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JETIR 研究期刊
AISSMS IOIT，印度浦那 摘要：脑电图 (EEG) 数据分析在了解大脑功能和诊断神经系统疾病方面起着至关重要的作用。然而，传统方法往往难以应对 EEG 信号的非线性和动态特性。我们的工作将液体时间常数 (LTC) 网络引入 EEG 数据分析领域，这是一种专为时间序列分析而设计的新型深度学习架构。与传统方法相比，LTC 网络具有多种优势。液体时间常数机制的独特性使它们能够自适应地捕获数据中的时间依赖性，从而在信号分类和预测等任务中实现卓越性能。此外，它们固有的稳定性和有界行为使它们非常适合实时应用。索引术语 - 液体时间常数网络、深度学习。深度循环神经网络 (DRNN)、常微分方程 (ODE)、计算神经科学、脑机接口 (BCI)、EEG 数据分析、时间序列分析。
通过自适应课程学习和xai
为了满足对安全物联网网络的关键需求，本研究提出了一个可扩展且轻巧的课程学习框架，并使用可解释的AI（XAI）技术（包括石灰）来增强，以确保透明度和适应性。所提出的模型采用了在课程学习的每个阶段使用的新型神经网络体系结构，以有效地捕获和专注于短期和长期的时间依赖性，提高学习稳定性并提高准确性，同时保持轻量级和强大的对依次IOT数据中的噪声。通过分阶段学习实现了鲁棒性，在该学习中，模型通过删除低相关功能和优化性能来迭代地完善自己。工作流程包括边缘优化的量化和修剪，以确保可以轻松地部署在边缘iot设备中的便携性。合并随机森林，XGBoost和分阶段学习基础的合奏模型进一步增强了概括。实验结果表明，CIC-IOV-2024和CIC-APT-IOIT-2024数据集的精度为98％，边缘IOIT的数据集和97％的数据集，将此框架确定为具有稳健，透明和高性能解决方案，以实现IoT网络安全性。