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Multi-channel EEG-based emotion recognition in the presence of noisy labels

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Science China(Information Sciences) 2022年第4期65卷 64-79页

作者： Chang LI Yimeng HOU rencheng song Juan CHENG Yu LIU Xun CHEN Department of Biomedical Engineering Hefei University of Technology USTC IAT-Huami Joint Laboratory for Brain-Machine Intelligence Institute of Advanced TechnologyUniversity of Science and Technology of China Anhui Province Key Laboratory of Measuring Theory and Precision Instrument Hefei University of Technology Epilepsy Center Department of Neurosurgery The First Affiliated Hospital of USTC Division of Life Sciences and Medicine University of Science and Technology of China School of Information Science and Technology University of Science and Technology of China (USTC)

A large number of deep learning classification methods for emotion recognition tasks based on electroencephalogram(EEG) have achieved excellent performance, and it is implicitly assumed that all labels are correct. However, humans have natural bias, subjectiveness, and inconsistencies in their judgment, which would lead to noisy labels for the EEG emotion state. To this end, we propose a framework for multi-channel EEG-based emotion recognition in the presence of noisy labels. The proposed noisy labels classification method is based on the capsule network using a joint optimization strategy(JO-Caps Net) until convergence.Specifically, the network parameters are updated based on the loss function of the capsule network, and the pseudo label is updated by predicting the existence possibility of the class label based on the output of the capsule network. In this way, the alternate updating strategy can promote each other to correct the noisy labels. Experimental results demonstrate the advantage of our method.

关键词： Electroencephalogram (EEG) electroencephalogram (EEG) emotion recognition noisy labels capsule network joint optimization

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基于无源域适应的脑电情绪识别

中国生物医学工程学报 2024年第2期43卷 129-142页

作者：赵红宇李畅刘羽成娟宋仁成陈勋合肥工业大学仪器科学与光电工程学院合肥230009 合肥工业大学生物医学工程系合肥230009 中国科学技术大学电子工程与信息科学系合肥230026

现有脑电情绪识别中的域适应方法利用源域数据及其特征分布来训练模型,不可避免地需要频繁访问源域,可能会导致源域受试者的隐私信息泄露。针对该问题,本研究提出一种基于高斯混合模型、核范数最大化和Tsallis熵的无源域适应(GNTSFDA)... 详细信息

现有脑电情绪识别中的域适应方法利用源域数据及其特征分布来训练模型,不可避免地需要频繁访问源域,可能会导致源域受试者的隐私信息泄露。针对该问题,本研究提出一种基于高斯混合模型、核范数最大化和Tsallis熵的无源域适应(GNTSFDA)脑电情绪识别方法。首先,基于源域数据和本研究所提出的CNN和Transformer特征混合(CTFM)网络,利用交叉熵损失训练得到源域模型;然后,通过高斯混合模型聚类生成目标域数据的伪标签以构建分类损失;最后,基于伪标签和分类损失在目标域数据上对源域模型再训练以更新其参数,从而得到目标域模型,训练过程中还利用核范数最大化损失来提升模型预测的类判别性和多样性,同时利用Tsallis熵损失来减少模型预测的不确定性。GNTSFDA方法采用留一被试交叉验证的实验范式分别在SEED(源域14个受试者,目标域1个受试者)、SEED-IV(源域14个受试者,目标域1个受试者)和DEAP(源域31个受试者,目标域1个受试者)公开数据集上进行了实验。结果显示,在3个数据集上,目标域模型情绪识别的准确率分别为80.20%、61.20%和58.89%,相较于源域模型分别提升8.98%、7.72%和6.54%。GNTSFDA方法仅需要访问源域模型参数,而不是源域,从而有效地保护了源域受试者的隐私信息,在脑电情绪识别的实际应用中具有重要意义。

关键词：脑电信号情绪识别无源域适应隐私保护

Newly recorded bloom-forming dinoflagellate Gymnodinium impudicum in Haizhou Bay,Yellow Sea,China

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Journal of Oceanology and Limnology 2022年第6期40卷 2430-2445页

作者： Jinxiu WANG Fanzhou KONG Yunfeng WANG Nanjing JI Minjie song Zhangxi HU Zhuang NIU Chao LIU Xin WANG Yuanyuan SUN rencheng YU Tian YAN CAS Key Laboratory of Marine Ecology and Environmental Sciences Institute of OceanologyChinese Academy of SciencesQingdao 266071China Laboratory for Marine Ecology and Environmental Science Pilot National Laboratory for Marine Science and Technology(Qingdao)Qingdao 266237China University of Chinese Academy of Sciences Beijing 100049China Center for Ocean Mega-Science Chinese Academy of SciencesQingdao 266071China CAS Key Laboratory of Experimental Marine Biology Institute of OceanologyChinese Academy of SciencesQingdao 266071China Jiangsu Key Laboratory of Marine Biological Resources and Environment Jiangsu Ocean UniversityLianyungang 222005China

