基于联邦学习与动态神经解码的脑机交互系统及控制方法

本发明提供基于联邦学习与动态神经解码的脑机交互系统及控制方法，属于医疗人工智能技术领域，该融合联邦学习与动态神经解码的脑机交互系统，通过柔性电极阵列(64通道/cm2)、差分隐私联邦训练(ε＝0.5)、LSTM‑Transformer混合网络(延迟≤87ms)及复合抗干扰设计(屏蔽效能≥60dB)，实现高精度、低延迟的神经信号解析。系统通过YY/T 0664‑2020认证，临床测试准确率92.3％，适用于医疗康复与神经疾病辅助领域。