TSE-RL

新的强化学习框架优化脑机接口窗口选择

研究人员开发了一个名为嵌入时间结构的强化学习（TSE-RL）的新框架，用于优化基于运动想象的脑机接口（MI-BCIs）的时间窗口选择。该方法通过将运动想象事件结构的先验知识纳入约束马尔可夫决策过程，解决了固定长度滑动窗口的局限性。TSE-RL为窗口分配语义角色，并通过有限状态机强制执行时间顺序，同时基于Transformer的编码器捕获跨窗口的依赖关系，以提高稳定性和效率。在基准数据集上的实验显示了解码精度的持续性能提升。