arXiv cs.LG· Kunkun Zhang, Kehao Wu, Zhitao Chen, Haigen Hu, Qianwei Zhou·· 11 天前AI 评分34
基于扰动一致性与置信度校准的记忆增强脑电运动想象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
研究者提出了用于脑电运动想象的无源在线测试时自适应框架 MOPC，可在推理阶段实时更新解码参数并实现单遍自适应。该框架结合随机掩码扰动增强预测一致性，设计置信度校准重加权损失缓解伪标签不可靠问题，并引入轻量级记忆模块防止灾难性遗忘。在 BCI IV IIb 和 OpenBMI 数据集上，MOPC 相比已有方法分别提升 2.22% 和 3.67%，单次试验自适应延迟仅约 40-60 ms。
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