关于自适应论文范文资料

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领域自适应： 多用于文本分类，属于直推式迁移学习，直推式迁移学习定义：给定一个源域和相应的学习任务，一个目标域和相应的学习任务，直推式学习旨在利用源域和目标域中相同的知识来提高目标域中的目标预测函数。 《基于深度学习的体态与手势感知计算关键技术研究》 基于深度学习的肌电手势识别： 并不需要任何附加信息或手工设计的特征提取器，基于高密度肌电信号（HD-sEMG），使用二维阵列电极采集的肌电信号，使得肌肉活动产生的电势场在时间和空间上的变化可被多个紧密分布在皮肤表面的电极同时记录下来。HD-sEMG中的肌电信号描绘了位于电极覆盖区域内的肌肉活动的时空分布，同时HD-sEMG的瞬时值呈现了在特定时间点肌肉活动所涉及的生理过程的相对全局的测量。瞬时HD-sEMG内部可区分出不同手势模式，可以将采集到的HD-Semg描绘出电势在空间的分布，其对应的热度图即为肌电图像，肌电图像中的像素数（分辨率）由其采集设备中的电极阵列决定，即电极的数量及其电极间距离（例如，具有16行8列的电极网格可W采集8*16像素的肌电图像）。主要是将原始肌电信号值从（-1，1）映射到（0，255），即，其中x是原始肌电信号，I是肌电图像。构建一个8层CNN结构，网络的前两个卷积层用于提取公共的底层图片特征，作者发现瞬时肌电图像在不同的空间位置上表现出不同的视觉特征。在不同手势中，肌电图像在中部偏下以及顶部的条状区域上亮度较强，提出在3，4层加入局部连接结构（受人脸识别前沿工作的启发），因为局部连接层在不同空间位置上的卷积模板的权重不共享，可以更好的提取图片上不同位置的特征。并依据单个窗口内每帧识别出的手势标签中所占比例最高的标签，因为上述实验仅适用于肌电幅值较大的数据进行训练和测试可以获得较高的手势识别准确率，因此需要对肌电信号采用全波整流和低通滤波（全波整流和低通滤波是被广泛采用的肌电信号幅值估计方法），以获取更好的肌电信号。基于深度领域自适应的肌电手势识别： 当训练集和测试集的肌电信号来自不同的采集会话的情况。因为电极位移，肌肉疲劳，电极和皮肤之间的阻抗变化等因素的干扰，肌电信号与采集会话高度相关，已经训练好的手势分类器直接被应用在新的会话时通常准确率较低。因为肌电信号的分布在不同的会话之间变化很大，所以来自不同会话的基于瞬时肌电信号的手势识别可以相应地表示为多源领域自适应问题。 当标定数据未标记时，该论文采用自适应批量归一化（AdaBN, Adaptive Batch Normalization）对手势分类器进行适配。假设用于区分不同手势的知识存储在每个层的权重中，AdaBN不需要适配数据的手势标签，而是随着无标签的适配数据的增加，逐步更新少量的网络参数。给定输入U，BN将其转换为V，其中第i个输入特征的转换公式为： l在训练阶段，每个BN层对于每个源域的均值统计量和方差统计量是独立计算的。因为训练阶段的BN对每个数据批次独立计算统计量，所以只需要确保每个数据批次中的样本来自同一个会话。 l识别阶段，对于给定的未标记数据A，AdaBN执行正向传播算法，更新参数。 该方法准确率：单幅，150毫秒窗口，而另一种算法特征集（150毫秒窗口）和线性判断：。 随机选择未标记的测试集的子集（，，1%，5%，10%）进行深度领域自适应，之后再评测整个测试集上的手势识别的准确率。最后观测到大约5%的适配数据后准确率达到巅峰，适配数据20000帧，在CSL-HDEMG的2048赫兹的采样率下大约10秒。 并且适配算法并不需要观测到所有种类的手势，从27种选择5个和13个进行适配，最终结果分别是（），（）另一种方法是肌电地势（sEMG topography），定义为肌电信号在时间上的二维平均强度图，其中每个像素是某个通道的肌电信号在特定时间窗口内的均方根，用于手势识别。 