With the development of industrialization and aquaculture in Jiangsu and Shandong Provinces along the South Yellow Sea coast,China,eutrophication has greatly intensified in the region,resulting in frequent occurrence of diverse harmful algal blooms.An algal bloom formed by a chain-forming dinofl agellate species was recorded in the Haizhou Bay,South Yellow Sea,in September 2020.The causative species was isolated and studied in morphology,molecular phylogeny,pigment profile,presence of paralytic shellfish toxins,and acute toxicity.The loop-shaped apical groove running anticlockwise around the apex,the presence of peridinin as characteristic pigment,as well as a single phylogenic clade of 28S ribosomal DNA(100%posterior probability),defined this species as Gymnodinium impudicum,a non-toxic species that exhibited no obvious biotoxicity to the rotifer Brachionus plicatilis,the copepod Artemia salina,and the shrimp Neomysis awatschensis.Gymnodinium impudicum is typically distributed in coastal waters with high nitrate concentrations,where it reaches a maximum density of 2.6×10~5 cells/L.This is the first report of a G.impudicum bloom in the Yellow Sea;however,G.impudicum blooms may have been misidentified or underreported in Haizhou Bay due to the species morphological similarity with G.catenatum.A combination of multiple methods is recommended to accurately identify new algal bloom species.

关键词： Gymnodinium impudicum harmfulalgal bloom Yellow Sea Haizhou Bay species identification eutrophication

Laboratory simulation of dissolved oxygen reduction and ammonia nitrogen generation in the decay stage of harmful algae bloom

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Journal of Oceanology and Limnology 2021年第2期39卷 500-507页

作者： Qiaoning WANG Xiaodong LI Tian YAN Jingjing song rencheng YU Mingjiang ZHOU Key Laboratory of Marine Ecology and Environmental Sciences Institute of OceanologyChinese Academy of SciencesQingdao 266071China Laboratory of Marine Ecology and Environmental Science Qingdao National Laboratory for Marine Science and TechnologyQingdao 266071China Centre for Ocean Mega-Science Chinese Academy of SciencesQingdao 266071China Key Laboratory of Marine Biotechnology of Fujian Province Institute of OceanologyCollege of Animal SciencesFujian Agriculture and Forestry UniversityFuzhou 350002China CAS Key Laboratory of Coastal Environmental Processes and Ecological Remediation Yantai Institute of Coastal Zone ResearchChinese Academy of SciencesYantai 264003China University of Chinese Academy of Sciences Beijing 100049China

To evaluate how the decay of bloom-forming algae affect the coastal dissolved oxygen,a laboratory simulation was conducted in terms of three typical harmful algae,Alexandrium catenella,Prorocentrum donghaiense,and Skeletonema costatum.Algae of same biomass(55μg/mL)were conducted in lightproof columns,and the cell density,dissolved oxygen(DO),and ammonia nitrogen of different layers were monitored at certain time series.Results show that the decomposition of algae significantly decreased the DO,and increased the ammonia nitrogen in all layers;and significant deference between different species was observed.The A.catenella treatment showed the lowest DO(average concentration of 3.4 mg/L)and the highest ammonia nitrogen(average concentration of 0.98 mg/L)at the end of test,followed by P.donghaiense;and the S.costatum showed relatively high DO and low ammonia nitrogen due to slow decay rate.Results indicate that decomposition of harmful bloom algae,especially dinoflagellate,would cause significantly DO depletion and toxic ammonia nitrogen increase,which will detrimentally affect both pelagic and benthic ecosystem.

关键词： harmful algal bloom hypoxia Alexandrium catenella Prorocentrum donghaiense Skeletonema costatum

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模型和盲源分离融合的运动鲁棒视频心率检测

仪器仪表学报 2023年第8期44卷 289-298页

作者：成娟武梦影宋仁成刘羽陈勋合肥工业大学生物医学工程系合肥230009 合肥工业大学测量理论与精密仪器安徽省重点实验室合肥230009 中国科学技术大学电子工程与信息科学系合肥230026

远程光电容积描记法(rPPG)是一种基于视频的非接触心率检测技术,由于其携带的血容量脉搏(BVP)信号幅值微弱易受运动噪声影响。本文提出一种融合色差模型和盲源分离的运动鲁棒视频心率检测技术。一方面,对每个感兴趣区域(ROIs)采用色差... 详细信息

