨模态融合的可解释性。...
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回答：MIL-TCN 在包级别监督下利用时间卷积网络捕捉长时时序模式，可自动定位长时程 EEG 中的关键事件段，适合睡眠或持续注意 BCI。...
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回答：ASS-WT 先用自适应谱减法去除稳态噪声，再对小波系数进行阈值处理清除瞬态干扰，适合在线复合噪声环境。...
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回答：GRAN 在递归层引入图注意力机制，可动态加权重要脑区连接并捕捉长时时序依赖，提高连续运动解码精度。...