一种实体模式匹配算法

提出了一种异构数据源的实体模式匹配算法.算法从中英双语的环境出发,利用基于中文wordnet的中英文词义相似度算法和中文分词工具,从列名距离、数据类型、数据内容的词性成份等角度来建立同类实体不同模式之间的映射关系.该算法可用于分析数据空间中不同数据源实体之间的关联,以及其他研究领域中的中英文语义信息相关性分析和实体模式匹配.     

模式匹配算法的深入研究

模式匹配算法的应用较为广泛,KMP算法是一种性能较高的算法,所以对KMP算法的深入研究能够使模式匹配问题得到较大的改善．在匹配的过程中,从模式匹配算法的子串滑动出发,解决特殊的实际问题．通过特殊子串滑动算法与KMP算法整合的实践,在一定程度上省略了KMP函数的求解过程,提高了模式匹配问题的工作效率,保证了模式匹配问题的具体划分．     

变量化设计环境下的拓扑实体一致性命名机理

基于约束的变量化三维特征造型环境,在命名机理中完全依赖特征方向进行拓扑实体区分会在三维模型重构中引发一些设计语义错误,针对这一问题,提出了一种图论和参数空间相结合的编码和解码方法进行拓扑实体一致性命名维护,纠正了在命名机理中完全依赖特征方向进行拓扑实体区分而造成的三维模型重构中的设计语义错误．本方法采用统一的编码表达,实现了编码和解码过程效率性和有效性的统一,提出的部分算法已成功应用于三维商品化原形系统中．     

基于Apriori优化算法的IDS模型研究

Apfiofi算法是数据挖掘技术中关联规则的经典算法，为了解决在入侵检测系统中使用Apfiofi算法进行模式匹配的低效率问题，提出了针对Apfiofi算法的优化，提出一种基于基于事务压缩和项目压缩的优化算法，该优化算法比Apriori算法具有明显的效率，提高了模式匹配的精度．     

入侵检测模式匹配算法的研究与改进

模式匹配算法是实现基于规则检测的核心技术,其效率直接影响到入侵检测系统的准确性和实时性。通过分析传统的模式匹配算法BM算法和BMH算法等,提出一种基于BM跳跃思想的模式匹配改进算法,简化了初始化过程,加大了匹配失败后向后跳跃的幅度。经过算法测试,与原算法相比新算法可以有效的减少比较次数,提高模式匹配效率。     

一种改进的BMH模式匹配算法

目前的入侵检测系统大多是基于特征的，系统的性能瓶颈在于模式匹配算法的执行效率．在探讨几种典型的模式匹配算法的基础上，提出了改进的BMH算法．该算法通过取文本串中的两个连续字符计算偏移量的方式，减少了匹配的次数．实验结果证明匹配速度得到了一定程度的提高．     

入侵检测中一类允许误差的多模式匹配算法

入侵检测系统中所采用的各种分析方法存在很多问题.设计了一类允许误差的多模式匹配算法来解决这些问题.设计了3个算法来解决这一类允许误差的模式匹配问题,其中一个是单一模式匹配算法,两个是允许误差的多模式匹配算法,最后分析了这些算法的复杂性.在动态编程算法的基础上,新算法能够同时检测多种允许误差的攻击模式,允许攻击者攻击时所产生的事件序列存在一定的误差.通过分析和实验可以看出,新的允许误差的多模式匹配算法使得检测速度快,能够检测的模式数量多,检测性能有很大的提高.     

基于点模式匹配和能量最小化的模板定位算法

阐述了分步利用点模式匹配和能量最小化实现模板定位的原理和算法．介绍了利用点模式匹配实现模板快速粗定位的原理,以及利用能量最小化实现模板精确定位的原理和算法．试验结果表明：此模板定位算法充分地利用了点模式匹配的特点,提高了定位的效率和通用性;能量最小化算法有效地实现了模板在输入图像中的精确定位．     

模式匹配算法在IDS中的应用

入侵检测作为一种主动防御技术越来越多得到应用.基于模式匹配的入侵检测系统成为主流,模式匹配效率的高低决定了入侵检测系统的性能.文章综述多种经典模式匹配算法,提出了模式匹配算法的发展方向.     

字符串随机探测模式匹配算法

分析了目前字符串模式匹配的五种算法,总结了各种算法的时间复杂度和在不同场合下的不同表现,并从经典算法出发,提出了一种随机探测模式匹配算法,同时评价了该算法的特点.     