远程光电容积描记法(rPPG)是一种基于视频的非接触心率检测技术,由于其携带的血容量脉搏(BVP)信号幅值微弱易受运动噪声影响。本文提出一种融合色差模型和盲源分离的运动鲁棒视频心率检测技术。一方面,对每个感兴趣区域(ROIs)采用色差模型并时延构建多通道数据集,凸显准周期变量同时抑制无规律运动噪声;另一方面,采用联合盲源分离提取共同包含于两个数据集中的BVP源分量向量(SCVs),筛选合适的SCV确定为BVP信号,从而计算心率值。所提方法在数据库UBFC-RPPG和ECG-Fitness上验证并与其他方法对比,在剧烈运动场景下性能最佳,心率HR_(mae)=9.93 bpm,HR_(rmse)=16.17 bpm,相关系数r=0.75,为rPPG技术的实用化进程提供了解决思路。

关键词：远程光电容积描记法非接触色差模型联合盲源分离运动噪声去除

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工程认证背景下有机合成课程教学改革的探索

鲁东大学学报（自然科学版） 2022年第3期38卷 212-217页

作者：金仁成李瑞乾杨松阜阳师范大学化学与材料工程学院安徽阜阳236037

在国内工程教育认证的背景下,传统的教学模式已经无法适应现代教学要求。有机合成作为材料化学、复合材料与工程以及高分子材料与工程等工科专业的一门重要的专业选修课,课程教学改革势在必行。本文阐述了目前有机合成教学过程中存在的... 详细信息

在国内工程教育认证的背景下,传统的教学模式已经无法适应现代教学要求。有机合成作为材料化学、复合材料与工程以及高分子材料与工程等工科专业的一门重要的专业选修课,课程教学改革势在必行。本文阐述了目前有机合成教学过程中存在的问题,提出了基于慕课的有机合成混合式教学改革,从学生、教师以及考核方式三个方面讨论了有机合成教学改革的思路。通过分析教学评价结果,提出整改措施,进一步提高有机合成教学质量。

关键词：工程教育认证有机合成教学改革慕课

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投入产出分析中在产品的计算方法

系统工程理论与实践 1998年第9期18卷 127-130页

作者：宋瑞昆佟仁城许亦平中国科学院系统科学研究所

提出了在投入产出模型中，考虑在产品因素可以提高模型精度的思想，同时研究了建立模型的方法、在产品的特点。

关键词：在产品成本核算投入产出分析经济核算

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红米红对蚕丝和锦纶的染色性能

纺织学报 2010年第9期31卷 49-55页

作者：宋墩墩唐人成苏州大学纺织与服装工程学院江苏苏州215021 苏州大学现代丝绸国家工程实验室江苏苏州215123

采用热分析、红外光谱分析了红米红在酸处理改性后的结构,并通过正丁醇水两相分配法判定红米红色素疏水性的变化。探讨了蚕丝和锦纶用改性和未改性红米红色素染色受pH值、色素用量、温度等因素的影响,比较了直接法和媒染法对蚕丝和锦纶... 详细信息

采用热分析、红外光谱分析了红米红在酸处理改性后的结构,并通过正丁醇水两相分配法判定红米红色素疏水性的变化。探讨了蚕丝和锦纶用改性和未改性红米红色素染色受pH值、色素用量、温度等因素的影响,比较了直接法和媒染法对蚕丝和锦纶染色色牢度的影响。实验结果表明:酸化处理红米红,矢车菊-3-葡萄糖苷变成矢车菊素,疏水性增强;改性红米红色素在蚕丝和锦纶上具有更好的染色性能。改性和未改性红米红色素适宜的染色pH值均为2～4。红米红色素在蚕丝和锦纶上的摩擦牢度和变色牢度基本在4级以上;在蚕丝上的耐光牢度基本达到3级左右;在锦纶上的耐光牢度较差,基本在2级左右。前媒和后媒法处理蚕丝和锦纶均能提高织物的耐光牢度。

关键词：红米红染色矢车菊-3-葡萄糖苷媒染耐光牢度

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地震对磷产品供应链的影响分析及应对策略

管理评论 2008年第12期20卷 30-34页

作者：张松佟仁城汪寿阳尤佳中国科学院研究生院管理学院北京100190 中国科学院数学与系统科学研究院北京100190

基于单制造商和两个零售商的磷产品国际供应链,分析了制造商和零售商在地震导致磷矿石价格上涨及产能受损情况下的最优应对策略。进而分析了政府该如何根据磷矿和磷化工企业在地震中的受灾程度,调整磷产品特殊出口关税,避免对全国磷肥... 详细信息

基于单制造商和两个零售商的磷产品国际供应链,分析了制造商和零售商在地震导致磷矿石价格上涨及产能受损情况下的最优应对策略。进而分析了政府该如何根据磷矿和磷化工企业在地震中的受灾程度,调整磷产品特殊出口关税,避免对全国磷肥市场及农业生产产生重大影响。数值仿真结果表明,政府通过适当调整磷产品特殊出口关税,能够显著提高国内磷产品需求的满足率。

关键词：供应链应急管理地震磷矿石关税