arXiv 机器学习· Kunkun Zhang, Kehao Wu, Zhitao Chen, Haigen Hu, Qianwei Zhou·· 7 小时前AI 评分32
研究提出用于脑机接口运动想象解码的在线测试时自适应框架 MOPC
Memory-Augmented Online Test-Time Adaptation for EEG Motor Imagery via Perturbation Consistency and Confidence Calibration
AI 导读
研究人员提出用于脑机接口运动想象解码的在线测试时自适应框架 MOPC，无需访问源数据即可在推理阶段即时更新参数。该方法结合随机掩码扰动一致性、置信度校准重加权损失以及轻量记忆模块，有效缓解跨被试分布偏移和灾难性遗忘。在 BCI IV IIb 和 OpenBMI 数据集上，MOPC 性能分别超越现有方法 2.22% 和 3.67%，单次试验自适应延迟仅为 40–60 ms。
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