《Revealing Critical Channels and Frequency Bands for Emotion Recognition from EEG with Deep Belief Network》 在基于脑电信号的情感识别任务中，多通道脑电信号存在不相关的脑电信号，这不仅会引起噪声，还会降低系统对情感识别能力。该论文提出一种新的深度信念网（DBN）来检查用于情感识别的关键EEG信道和频段。 主要从行为和生理反应进行情感分析，因为EEG与表情手势相比，具有较高的准确性和客观评价性。该论文采用ESI神经扫描系统，从62通道电极帽以采样率为1000Hz记录脑电信号。每个实验有15个测试，每个测试包括15s提示，45s测试及反馈，5s休息。盖论文一共评价了30个实验。 先下采样原始脑电数据到200Hz，之后使用到50Hz的带通滤波器滤除噪声和伪影，之后采用之前提出的微分熵（differential entropy）特征[1][2]，对于固定长度的脑电信号，微分熵相当于一定频段内的对数能量谱。此前已经证明微分熵在低频和高频能量之间具有识别EEG模式的能力，因此在五个频段计算微分熵特征（δ：1-3Hz，θ：4 – 7Hz，α：8-13Hz，β：14-30Hz，γ：31-50Hz），使用256点的短时傅里叶变换，并将特征归一化到0-1。利用五个频段的去噪后的62通道的特征作为输入，DBN达到的准确率和标准差，本论文通过分析经过训练的DBN的权重分布来检验关键通道和频带，权重对于识别情感模型是很重要的，因为对于学习任务贡献较大的神经元权值将增加，不相关的神经元权值趋于随机分布，图1为权重在第一层神经网络训练后的分布，可以看出主要在beta和gamma波的权重最大，这说明此频带包含更重要的鉴别信息。  从图2中我们可以看出侧颞区和前额脑区相比其他脑区在beta和gamma频带更容易激活。因此可以得出结论，在识别积极，中性和负面情绪时侧颞叶和前额叶通道是关键通道，beta和gamma是关键频带。如图3所示，依据脑区中权重分布的特点，设计了四种不同的电极放置剖面，包括4通道，6通道，9通道和12通道，其中4通道的最佳平均精度和标准差为，而所有62通道的最佳平均精度和标准差为，这说明四个相对电极阻轮廓（four profiles of relative electrode sets）FT7,T7,FT8,T8是辨别情感特征的电极。 [1]Duan R N, Zhu J Y, Lu B L. Differential entropyfeature for EEG-based emotion classification[C]// International Ieee/embsConference on Neural Engineering. IEEE, 2013:81-84. [2]Zheng W L, Zhu J Y, Peng Y, et al. EEG-based emotionclassification using deep belief networks[C]// IEEE International Conference onMultimedia and Expo. IEEE, 2014:1-6. 脑电论文（大脑解码：行为，情绪）： Real-time naive learning of neural correlates in ECoG Electrophysiology 神经实时朴素学习相关的皮层电生理 地址： A Deep Learning Method for Classification of EEG Data Based on MotorImagery 基于运动表象的脑电数据分类的深度学习方法 地址： Affective state recognition from EEG with deep belief networks 基于深层信念网络的脑电情感状态识别 地址： A Novel Semi-Supervised Deep Learning Framework for Affective