近日，实验室研究成果被IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs录用，该工作考虑从特征与样本重要性两个角度对脑电数据的有效性进行规整，并在半监督的框架下基于自步学习与特征自适应权重学习技术进行了实现；提出的模型一方面有效地提升了脑电情感识别的精度，另一方面根据实验结果对脑电情感激活模式、诱发情感识别实验的数据有效性进行了分析。
实验室2020级研究生李幸为该文第一作者，指导教师彭勇博士为通讯作者；该工作得到了国家重点研发计划国际合作专项、国家自然科学基金、浙江省自然科学基金等项目的资助。论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9744018
李幸同学自入学以来，主要从事机器学习方法在脑电信号分析中的应用研究；在校期间获得一等学业奖学金、华为奖学金、浙江省新苗人才计划、教育厅科研项目、校研究生创新基金资助，获得授权专利1项。