为规范和促进研究中心的科研工作，保障教育教学活动的有序开展，确保学习科研项目进度的及时更新反馈，2024年4月22日下午，人机混合智能与智慧健康研究中心第十三期研究生学术论坛顺利举办。
本次展示人员为钟佳峻、俞飞跃、武嘉宇、周思汗四位同学。他们不仅展示了科研项目的进度与成果，同时也分享了一些自己的学习方法与技巧。论坛现场，自动化学院林鹏老师仔细听取了每位同学的汇报。
钟佳峻：针对有效故障检测对可靠性和维修成本至关重要，在某些实际场景中，收集大量标记数据是困难的，不同工况下数据的分布差异增加了故障检测的挑战。我们使用基于域适应的策略进行特征融合、构建分布差异模型和应用损失优化策略，提出了一种基于域自适应的故障分类模型，并在轴承故障检测数据集上获得了较高的检测准确率。
俞飞跃：针对单分类算法的训练数据集中存在标签错分或污染数据，我们提出利用数据相似信息生成伪标签来滤除噪声，并通过图拉普拉斯正则项使相似样本聚集的算法，实验结果表明其能提高异常检测的鲁棒性，以缓解标签错分和数据污染带来的性能下降。
武嘉宇：针对构建功能连接矩阵来分析通道信号之间的相关性，通过基于图论的特征分析脑网络，有向连接矩阵基于因果关系表示大脑功能连接中信息流的强度和方向。通过比较有向连接矩阵，可以更细致地发现正常儿童与患有癫痫综合症儿童在成长过程中的差异，从而更准确地分析儿童癫痫综合症的病理机制。
周思汗：针对之前研究没有考虑到低频带中的脑电棘波，本文提出了新型的EEG检测算法，对于低频带，使用非线性能量算子得到能量直方图，并采用改进的K-均值算法进行候选棘波的选择。对于高频带，使用生成峰值分布来选择高频振荡波，使用支持向量机进行候选高频波的选择。最后基于最大相关性和最小冗余性的方法对特征进行选择，并获得模型的性能提升。
“研究生学术论坛”是本研究中心面向全体博士硕士研究人员的系列论坛交流活动。通过开放式、常态化的论坛交流，助力研究中心师生及时传播和获取最新科研信息，激发创造性思维，培育团队意识。举办此类论坛活动也是鼓励师生自由探索，推动学科交叉与创新，带动研究生教育的发展，促进教学和科研融合，增强科研竞争力，促进学术繁荣的重要举措。