StateRecognition on EEG Signals 一种用于脑电信号情感状态识别的半监督深度学习框架 地址： Revealing critical channels and frequency bands for emotion recognitionfrom EEG with deep belief network 用深层信念网络揭示脑电情感识别的关键通道和频带 地址： EEG-based emotion recognition using deep learning network withprincipal component based covariate shift adaptation 基于深度学习网络的主成分协移自适应的脑电情感识别 地址： Classifying EEG recordings of rhythm perception 节律性脑电记录分类 地址： Using Convolutional Neural Networks to Recognize Rhythm Stimuli from Electroencephalography Recordings利用卷积神经网络识别脑电记录中的节律刺激 地址： Convolutional neural network with embedded Fourier transform for EEGclassification 基于嵌入傅立叶变换的卷积神经网络在脑电信号分类中的应用 地址： Continuous emotion detection using EEG signals and facial expressions 基于脑电信号和表情的连续情绪检测 地址： ‘Deep Feature Learning for EEG Recordings 脑电记录的深部特征学习 地址： 异常分类论文（阿兹海默症，癫痫，睡眠阶段检测）： Classification of Electrocardiogram Signals with Deep Belief Networks 基于深层信念网络的心电信号分类 Modeling electroencephalography waveforms with semi-supervised deepbelief nets: fast classification and anomaly measurement 半监督深信网模拟脑电波形：快速分类和异常测量 Deep belief networks used on high resolution multichannelelectroencephalography data for seizure detection 用于癫痫检测的基于高分辨率多道脑电图数据的深度信念网 地址： Deep Learning in the EEG Diagnosis of Alzheimer’s Disease 深层学习在阿尔茨海默病脑电诊断中的应用 Sleep stage classification using unsupervised feature learning 基于无监督特征学习的睡眠阶段分类 Classification of patterns of EEG synchronization for seizureprediction 癫痫发作的脑电同步模式分类 地址： Recurrent neural network based prediction of epileptic seizures inintra-and extracranial EEG 基于递归神经网络的颅内外脑电癫痫发作预测 EEG-based lapse detection with high temporal resolution 基于脑电信号的高时间分辨率检测 地址：

