广州大学

广州海事大学、广东工业大学与广州大学的研究团队用遗传算法结合贝叶斯线性判别分析，从传统8通道P300脑机接口里选出一组泛化能力强的固定3通道组合，免去逐人重新校准。该研究2026年9月1日发表于《Biomimetics》。48名健康受试者完成了离线和在线虚拟现实实验，结果显示3通道系统的准确率和信息传输率与8通道系统相当，没有明显的性能下降，设备准备时间从30分钟缩短到3分钟，减少90%。NASA-TLX负荷评估显示用户的心理和生理负担明显减轻。研究者称，这一少通道策略在保住核心交互性能的同时改善了用户体验和系统实用性。

该研究提出一种自适应的EEG动态迁移学习框架，以减少运动想象脑机接口（MI-BCI）中的负迁移。研究指出，现有迁移学习方法常合并多个源域，源-目标相似度低时易产生负迁移，且受试者间变异进一步降低迁移学习效果。该框架先用小波变换卷积对EEG时频分解，再通过动态迁移注意力模块匹配源域与目标域样本，最后以联合损失函数减少边际与类别条件差异。在BNCI2014001、BNCI2014002和BNCI2015001数据集上验证，准确率分别为78.78%、82.11%和78.19%，平均准确率优于基线算法（提升0.13%至27.7%）。作者认为，该方法对受试者变异具有稳健性，可增强系统的实际适用性。