LLM智能体自动搭运动想象分类模型，最高多提升19.25%

内容概述 该研究提出AutoMI，一种利用LLM多智能体自动快速迭代构建运动想象EEG分类模型的框架，通过耦合Q学习策略与确定性规则的混合决策机制，整合规划、执行与输出智能体及预定义工具，并集成经验追踪与回滚机制以避免模糊优化。在IV2a、OpenBMI和ECUST-MI三个数据集上，AutoMI构建的模型分别取得77.62%、78.08%和83.02%的准确率，较自动化优化算法分别提升18.42%、9.27%和19.25%。作者认为，AutoMI为脑机接口模型优化提供了新视角与框架设计参考，其自动迭代能力可降低对人工调参经验的依赖。