在认知心理学和神经科学中,工作记忆是最有影响力的理论框架之一。工作记忆可以通过学习训练来改善,反之,相关疾病也可能影响个体工作记忆的改变,且相应脑区间的连接发生变化,这反应了工作记忆的可塑性。工作记忆缺陷将导致多方面的问题,如阅读障碍。因此,研究个体工作记忆可以避免因糟糕的记忆造成生活和工作上的困扰。本文的研究内容主要包括以下三个方面:第一,基于大脑某一电极的谱熵指标预测训练前后个体的工作记忆表现。本研究结合支持向量机(support vector machine,SVM),以FC4电极的谱熵为特征预测训练前后被试的记忆表现。在同一实验数据集内和不同实验数据集中,谱熵均表现出了良好的区分高/低记忆表现组的能力。同时,支持向量回归模型验证了谱熵对训练前后记忆表现的可预测性。结果表明,训练可以改善被试的行为表现,揭示了工作记忆训练对大脑的可塑性。第二,基于额叶区域融合特征的工作记忆负载分析研究。本研究提出了一种新的特征融合框架,它将与认知表现呈正负相关的两种特征融合成一种特征。基于该框架,本研究提出一种新的工作记忆融合特征,即谱熵/LZ复杂度,用于工作负载评估与模式识别。结果显示,基于融合特征的SVM表现出了良好的泛化能力,表明了提出的融合特征可以成功区分不同记忆负载水平,且融合框架可以实现认知执行能力与融合特征之间变化方向的一致性。同时,记忆负载变化能够影响被试执行认知任务时的行为表现,揭示了工作记忆负载的可塑性第三,基于大脑整个区域的训练前后记忆相干网络和差异统计网络构建。本研究采用相干度量不同节律的脑电信号之间的关系,从而构建训练前后记忆网络与差异统计网络。结果显示,相比于训练前,训练后的记忆网络具有更高的聚类系数和更短的最优路径长度。同时,差异网络结果揭示了theta节律下,训练后的记忆网络额叶区域节点之间的同步性增加,alpha节律额-顶与额-枕叶之间的信息交互增加,而beta振荡额-顶与颞-顶之间的同步激活增加。本研究结果表明了工作记忆训练前后,其神经元之间的连接会发生相应的变化以完成信息的高效传递与处理,揭示了工作记忆网络连接的可塑性。