人脑是高度复杂的时空动力系统。基于神经影像数据，独立成分分析（ICA）作为一种数据驱动算法，被广泛应用于探索人脑系统的时空特性。在分析多被试数据时，现有ICA方法通常假设组内所有被试具有完全相同的脑活动成分。但是，当被试的脑活动模式的一致性不确定时，这一假设不尽合理。
