脑机接口中如何评估解码模型的泛化能力？热门官方

更新于2025/12/1 16:07:11

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回答：可通过跨会话（同一受试者不同时间）、跨被试（不同受试者）、跨任务（不同范式）测试，计算分类准确率、ITR、AUC等指标，并结合混淆矩阵分析错误模式。数据增强（加噪、时间平移）和外部数据集预训练也是提升泛化的重要手段。

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在脑机接口中，如何利用自适应时间递归卷积网络（Adaptive Temporal Recurrent Convolutional Network, ATRCN）处理可变长度序列？

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在脑机接口中，如何利用递归多尺度特征融合网络（Recursive Multi-Scale Feature Fusion Network, RMFFN）整合多尺度信息？

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在脑机接口中，如何利用混合密度生成递归网络（Mixture Density Generative Recurrent Network, MDGRN）合成多样化 EEG 序列？

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在脑机接口中，如何利用贝叶斯模型平均递归集成（Bayesian Model Averaging Recurrent Ensemble, BMARE）降低模型选择风险？

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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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在脑机接口中，如何利用自适应频带递归选择（Adaptive Band Recursive Selection, ABRS）动态优化频段？

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