在脑机接口中，如何利用生成对抗网络（GAN）进行数据增强？热门官方

更新于2025/12/1 16:07:12

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回答：GAN 可学习 EEG 数据分布并生成逼真的合成样本，用于扩充训练集、缓解类别不平衡与小样本问题。在 BCI 中需注意生成信号保持神经生理合理性（如频谱特性、事件相关模式），否则会降低解码性能。

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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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回答：ABRS 根据实时信噪比与判别力递归调整所用频段，可提升不同任务阶段的分类性能。

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