认识自我是人类历史上亘古不变的话题， 心理学为此提供了重要的理论及 方法 。分析弗洛伊德、霍妮、马斯洛的心理治疗理论思想,指出了这些理论在 认识自我 这一主导思想上的共通性。下面是我为大家推荐的大学生认识自我心理论文，供大家参考。大学生认识自我心理论文篇一：大学生自我认识 自我认识是个体对主体自身状况及主体与客体关系的认识，包括自我观察、自我分析、 自我评价 三个方面。所谓的自我观察，就是将自己的心理活动作为被观察的对象，自己观察自己，即如古人所说的，人要“吾日三省吾身”;而自我分析是个体把从自身的思想与行为所观察到的情况加以分析、综合，在此基础上概括出自己个性品质中的本质特点，找出有别于他人的重要特点;在自我观察和自我分析的基础上，个体对自己的能力、品德及其他方面的社会价值做出判断，形成自我评价。 要想形成正确的自我认识，首先自我观察要全面，对所有属于自己的生理状况、心理特征和社会关系都要进行细致的观察;其次，自我分析要科学，对自己在生理、心理和社会关系等方面表现出来的特点，无论是优点，还是缺点，都要 总结 概括，并作出科学的分析;最后，自我评价要适当、正确，既不能高估自己，也不能看低自己。 21世纪是充满竞争的世纪，敢于冒险，敢于探索，善于竞争，善于合作，富于创造是21世纪对人才规格的基本要求。这些品质与良好的心理素质密切相关。良好的心理素质是人的全面素质中的重要组成部分。心理健康 教育 是提高大学生心理素质的教育，是实施素质教育的重要内容。 我们大学生都是从为数众多的中学生中选拔出来的佼佼者，在心理上有很强的优越感和自豪感。但是与此同时，大学生则承受着更大的压力和挑战。大学生往往自视甚高，很容易受挫折，并随之发生一系列心理卫生问题。从外部环境看，当前不断变化的思想观念、社会生活环境等都对大学生产生了深刻的影响，大学生必须快速适应紧张的社会生活节奏;就业竞争的加剧所带来职业选择的提前以及与之相关的高强度的心智付出等也使大学生的心理压力进一步加大。从大学生自身看，大学正是人生成长与发展的重要时期，大学生的生理、心理与社会化的协调发展中存在这样或那样的矛盾冲突，理想自我与现实自我往往会发生矛盾。面对这些问题，如果大学生不能很好地适应环境解决问题，就会产生一系列的心理障碍甚至精神疾病。 因此，培养良好的人格品质。良好的人格品质首先应该正确认识自我，培养悦纳自我的态度，扬长避短，不断完善自己。其次应该提高对挫折的承受能力，对挫折有正确的认识，在挫折面前不惊慌失措，采取理智的应付方法，化消极因素为积极因素。挫折承受能力的高低与个人的思想境界、对挫折的主观判断、挫折体验等有关。提高挫折承受能力应努力提高自身的思想境界，树立科学的人生观，积极参加各类实践活动，丰富人生 经验 。 养成科学的生活方式。生活方式对心理健康的影响已为科学研究所证明。健康的生活方式指生活有规律、劳逸结合、科学用脑、坚持体育锻炼、少饮酒、不吸烟、讲究卫生等。大学生的学习负担较重，心理压力较大，为了长期保持学习的效率，必须科学地安排好每天的学习、锻炼、休息，使生活有规律。学会科学用脑就是要勤用脑、合理用脑、适时用脑，避免用脑过度引起神经衰弱，使思维、记亿能力减退。 加强自我心理调节。自我调节心理健康的核心内容包括调整认识结构、情绪状态，锻炼意志品质，改善适应能力等。大学生处于青年期阶段，青年期的突出特点是人的性生理在经历了从萌发到成熟的过渡之后，逐渐进入活跃状态。从心理发展的意义上说，这个阶段是人生的多事之秋。这是因为，经验的缺乏和知识的幼稚决定了这个时期人的心理发展的某些方面落后于生理机能的成长速度。因而，在其发展过程中难免会发生许多尴尬、困惑、烦恼和苦闷。另一方面，我国正处在建立社会主义市场经济和实现社会主义现代化战略目标的关键时期。社会情况正在发生复杂和深刻的变化，社会竞争日趋激烈，生活节奏日益加快，科学技术急剧发展。这种情况也会在早晚要进入社会的青年学生中引发这样或那样的心理矛盾和心理冲突，例如父母下岗、家庭生活发生变故、学习成绩不佳、交友失败、失恋等。这些心理问题如果总是挥之不去，日积月累，就有可能成为心理障碍而影响学习和生活。让学生正视现实，学会自我调节，保持同现实的良好接触。进行自我调节，充分发挥主观能动性去改造环境，努力实现自己的理想目标。 