卫浴陶瓷艺术设计的民族文化身份认同研究

本文通过文化身份认同的研究视角,深度剖析中国卫浴陶瓷艺术设计的“中国风格”问题,从多种层面探究如何利用中国卫浴陶瓷的艺术设计手段形成具有中国特色的卫浴陶瓷产品。主要采用文献研究及田野考察等方法,分析卫浴陶瓷的艺术设计工作如何对使用者产生强烈的国家和文化身份认同感。最终得出结论,卫浴陶瓷艺术设计的文化身份认同,应通过造型、装饰、色彩等外在形式表现出中国民族文化精神内涵,分别对使用者个人、群体乃至民族范围内产生文化身份认同感。     

基于混合迁移学习的运动想象分类算法研究及其在脑机接口中的应用

为提升迁移学习在运动想象脑机接口应用过程中的迁移高效性及普适性,综合实例迁移和特征迁移学习方法的优势进而构建了混合迁移学习模型。首先,依据样本权重极化原理改进TrAdaBoost算法以实现实例层面的迁移,优化源域训练样本;其次,基于大间隔投射迁移支持向量机进一步缩短源域与目标域间的分布距离以完成特征层面的迁移,实现迁移效率最大化。进一步,将该方法应用于脑机接口竞赛Dataset IIb数据集进行离线测试及分析,研究结果表明混合迁移学习模型的迁移效率明显高于单一迁移学习模型,并且对于不同迁移对象识别准确率相对提升均值在70%以上,验证了所述方法的有效性与普适性。此外,基于已搭建的运动想象识别系统进行在线测试,验证了模型的实用性。     

基于改进 MEDA 算法的脑电情绪识别

针对普通机器学习算法与迁移学习在应用方面的局限性,利用改进流形嵌入分布对齐算法(MEDA)算法解决跨被试情 绪识别中准确率低的问题。 其中 MEDA 通过流行特征变换来减小域之间的数据漂移,并能够自适应定量估计边缘分布和条件 分布的权重大小。 针对特征维度大且有可能存在不良特征的问题,提出改进 MEDA 算法,即引入改进最小冗余最大相关算法 用于特征选择,并对多源域下的多组识别结果进行决策级融合,进一步提升迁移学习效果。 在 SEED 数据集和实测数据对该算 法验证,改进 MEDA 算法相比于支持向量机、迁移成分分析和联合分布适配算法,整体识别精度分别提升了 8. 97% 、4. 00% 、 2. 89% ,改进的 MEDA 算法相比于改进前,每个被试识别准确率均有提升的同时整体识别提升 3. 36% ,验证了该方法的有效性。