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公开(公告)号：CN115813407B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202211422724.6
申请日：2022-11-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊阶跃向量波动的睡眠脑电分期方法，属于生理信号处理和特征提取领域，具体包括：获取长度为L的睡眠脑电序列X(t)，提取多维向量，构建睡眠脑电向量距离序列X'(t)；设定X'(t)的上升和下降双向阈值节点；选择睡眠脑电上升和下降向量距离的模糊转化函数；选取睡眠脑电的阶跃区间，设定向量距离转化方式；通过模糊阶跃转化的上升和下降向量距离序列进行睡眠脑电向量波动特征提取。本发明在阈值范围内采用模糊渐转化方式，后在特定向量距离区间内采用阶跃转化方式，并且对上升和下降睡眠脑电向量距离波动进行区分处理，可有效解决当前基于向量距离等状态分布的不足，进而提取更加全面的睡眠脑电信号向量距离波动特征。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119854106A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510322393.6
申请日：2025-03-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L41/0631 , H04L41/12 , H04L41/0677 , H04L45/00
Abstract: 本发明公开了一种基于BGP图的BGP异常检测和溯源方法，包括数据采集与初始拓扑构建，基于全球采集点采集BGP路由数据，包括BGP路由表数据以及BGP路由更新数据；根据采集到的路由数据构建初始的全球BGP网络拓扑；提出增量更新机制，根据BGP消息的不同情况，包括显式宣告、显式撤销和隐式撤销，分别采用三种图更新机制，动态更新BGP网络拓扑；拓扑特征提取与构建BGP嵌入图；最后将BGP嵌入图输入到图卷积神经网络模型中，通过多阶邻域聚合的方式，结合节点属性、边属性和邻接关系，进行异常检测；若检测结果为异常，则进行异常溯源，通过特征空间压缩和扩展，定位异常AS集合。本发明提出的方法能够更加准确地检测BGP异常和溯源分析。
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公开(公告)号：CN118245768B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410671543.X
申请日：2024-05-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于生理信号处理和复杂系统分析领域，公开了一种基于模糊向量距离的睡眠脑电非平衡性分析方法，具体包括对睡眠脑电信号进行空间向量重构，然后计算向量距离，进行传统的无叠加区间划分，对向量距离进行模糊转化，判定向量距离映射区间并计算概率，通过模糊向量距离转化，得到逆序脑电信号的模糊符号序列，统计正反睡眠脑电信号的向量距离区间并计算概率分布，统计正反睡眠脑电信号模糊向量距离的概率分布，利用联合概率分布差异量化睡眠脑电的非平衡性特征。本发明提高了信号联合概率估计的准确度，能更加有效地量化重构睡眠脑电的非平衡性特征。
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公开(公告)号：CN118245768A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410671543.X
申请日：2024-05-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于生理信号处理和复杂系统分析领域，公开了一种基于模糊向量距离的睡眠脑电非平衡性分析方法，具体包括对睡眠脑电信号进行空间向量重构，然后计算向量距离，进行传统的无叠加区间划分，对向量距离进行模糊转化，判定向量距离映射区间并计算概率，通过模糊向量距离转化，得到逆序脑电信号的模糊符号序列，统计正反睡眠脑电信号的向量距离区间并计算概率分布，统计正反睡眠脑电信号模糊向量距离的概率分布，利用联合概率分布差异量化睡眠脑电的非平衡性特征。本发明提高了信号联合概率估计的准确度，能更加有效地量化重构睡眠脑电的非平衡性特征。
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公开(公告)号：CN119254533A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411758137.3
申请日：2024-12-03
Applicant: 南京邮电大学
Inventor： 吴争
Abstract: 本发明公开一种基于Transformer模型的域间路由异常检测方法及系统，方法包括：基于采集点采集BGP路由数据，构建动态BGP网络拓扑；提取BGP网络拓扑中各AS节点子图，并提取相关特征信息，获得图模型；根据具有相关特征信息的图模型，基于Simhash计算图模型的指纹信息；根据前后时刻获得的指纹信息，采用Transformer与GCN框架，构建异常测模型，用于域间路由异常检测。本发明可以准确捕获AS在动态BGP网络中的行为信息；本发明使用由图卷积提取的局部信息和注意力机制提取的全局信息相结合的方式，对不完整性信息进行准确弥补，从而提高异常检测准确率。
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公开(公告)号：CN115813407A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211422724.6
申请日：2022-11-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊阶跃向量波动的睡眠脑电分期方法，属于生理信号处理和特征提取领域，具体包括：获取长度为L的睡眠脑电序列X(t)，提取多维向量，构建睡眠脑电向量距离序列X'(t)；设定X'(t)的上升和下降双向阈值节点；选择睡眠脑电上升和下降向量距离的模糊转化函数；选取睡眠脑电的阶跃区间，设定向量距离转化方式；通过模糊阶跃转化的上升和下降向量距离序列进行睡眠脑电向量波动特征提取。本发明在阈值范围内采用模糊渐转化方式，后在特定向量距离区间内采用阶跃转化方式，并且对上升和下降睡眠脑电向量距离波动进行区分处理，可有效解决当前基于向量距离等状态分布的不足，进而提取更加全面的睡眠脑电信号向量距离波动特征。
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