Web使用挖掘技术研究

本文简要介绍了WEB挖掘的基本概念及其分类,讨论了Web使用挖掘的有关理论.重点分析了Web使用挖掘的主要研究对象和研究方法,包括挖掘的数据对象、数据的采集、数据预处理、模式发现、模式分析及其相关技术.     

一种基于程序行为模糊模式匹配的病毒检测方法

根据典型病毒的行为特征，提取病毒程序的系统API调用序列，用来分类量化病毒的程序行为。模糊分类后建立病毒行为特征库，对可疑程序进行模糊模式匹配。模拟中选取了3种典型计算机病毒样本，在不同阈值下对20个程序进行检测，结果表明，有效识别率可达90％。     

基于改进型迭代算法的web数据关联规则挖掘

 因特网上的数据越来越多、越来越复杂,这些异构、动态、分布的信息使得传统数据挖掘方式已经不能达到实际要求。本文提出了一种面向web 数据挖掘的改进型迭代算法,将迭代方法与多服务器并行算法进行结合,并采用该算法建立了一个支持并行关联规则的web 数据挖掘模型,融合存储节点本地计算的思想。实验证明,该模型能够提高web 数据挖掘的效率,并有随着数据量增加执行率升高的特点。     

WEB内容过滤方法的研究与应用

本文主要对当前Web内容过滤的方法和应用进行了分析与研究．重点描述了一种基于模式匹配技术的内容过滤技术一一模式过滤方式．并对其应用进行了分析。     

基于网页分割的语义信息检索研究

如何准确表达用户意图,判断网页与用户需求的相关性是信息检索技术研究的重要方向。本文提出了一种基于网页内容分割的语义信息检索算法。该算法根据网页半结构化的特点,按照HTML标记和网页的内容将网页进行区域分割。在建立HTML标记树的基础上,利用内容相似性和视觉相似性进行节点的整合。根据用户的查询,充分利用区域信息来对相关的检索结果进行排序。实验表明,本文提出的方法可以显著地提高搜索引擎的查询效果。     

基于Web Services的综合信息采集平台

为了解决目前企业信息系统中分散、异构信息源的信息共享以及各个分散异构信息源中的数据不能被有效集成的问题,在Web Services的基础上采用数据即服务(Data As Service)的概念,构建了一种面向服务的数据集成体系结构,根据此体系结构结合Web服务技术设计了综合信息采集平台系统.该系统在实现异构系统、异构信息源间信息的共享的基础上,有效地集成了异构信息源的数据,而且形成了统一的数据视图提供给用户.最后给出了综合信息采集平台系统的一个应用实例.     

一种基于ER模型的数据仓库多维建模方法

结合Ralph Kimball和Inmon的数据仓库设计和架构思想,以建设某学院办公自动化数据仓库为例,提出一种基于实体联系(ER)模型的数据仓库多维建模方法。该方法从构建数据仓库全局角度指导维度建模,同时兼顾用户需求与底层数据,从而得到既能满足用户需求、又具扩展性的维度模型。该方法规范了数据仓库的逻辑模型建模过程,可以为多维模型的设计提供方法上的指导。     

一种基于Web服务的分布式异构系统集成方法

随着企业国际化、信息化的发展,传统的数据集成技术不能很好的满足分布式异构环境。W eb服务技术的兴起为这一需求带来了一个新途径。提出了采用W eb服务技术实现分布式异构数据集成的一种框架,说明了框架中各功能模块的功能,并详细解释了用户获得集成数据的过程。     

关于时序模式发现算法的研究

数据挖掘归属于决策系统,可以从浩瀚的数据库中挖掘出不易被发现的有用信息,并且可以进行预测,为管理层中决策者的决策提供科学依据。针对时序数据中的复杂模式问题,提出了一种时序模式算法,并描绘了算法的基本思想及给出了算法的简单伪代码。在用程序实现后,对算法的优劣进行了分析,为进一步改进和完善算法或者为寻找更为理想的算法提供了有益的启示。     

网络信息审计系统中的实时网页分类方法

为了实现网络信息审计系统中的实时网页分类，提出了一种基于Dempster-Shafer证据理论的分类新方法．其基本思路是：不进行IP分片包重组，直接将网页地址特征和分片数据包作为分类的证据，计算各个证据对类的支持度，然后利用Dempster证据组合规则将各种证据提供的信息进行不断地在线融合判决，并最终给出网页的分类结果．当已有证据可以对网页进行有效分类时，对后续数据包不再做进一步处理．实验结果表明，所提方法的查准率大于83％，查全率大于90%，在分类性能和运行时间上均优于已有的基于分片的模糊K最近邻分类算法．