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回答：BONA 用贝叶斯方法搜索网络层数、宽度等超参数，可自动获得轻量且高性能的 BCI 模型结构。...
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回答：GCN-RC 在深层图卷积中引入残差连接，可缓解梯度消失，提升深层网络在功能连接分类中的性能。...
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回答：PLE 针对目标事件强化相位锁定特征，可提升 P300 等 ERP 检测的灵敏度与信噪比。...
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回答：IKRR 在新增数据时增量更新核岭回归模型，无需重新训练，适合长期连续控制应用。...
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回答：RICA 在信号流入时递归更新 ICA 权重，可实时分离眼电与肌电伪迹，适合在线系统。...
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回答：MTBN 在共享结构下联合建模认知负荷与疲劳状态，利用变量间依赖提升小样本推断精度与可解释性。...
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回答：ASWA 根据信号局部方差动态调整窗口长度，可在保留动态信息的同时减少噪声波动，提升特征稳定性。...
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回答：CAE-A 在编码阶段引入注意力模块聚焦重要时空区域，可提升重构质量与下游分类性能。...
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回答：CFER 比较不同频段能量比例的变化，可敏感捕捉认知负荷或注意力的状态切换，适用于在线监测。...
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回答：BOVI 在流式数据中实时近似后验分布，可动态跟踪潜在状态变化，适用于非平稳 BCI 环境。...
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回答：MDRF 在残差块中融合 EEG 与外周生理信号深层特征，可充分利用模态互补性，提高情感分类准确率。...
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回答：RN-MDO 在递归网络末端引入混合密度输出，可预测连续参数的多峰分布，为安全控制提供不确定性信息。...
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回答：RLS-SF 用递归最小二乘算法在线调整空间滤波器权重，可快速适应信号变化，适用于移动 BCI。...
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回答：RKCCA 在核 CCA 中加入正则化项，可防止小样本或高相关下的过拟合，提升跨模态情感识别的稳健性。...
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回答：MIL-CNN 在包级别监督下利用卷积特征定位最具判别力的试次片段，适合长时程数据的高效学习。...
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回答：ANEF 实时估计干扰统计特性并更新滤波器参数，可有效抑制肌电等非平稳噪声，提升信号质量。...
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回答：GARN 在递归层中引入图注意力机制，可动态关注重要脑区连接，提高基于功能连接的连续解码性能。...
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回答：PAC-D 量化单位时间内的耦合事件发生率，可敏感反映任务引发的网络耦合增强，适用于认知负荷监测。...
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回答：BIC-CS 在候选分类器中计算 BIC 并选择最优，可避免过拟合，提高跨会话稳定性。...
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回答：CNN-AP 可根据输入长度动态调整池化窗口，避免因试次长度差异导致特征维度不一致，适合在线实时 BCI。...