本研究提出了一种基于变压器架构的多频带脑网（MBBN），克服了传统神经成像模型在描述复杂脑动态方面的局限性。MBBN能够揭示频率依赖的网络互动，预测准确率提高30.59%，并为神经发育障碍提供新的生物标志物。

本研究提出了一种基于状态空间模型的计算动力学分析方法，结合神经成像数据，深入分析神经系统的非线性特征，探讨语言处理的时间动态，揭示人工语言模型与大脑在语言理解中的相互作用，强调脑电图在高时间分辨率下的应用。

本研究提出了一种基于状态空间模型的计算动力学分析方法，结合神经成像数据，深入分析神经系统的非线性特征，为临床评估和神经科学研究提供新方法。同时，研究了基于贝叶斯学习的算法和随机循环神经网络在多种任务中的应用，提升了模型性能和稳定性。