把对齐融合微调并进一条流水线，可缩小运动想象脑机适配误差

内容概述 研究者提出名为U2Multi-UDA的统一多层级多源无监督域适应框架，用来缓解运动想象脑机接口长期存在的两个障碍，即被试之间差异大、目标域标注数据稀缺。作者称，既有方法大多只在域对齐、特征交互或模型微调其中一个层级上着力，跨域适应因此并不完整。该框架把三个层级并入同一条流水线，先由最优传输对齐源域与目标域分布，同时以互信息估计各源域对目标域的相关性权重；再抽取脑电时空特征并经多源交叉注意力融合，由相关性权重引导跨域特征融合，用伪标签强化目标域特征学习；最后以分段权重分解低秩适应完成参数高效的目标域微调，抑制过拟合。在两套公开数据集与一套自建数据集上，该方法较各自表现最好的基线平均准确率分别提升2.69、1.89、3.83个百分点，Kappa值同步改善。