脑机百科消息(bciwiki.com)，伊拉克伊玛目贾法尔·萨迪克大学的研究人员提出了一种筛选运动想象脑机接口"黄金被试"的新决策框架，相关论文于2026年9月22日发表于《Mesopotamian Journal of Computer Science》。所谓"黄金被试"，是指脑电信号最具代表性、最适合作为跨被试迁移学习训练模板的个体。此前同一课题组的HAFL研究采用模糊决策评分法（FDOSM）进行筛选，将S5认定为最佳被试；新研究将权重计算与妥协排序分离，构建了一个9×18的统一黄金被试决策矩阵（UGSDM），同时纳入9名被试在训练和评估两阶段的18项指标，包括分类准确率、召回率、F1分数、对数损失和特异度等。
研究使用FWZIC方法计算各指标权重，再用VIKOR方法进行妥协排序。结果显示，S1以Q=0.0000排名第一，其后依次为S3（Q=0.1722）和S5（Q=0.3373），与此前FDOSM方法认定S5为最佳被试的结论不同。研究者在4种不同权重场景下进行了敏感性分析，S1在其中3种场景排名第一，仅在训练指标主导的场景中排名第二。作者认为，排名从S5变为S1表明，当训练和评估指标被合并到同一决策矩阵中时，不同的加权与排序逻辑会揭示不同的被试优先级。需要指出的是，该研究仅涉及9名被试，尚未在更大规模的公开数据集上验证。