近些年来，脑机接口(Brain-Computer Interface, BCI)技术得到了迅速的发展。它能够通过人机交互的方式，实现用户的大脑直接对外接设备的控制。其技术的核心部分就在于对于脑信号模式的识别。
　　然而，在脑机接口实现模式分类的过程中，往往需要大量数据来进行分类器的训练。但相对于脑信号数据的获取而言，赋予这些数据标签信息却是费时和费力的。因此，引入半监督学习算法，利用少量有标签数据和大量无标签数据的结合，可以有效减少脑机接口系统的训练成本。本文在一种概率图模型的基础上设计了用于P300信号分类器训练的半监督学习算法，并针对性地改进了结构，提升了半监督算法在该应用方向上的模型可解释性。本文主要的研究内容如下：
　　(1)本文基于变分自动编码器(Variational Autoencoder, VAE)设计了一种P300信号半监督学习的算法。通过概率图的方式将输入信号、标签和隐空间相关联，同时利用了有标签和无标签的数据。而基于神经网络的模型，可以减少传统半监督方法中特征提取的流程，且通过设计卷积结构能获得更好的模型可解释性。此外，本文分析了P300脑电数据集正负样本不均衡带来的问题，并设计了新的损失函数来解决。
　　(2)本文借由基于能量的模型(Energy-Based Models, EBMs)的概念，结合上述基于VAE的半监督算法的损失函数，设计了基于能量的限制项，目的是通过限制模型的自由度来提升模型在较小样本情况下的半监督学习准确率。
　　实验结果表明，本文所提出的基于VAE的半监督学习算法可以有效地实现P300信号分类器的半监督学习。在添加了基于能量的限制项之后，模型在较小样本下的准确率得到了明显的提升，并使得模型训练的收敛时间明显缩短。同时，本文对于模型所提取到的空域特征和P300特征信号进行了对比和分析。相较于传统的监督或半监督学习方法，本文所提出的方法在模型可解释性上具有显著优势。