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基于对齐的对抗训练（ABAT）提升EEG基础BCIs的鲁棒性和准确性
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内容提要
本研究提出了一种基于对齐的对抗训练方法（ABAT），旨在解决脑-机接口中电生理信号的安全性问题。通过对EEG数据进行对齐，显著提升了分类器的准确性和鲁棒性。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于对齐的对抗训练方法（ABAT）。
- 该方法旨在解决脑-机接口中电生理信号的安全性问题。
- 通过对EEG数据进行对齐，减少了不同领域数据分布的不一致性。
- ABAT方法显著提升了分类器的准确性和鲁棒性。
- 实验结果表明，该方法在多项EEG数据集上有效提高了模型性能。
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