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首页> Journal of neural engineering> BFRCNet: Addressing the class imbalance problem in the rapid serial visual presentation paradigm for decoding.

BFRCNet: Addressing the class imbalance problem in the rapid serial visual presentation paradigm for decoding.

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第一作者： Meng,Xu
第一单位： School of Computer Science, Beijing University of Technology, Chaoyang District, pingleyuan No.100, Beijing, 100124, CHINA.
作者： Meng,Xu [1] ; Xinyan,Gao [1] ; Fu,Li [2] ; Baiwen,Zhang [3] ; Yuanfang,Chen [4]
作者单位： School of Computer Science, Beijing University of Technology, Chaoyang District, pingleyuan No.100, Beijing, 100124, CHINA. [1] School of Artificial Intelligence, Xidian University, South Campus, No. 2, Taibai South Road, Yanta District, Xi'an, 710126, CHINA. [2] Institute of Information and Artificial Intelligence Technology, Beijing Academy of Science and Technology, 27 West 3rd Ring North Road, Haidian District, Beijing, China, Beijing, 100089, CHINA. [3] Beijing Institute of Mechanical Equipment, No. 50, Yongding Road, Haidian District, Beijing, China, Beijing, 100854, CHINA. [4]
关键词 Brain channel regionClass imbalanceDecoding methodEEG-RSVPMultiscale spatiotemporal information
DOI 10.1088/1741-2552/ae2d9a
PMID 41401516
发布时间 2025-12-16
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