304永利集团官网入口本科生论文被中国模式识别与计算机视觉学术会议（PRCV）录用
近日，304永利集团官网入口16级本科生胥凯林的论文《Automatic Classification of Sleep Stages from Single-Channel EEG》被中国模式识别与计算机视觉学术会议（PRCV）录用。PRCV2020是由中国模式识别学术会议（CCPR）和中国计算机视觉大会（CCCV）合并而来，由中国自动化学会(CAA)、中国图象图形学学会(CSIG)、中国人工智能学会(CAAI)和中国计算机学会（CCF）联合主办，定位国内顶级的模式识别和计算机视觉领域学术盛会。 PRCV2020合计收到中国、澳大利亚、意大利、瑞士等国家作者的有效投稿400余篇，国内作者来自中科院、北大、清华、香港中文大学、香港理工大学等单位。经过严格的评审过程，共录用160篇左右。在评审过程中，采取相同单位回避的原则，每篇论文至少经过两个以上的评审专家评审，最后经过资深的领域专家决定是否录用。
该篇论文是胥凯林同学在本科毕业设计期间的工作内容之一——围绕人类的睡眠分析展开研究。睡眠是人类不可或缺的生活需要，监测睡眠、调节睡眠、睡眠评估对维持人体健康有着重要意义。睡眠分期是进行睡眠分析的一种通用方法，一般分为觉醒期、快速眼动睡眠期、浅度睡眠I期、浅度睡眠II期、深度睡眠期。但是，基于人工脑电图（Electroencephalogram，EEG）的睡眠分期是一项极为耗时的工作，并且利用EEG评估睡眠调节效果的方法仍花费昂贵。为此，论文设计了一种自动睡眠分期模型。该模型能在最大限度地保留信息、拓宽网络、扩大感知域的情况下，提取出合适的时不变特征，并自动对睡眠阶段进行分类。并且，论文实现了一种两步训练算法，首先通过过采样重新平衡数据集，然后利用贝叶斯优化得到超参数，并对模型进行预训练。进一步的，本文在模型微调中提出一种新的feedback loss损失函数，用于减少样本不平衡问题的影响，该损失函数的权重随反馈信息动态变化，以最优地适应当前模型。在Sleep-EDF数据集的评估结果表明，本文方法在总体精度、macro F1-score、Cohen’s Kappa系数上优于目前最先进的方法。
胥凯林的毕设论文被评选为304永利集团官网入口优秀论文，并参评江苏省优秀毕设论文。近年来，304永利集团官网入口本科毕业设计以培养学生工程实践能力为目标，加强对毕业设计过程的管理与监控，切实提高了毕业设计的质量，连续8年获得江苏省优秀本科毕业设计论文奖励。