大学生认识自我心理论文篇二：认识自我 人的一生就是不断地认识自我，理解自我的一个过程。正确地认识自己能够使自己得到提高，能够有方向性的训练自己，完善自己。错误地看待自己则使自己沉溺在幻想的虚拟世界不能自拔，甚至可能会失去生命。 正确地认识自己，使自己更加成熟。 三毛曾经说过：“真正的快乐，不是狂喜，亦不是苦痛，在我很主观的来说，它是细水长流，碧海无波，在芸芸众生里，做一个普通的人，享受生命一刹间的喜悦，那么我们即使不死，也在天堂里了。”是啊，寻求内心真正的安宁，做自己所能做的事，使自己快乐，才能变得成熟。像三毛一样。假如她没有认识到生活的乐趣，没有正确认识自己所需要的，所追求的，怎么会有如今三毛的流浪文学，怎么会有华文世界的传奇女子，又怎么会有我们心中最浪漫、最真性情、最勇敢潇洒的——永远的三毛。 正确的认识自己，使自己更加完美。 如果可以认识自己也不那么完美，就不用忙着去粉饰了;如果可以认识自己不那么伟大，就不用急着去证明了;如果可以去放弃自己的种种成见，就不用吵着去反驳了;如果可以不在乎别人怎么看自己，就不用哭着去申诉了;如果可以慢半拍，静半刻，低半头，就可以一直微笑了。正确地认识自己，能够将自己的优点发出万丈光芒，将自己的缺点掩盖。正确的认识自己能够使自己更加完美，将不用去模仿他人而遭到别人的嘲笑了。难道东施效颦不就是个典型的例子吗?春秋时代，西施因生病而蹙紧眉头，却更显得美丽动人、楚楚可怜了。然东施见此，连忙去效仿不想被贻笑大方。西施的美尽显在她的举止投足之间、谈吐之间，天生的美与气质并存，而东施却以丑闻名大江南北。若东施正确地认识自己，不去模仿西施搔首弄姿，而是发扬自己的长处，那也不会落下今日如此耻笑。 正确地认识自己，使自己更加成功。 自然更替：“自然界中没有胜利和失败，只有更替。冬天让位于春天，夏天让位于秋天。羊吃草，狮吃羊。与谁强大无关。人心若能理解，那么人的灵魂则可能从肉体中解放找到成功。”正确认识自己，能够抓住机遇，获得成功。正确地认识自己，能够进行替换。论点：认识自己才能赢得机会，取得成功。毛遂是战国时期有远见卓识且口才出众的外交家。他本是平原君家中的食客，当平原君要挑选20名食客去说服楚国出兵解救赵国时，他认识到自己的优势，抓住机会，大胆，自信的说：“我可以去。”果不其然，毛遂以出色的辞令说服了犹豫的楚王，就这样赵都解围，这就是历史上有名的毛遂自荐的 故事 。毛遂之所以能取得成功，正是因为他正确地认识了自己，相信自己的能力，在关键时刻自荐，赢得机会，最终获得成功。因此，正确的认识自己才能赢得机会，使自己成功。 正确的认识自己，能够使自己得到心灵的安慰，赢得成功。 大学生心理论文篇三：浅论高校研究生的心理健康教育 研究生是我国最高层次教育培养出的高层次人才，对国家的政治、经济、 文化 等各方面的发展都起着重要的作用，更肩负着国家富强、民族振兴的伟大使命。近年来，国家逐年扩大研究生招生规模，而且缺乏对研究生培养质量的控制，导致研究生整体素质下降。随着社会竞争越来越激烈，承受多重压力的研究生也随之出现了越来越多的心理健康问题。因此，如何改善研究生的心理健康状况，提升研究生的心理健康水平，成为国家、社会和高校面临的刻不容缓的问题。 一、高校研究生心理健康的现状 近年来，随着研究生心理健康问题日益突出，国内各个专家机构对研究生心理健康状况都做了大量的调查与分析。 2011年，马喜亭、李卫华用SCL-90及《研究生压力问卷》针对研究生心理健康状况和生活压力做了调查研究，存在心理问题的研究生占;与全国成人常模比较“强迫”、“抑郁”、“焦虑”、“恐怖”及“精神病”五个因子得分均高于全国成人常模。[1]同年龚惠香以浙江大学为例，针对研究生心理健康现状及需求做了研究，显示男性把“压力问题”排在首位，女性把“职业发展问题”排在首位;未婚的心理健康问题大于已婚的;农村家庭的心理健康问题大于城市家庭的。[2]2015年赵红伟、徐海燕用SCL-90量表对高校研究生进行了抽样调查，结果显示有三成学生存在心理健康方面的问题，并且与学历呈正相关的关系。