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回答：MTGPLVM 在共享潜空间中建模多范式神经模式，利用任务间相关性提升少样本学习效果。...
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回答：OSELM 可在数据流入时快速更新模型参数，无需迭代训练，适合实时 BCI 的增量学习与适应。...
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回答：GCNA 对不同脑区连接赋予自适应权重，可突出任务相关连接，提高基于功能连接的分类性能。...
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回答：KPCR 在核空间提取主成分后进行回归，可捕捉 EEG 与连续变量间的非线性关系，适合连续控制任务。...
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回答：TPM 在长时间 EEG 中自动发现重复出现的神经活动序列，可揭示未显式标记的阶段结构，辅助分段解码。...
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回答：MDNUO 输出连续控制参数的概率分布，可提供预测不确定性，帮助系统拒绝不可靠指令，提升安全性。...
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回答：PSNA 基于相位同步构建脑网络并检测模块结构，可揭示任务期间的协作模块，为网络解码提供依据。...
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回答：CDTCA 在源域与目标域之间学习线性映射使特征分布对齐，可显著降低设备差异带来的性能下降。...
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回答：VAERES 用 VAE 学习正常数据分布，将高重构误差试次标记为异常，可在训练前自动清理受污染数据。...
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回答：MRAN 并行提取短时与长时特征并在后期融合，可兼顾瞬态事件与缓慢趋势，提升情感 BCI 的表现。...
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回答：ANCRE 用递归最小二乘估计工频干扰模型并从信号中减去，可实时消除 50/60 Hz 干扰，适合在线系统。...
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回答：SCCN 在卷积层引入稀疏编码约束，可学习局部稀疏且判别力强的模式，对噪声与通道失效更具鲁棒性。...
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回答：BHMF 在分层结构中联合建模 EEG、心率变异性等多模态信号，可捕捉跨模态依赖与个体差异，提高认知负荷评估的准确度。...
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回答：HFE 显式提取刺激频率的谐波成分并增强其在特征中的权重，可显著提高目标识别率，减少同频干扰影响。...
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回答：DQNRL 将神经反馈过程建模为马尔可夫决策过程，通过与环境交互学习最优反馈策略，可加速用户训练效果。...
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回答：ICA-WT 先用 ICA 分离主要伪迹源，再对各成分进行小波阈值去噪，可更彻底清除肌电与眼电干扰，提升信号纯净度。...
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回答：CPFD 将复杂教师模型（多范式训练）的知识压缩到轻量学生模型，可在新范式下快速部署并保持性能，适合嵌入式 BCI。...
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回答：GPRAC 用 GP 对神经信号与控制参数建模，并随时间更新核参数以适应漂移，提升长期控制的鲁棒性。...
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回答：CRHN 在卷积层提取空间模式、递归层捕捉长时时序依赖，可同时建模 EEG 的空间分布与时间演变，适合连续运动解码。...
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回答：PLI 只利用相位差的符号信息，可消除共同源引起的虚假连接，得到更可靠的功能连接用于网络状态识别。...