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基于AR模型的脑-机接口问题研究被引量：2: 1; 作者唐艳柳建新邹清《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第1期149-152,共4页; 在脑一机接口的研究中分类识别技术占有重要地位。将脑电信号中事件去同步化/相同步化现象作为特征信息,深入讨论基于AR模型的自适应算法(AAR)和多变量参数AAR模型算法(MVAAR)在脑电信号特征提取中的应用。结合三种分类器,对这两种算法... 展开更多; 关键词脑电信号脑-机接口自适应自回归模型多变量自适应自回归模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于AAR模型和累积频带能量的特征提取方法被引量：7: 2; 作者李红利王江 +1 位作者邓斌魏熙乐《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第9期784-790,共7页; 提出了一种自适应自回归(AAR)模型参数和累积频带能量相结合的特征提取方法,该特征应用于基于运动想象脑-机接口(BCI)之中,实现左右手运动想象分类,改善BCI系统的性能.首先,对头皮EEG数据进行小波分解和重构,去除EEG中的噪声,得到不同... 展开更多; 关键词脑-机接口运动想象自适应自回归模型累积频带能量; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于时间序列分析的应用层DDoS攻击检测被引量：9: 3; 作者顾晓清王洪元 +1 位作者倪彤光丁辉《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第8期2228-2231,共4页; 根据正常用户和攻击者在访问行为上的差异,提出一种基于IP请求熵(SRE)时间序列分析的应用层分布式拒绝服务(DDoS)攻击检测方法。该方法通过拟合SRE时间序列的自适应自回归(AAR)模型,获得描述当前用户访问行为特征的多维参数向量,并使用... 展开更多; 关键词应用层分布式拒绝服务攻击时间序列自适应自回归模型支持向量机; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于脑电的意识活动特征提取与识别被引量：6: 4; 作者高湘萍吴小培沈谦《安徽大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2006年第2期33-36,共4页; 基于脑电信号的非平稳特性,用自适应自回归模型(AAR)提取脑电信号的特征,利用该模型对同一实验对象的两种不同意识任务的脑电信号进行特征提取,并将AAR模型得到的特征与支持向量机(SVM)分类器相结合,作为支持向量机的输入进行训练和测试... 展开更多; 关键词恼电意识任务自适应自回归(AAR)模型支持向量机(SVM); 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于AR模型的脑-机接口问题研究被引量：2: 1; 作者唐艳柳建新邹清; 机构中南大学信息物理学院生物医学研究所; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第1期149-152,共4页; 基金湖南省自然科学基金~~; 文摘在脑一机接口的研究中分类识别技术占有重要地位。将脑电信号中事件去同步化/相同步化现象作为特征信息,深入讨论基于AR模型的自适应算法(AAR)和多变量参数AAR模型算法(MVAAR)在脑电信号特征提取中的应用。结合三种分类器,对这两种算法进行了比较,实验证明两种方法的实验效果都很好,但是MVAAR算法比AAR算法能够达到更高的分类正确率,其阶次一般选取也比较低,数据仿真吻合度高,具有更强的通用性。; 关键词脑电信号脑-机接口自适应自回归模型多变量自适应自回归模型; Keywords electroencephalogram （EEG） brain-computer interface （ BCI ） adaptive auto regression （AAR） multi-variable auto regression（ MVAAR ）; 分类号 R318 [医药卫生—生物医学工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于AAR模型和累积频带能量的特征提取方法被引量：7: 2; 作者李红利王江邓斌魏熙乐; 机构天津大学电气与自动化工程学院天津工业大学电气工程与自动化学院; 出处《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第9期784-790,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(61072012) 国家自然科学基金青年基金资助项目(50907044 60901035); 文摘提出了一种自适应自回归(AAR)模型参数和累积频带能量相结合的特征提取方法,该特征应用于基于运动想象脑-机接口(BCI)之中,实现左右手运动想象分类,改善BCI系统的性能.首先,对头皮EEG数据进行小波分解和重构,去除EEG中的噪声,得到不同频带的EEG数据.然后,提取EEG数据的AAR模型参数特征和不同频带的频带能量特征,提出了累积频带能量特征和AAR与累积频带能量相结合的特征提取方法,分别以AAR模型参数、频带能量、累积频带能量和AAR+累积频带能量为特征,利用线性判别分析(LDA)分类器对左右手运动想象任务进行特征分类.最后,对不同特征的分类结果进行比较,得出以AAR+累积频带能量作为特征在BCI系统中的优越性能.; 关键词脑-机接口运动想象自适应自回归模型累积频带能量; Keywords brain-computer interface （BCI） motor imagery adaptive autoregressive model （AAR） accumulatedband power; 分类号 R318.04 [医药卫生—生物医学工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于时间序列分析的应用层DDoS攻击检测被引量：9: 3; 作者顾晓清王洪元倪彤光丁辉; 机构常州大学信息科学与工程学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第8期2228-2231,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(61070121); 文摘根据正常用户和攻击者在访问行为上的差异,提出一种基于IP请求熵(SRE)时间序列分析的应用层分布式拒绝服务(DDoS)攻击检测方法。该方法通过拟合SRE时间序列的自适应自回归(AAR)模型,获得描述当前用户访问行为特征的多维参数向量,并使用支持向量机(SVM)对参数向量进行分类来识别攻击。仿真实验表明,该方法能够准确区分正常流量和DDoS攻击流量,适用于大流量背景下攻击流量没有引起整个网络流量显著变化的DDoS攻击的检测。; 关键词应用层分布式拒绝服务攻击时间序列自适应自回归模型支持向量机; Keywords application-layer Distributed Denial of Service（DDoS） time series Adaptive AutoRegressive（AAR） model Support Vector Machine（SVM）; 分类号 TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于脑电的意识活动特征提取与识别被引量：6: 4; 作者高湘萍吴小培沈谦; 机构安徽大学计算机科学与技术学院; 出处《安徽大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2006年第2期33-36,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(60271024) 安徽省人才开发基金资助项目(2004Z028); 文摘基于脑电信号的非平稳特性,用自适应自回归模型(AAR)提取脑电信号的特征,利用该模型对同一实验对象的两种不同意识任务的脑电信号进行特征提取,并将AAR模型得到的特征与支持向量机(SVM)分类器相结合,作为支持向量机的输入进行训练和测试,取得了良好的识别效果.实验结果证明,支持向量机分类器用于不同意识任务分类效果很好.; 关键词恼电意识任务自适应自回归(AAR)模型支持向量机(SVM); Keywords EEG mental task adaptive autoregressive （AAR） model support vector machine （SVM）; 分类号 TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于AR模型的脑-机接口问题研究	唐艳柳建新邹清	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2009	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于AAR模型和累积频带能量的特征提取方法	李红利王江邓斌魏熙乐	《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2013	7	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于时间序列分析的应用层DDoS攻击检测	顾晓清王洪元倪彤光丁辉	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2013	9	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于脑电的意识活动特征提取与识别	高湘萍吴小培沈谦	《安徽大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心	2006	6	在线阅读下载PDF 职称材料