第九十一章 状态语法
第九十一章 状态语法 (第2/3页)
你的‘协同变化’思路很有启发性。”他开门见山，眼里带着熬夜的血丝，但目光锐利，“但你的指数构建方式还是经验性的，缺乏理论约束，可能过拟合了mTBI-B的数据。我建议用更系统的方法。”
他走到一台空闲电脑前，快速调出一个编程界面。“我们可以把多维特征时间序列看作一个动态系统在不同观测维度的投影。‘状态’的本质，是这些投影点在高维相空间中的位置及其运动方向。我们可以尝试用递归定量分析（RQA）来刻画相空间轨迹的确定性、层流性等特性；或者，用符号动力学方法，将连续特征离散化成几个符号，然后分析符号序列的转移概率和语法复杂度。不同的内部‘状态语法’，应该对应不同的符号序列模式或递归图特征。”
安可儿努力跟上钟原的思路，这些方法对她而言更为陌生和艰深，但直觉告诉她方向是对的。如果说她之前是在寻找特征词汇的“搭配”，钟原则试图直接分析整个句子的“语法结构”。
“我们需要标注数据。”钟原继续说，“把历史数据中，你认为‘适于反馈’和‘不适于反馈’的时刻（根据事后行为表现和主观报告）标记出来，作为训练集。我来实现几种不同的状态分类算法（基于RQA特征、符号动力学、还有简单的时序卷积网络），我们用交叉验证比较哪种方法能最好地区分这两类时刻。”
两人立刻投入工作。安可儿重新审视所有已完成的反馈实验数据（包括健康人和mTBI患者），根据反馈触发后5秒内的行为变化（风险指数斜率、错误类型、操作平滑度）和事后访谈中受试者提到的感受，谨慎地将每个反馈时刻标注为“潜在有益”、“潜在有害”或“不确定”。这是一个费力且带有主观判断的过程，她与秦岚多次沟通，确保标注原则尽可能一致和合理。
钟原则在算法世界里驰骋。几天后，他分享了初步结果：在一个包含数百个标注时刻的小数据集上，一个结合了递归图对角线结构和符号转移熵的简单分类器，能够以超过70%的准确率区分“潜在有益”和“潜在有害”时刻。而单纯基于风险指数是否超过阈值的方法，准确率不到55%。
“但这只是离线回顾性分类，且标注可能有偏差。”钟原保持着冷静的批判，“我们需要设计新的实验，让这个分类器在线运行，看看它实时判定的‘状态类型’，是否真的能预测不同反馈形式的效果。”
秦岚和纪屿深认可了这个新方向。他们迅速调整了下一阶段的实验计划。新的实验范式被命名为“适应性反馈探针”。在实验的后半段，系统将不仅计算风险指数，还会实时运行钟原的状态分类器（简化版），尝试对当前认知状态打上一个初步标签：“状态A”（可能适于温和提醒）或“状态B”（可能不适于反馈，或需其他形式干预）。同时，反馈形式也从一个固定灰色阴影，扩展为两种：一种是原有的淡灰色阴影（A类反馈），另一种是更加微妙、几乎融入背景的、极其缓慢的亮度周期性微波动（频率低于1Hz），旨在可能对“状态B”提供一种更温和、更具节律性的“同步”暗示，
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