心理问题主要集中体现在“人际关系问题”、“学业问题”、“自尊问题”上。[3] 二、高校研究生产生心理健康问题的原因 1、追逐功利的心态 现在研究生越来越多抱着功利的心态进行学习和科研活动，这与个人有关，也与学校的教育有关。研究生的教育都强调论文、学习成绩和科研成果，而这些又直接影响到奖学金的评定。僧多粥少的局面也必然导致同学之间关系的疏远和相互猜忌。随着论文要求的越来越严格，而且对发表质量和数量都有规定，这也让研究生的心理负担加重。 2、理想与现实的差距 随着研究生的全面扩招，研究生的文凭价值降低，就业前景也不如以前那么好，有时甚至还比不上本科生的就业率。学历越高，期望值越高，对未来的期待也越大，但在现实中一些用人单位更愿意用更低的工资去聘用本科生，而一些研究生迫于现实压力不得不去与专科生竞争同一个岗位。研究生在理想与现实的差距面前，往往都会产生挫败感。 3、网络导致人际关系淡漠 随着互联网的快速发展，网络成为研究生学习的重要手段。与此同时，网络带来的负面影响也日益凸显：网络交往淡化了生生与师生之间多方位的人际关系;沉迷于网络容易使研究生漠视现实生活中的 人际交往 ，降低现实的人际沟通能力;网络“教育”和“监控”功能的弱化，大量的不良信息正在慢慢侵蚀着研究生的责任感和道德感。长期人际关系的淡漠就会引发研究生心理和生理各方面的问题，表现为情绪低落、焦虑易怒、思维缓慢、反应迟钝、精力不集中、丧失学习兴趣等。 三、高校研究生心理健康教育存在的问题 国家对学生的心理健康教育工作虽然很重视，发展迅速，力度也大，但主要是针对大学生。研究生作为国家高素质、高层次人才，人们会认为研究生各方面素质都会高于大学生，但其实不然，要面对比本科生更大压力的研究生在心理素质方 面相 应会更容易出现问题，出现的问题也会比大学生的更严重。对比本科生心理教育工作的开展，研究生心理健康教育工作还有很多的不足之处。 资源配置方面：服务层次不够深入;硬件设施方面不够完善;专项经费投入较少且来源单一。师资队伍建设方面：培训力度不够;兼职为主且专业不对口，专职教师较少;男女教师比例不协调，女教师居多。教育体系方面：还没有形成完整的心理健康教育体系。 四、加强高校研究生心理健康教育的对策 1、发挥导师的引领作用 导师的治学态度、个人作风、道德修养对研究生起着潜移默化的引领作用。导师不仅要指导学生的学业科研方面，还要关心学生的心理健康问题，做到关心每一个学生，建立良好的师生关系，让学生感受到亲人般的归属感和安全感，帮助学生建立正确的减压策略，共同应对实际生活中的各种问题。 2、强化辅导员的陪伴作用 辅导员作为研究生学习生活的重要组成部分，要与学生成为朋友，帮助研究生应对心理压力和问题，促进研究生健康成长。为了更好地做好研究生心理健康教育工作，辅导员在做好本职工作的同时还应提高自身能力素质，以积极心理学理论为指导，以体验式教育为模式，以饱满的热情、积极向上的态度、独特的人格魅力和丰富的理论知识投入到研究生心理健康教育工作中。 3、完善心理危机干预机制 建立针对研究生心理健康的资料数据库，及时更新，全面动态地掌握研究生的心理健康问题。建立完善的管理制度和督导制度，依靠专兼职心理咨询师，为学生提供工作日全天候个体咨询，对学生的心理危机进行及时的干预、有效的防范。因为心理咨询是一个循序渐进的过程，有时候还可能出现反复，所以需要建立跟踪反馈机制，及时了解学生的心理健康状况。 4、积极开展体育锻炼等文体活动 体育锻炼不仅是身体健康的重要保障，而且对心理健康的发展起着积极的作用。学生通过参与集体的体育活动，锻炼了身体，超越了自我，培养了团队合作意识，增进了同学间的感情，在这个过程中获得愉悦感和幸福感，以乐观的态度对待生活，以饱满的热情投入学习，使生理和心理各方面都得到积极的发展。 猜你喜欢： 1. 大学生心理健康心得体会1500字 2. 学习大学生心理健康的心得体会 3. 大学大一心理健康课论文3000字 4. 大学生自我心理健康分析报告 5. 自我心理成长报告范文