利用实例的异构网络服务模式匹配方法

提出了一种利用实例的模式匹配方法,在对网络服务模式元素标签及模式结构匹配基础上,通过对网络服务实例数据的精确匹配来确定模式元素间对应关系,解决了多版本异构网络服务模式间由于结构和语义差异造成的映射丢失问题.最后,以Geoserver不同版本网络要素服务(WFS)和网络覆盖服务(WCS)匹配试验验证了方法的有效性.     

并行环境下的空间模式匹配

空间模式匹配在各类基于位置的服务中有广泛的应用,但在面向空间大数据时,现有空间模式匹配算法的效率难以满足实际要求.针对上述问题,采用并行计算框架Spark,设计基于空间模式边匹配并行的空间模式匹配算法PMSJ(Parallel Multi Star Join). PMSJ算法将空间模式匹配问题分解为可以独立、并行执行的称为边匹配的子问题,将计算量分散至集群中各个计算节点以提高计算效率.具体地,PMSJ将边匹配分为针对空间区域的最小边界矩形匹配与针对具体空间对象的边匹配两个并行步骤,并在计算边匹配前对最小边界矩形匹配的结果进行剪枝,排除无法产生完整空间模式匹配的匹配对.在四个真实数据集上的实验结果表明,在面向空间大数据时,PMSJ算法的效率优于现有算法.     

具有独立通配符间隔的模式匹配算法

模式匹配作为一种关键技术已被广泛应用于生物序列分析和文本过滤等领域.通配符间隔可以匹配特定长度子序列,为模式匹配问题带来了更多的灵活性.为增加灵活性和一般性给出一种新的模式匹配问题定义,其中通配符间隔可以独立设置,并基于模式分解设计出一种有效的计算匹配数量的算法.实验结果显示,与同类算法相比本算法在性能上具有更优的时间复杂度和空间复杂度.     

基于片断的多版本网络服务模式匹配方法

利用分治思想提出了一种基于片断的模式匹配方法.基于网络要素服务、网络覆盖服务模式及传感器观测服务模式,阐述了模式文件分割和片断表示、模式片断识别、模式片断元素匹配及匹配结果组合等关键技术.使用WFS 1.1,WCS 1.1,WFS 1.0和WCS 1.0进行模式匹配测试,实验结果证明了该方法的可行性和优越性.     

模式匹配的一种新方法

为找出模式匹配中数据源模式和一个全局模式之间的模式对应关系、实例转换和语义映射等 ,采用框架方法来描述待匹配的两种模式 .应用多Agent系统中的Matchmaking方法 ,对框架中的不同槽的内容采用不同的匹配处理 ,是比较新颖的模式匹配方法 .     

基于素数的多源模式匹配方法的研究

模式匹配是获取不同模式间语义关联关系的技术,是数据集成过程中的关键操作.随着可检索在线数据库数量的迅速增加,大规模的模式匹配工作的需要使多源模式匹配方法成为模式匹配领域研究的重点.针对现有多源模式匹配方法的缺陷,本文提出了一种基于素数的多源模式匹配方法,并提出了具体算法-PMSM.该方法将素数理论引入模式匹配过程中,使单纯的字符匹配转换为素数计算,提高了匹配效率,同时保留了现有多源模式匹配方法的优点.实验证明,PMSM切实可行.     

一种高效的用户查询模式匹配算法

针对常规模式匹配方法在大规模模式匹配中效率不高无法满足在线应用的问题,提出了一种高效率用户查询模式匹配方法.该方法在常规模式匹配方法中引入查询模式语义环境,使用搜索技术和聚类技术裁减模式匹配的搜索空间,在保证正确率的前提下,能显著提高匹配效率,满足用户在线响应时间要求.实验证明了这种方法的有效性.     

中国象棋知识表示

以中国象棋为研究对象讨论象棋知识的表示问题.针对中国象棋的特点,在文中采用组合来描述进攻,并根据组合的不同特点,提出了可用于表示中国象棋知识的物理相关模式和逻辑相关模式的概念,以及由组合得到模式的方法.为在对弈过程中能得到合适的棋步,还提出了目标驱动和数据驱动两种模式的匹配方法,并认为有经验的棋手是以数据驱动为主的.为了提高模式匹配的效率,文中还将模式条件区分为主要条件(即模式特征)和次要条件,并提出了模式匹配步骤和棋步的复杂性概念.本文所提出的知识表示方法,已成功地用于中国象棋的下棋程序.     

一种基于无回溯搜索方法的块匹配运动估计算法

针对视频图像的运动估计问题,提出了一种无回溯搜索的快速块匹配算法.算法基于快速模式匹配KMP算法思想,将图像中的块匹配转化为一个一维的串模式匹配.利用子块的自匹配特性,计算子块中每一个像素的next值.当模式中第j个像素与主块中的像素"失配"时,从子块的next数组中找到第r个像素继续比较,不需要回溯到开始匹配的位置.对具有不同复杂运动的视频图像进行实验,结果表明:在搜索窗口大小为(-12,-12)×(12,12)的区域内,与六边形搜索算法相比,在运算速度相同的条件下,本算法可大幅度提高运动估计的精度.     

适合中文的双向比较模式匹配算法

分析了几种常用的模式匹配算法,提出一种适合于中文的基于KMP的改进算法,即双向比较模式匹配算法.该算法以KMP算法为基础,引入特征数组以记录模式串尾字符在模式串中出现的位置信息,从而获得模式串在匹配过程中的最大移动距离和最少比较次数.实验结果表明,双向比较模式匹配算法可有效降低匹配次数.     

基于粗糙集的模式匹配方法

模式匹配在信息集成和数据挖掘领域有着广泛应用,提出了一种基于粗糙集和神经网络的模式匹配方法,利用粗糙集的属性约简机理,对模式属性进行约简,然后通过BP神经网络分类以达到匹配目的.该方法大大的降低了神经网络输入向量维数.实验结果表明该方法能够有效地提高匹配效率和准确率.     

互联网信息表与RDF数据的集成

网络上存在很多包含实体属性的表格,可以用来扩充RDF知识库,这涉及到实体表与RDF知识库之间的模式映射问题.已有的模式匹配方法仍然不足以用来解决一个实体表与RDF知识库之间的模式匹配问题.为了准确高效的获得Web实体表与RDF知识库的匹配模式,本文提出了一种基于实例的模式匹配的方法,在匹配数据基础上得到统计意义上的Web实体表与RDF知识库之间的匹配模式.依此构建的系统,能根据知识库包含的信息,主动寻找与知识库相关的Web实体表,并利用找到的Web实体表扩充RDF知识库.     

基于形式概念分析的模式匹配算法

提出了一种基于形式概念分析的模式匹配的FCABSM方法,该方法由3部分组成:首先,以朴素贝叶斯文本分类算法为基础设计名称分类算法及描述分类算法,分类目标模式与待匹配模式的元素名以及元素描述,为模式间元素的匹配提供初始依据.其次,利用形式概念分析技术整合分类结果、元素类型信息以及约束信息,提高匹配精度.该阶段为待整合信息创建形式上下文、获取形式上下文中蕴涵的概念、确立概念间偏序关系及构建概念格.最后,以第二阶段的概念格为计算依据,引入基于结构的相似评估模型来计算出最终的匹配结果.实验表明,基于FCA的模式匹配方法的平均性能优于缺少FCA整合的直接匹配方法.     

一种快速近似模式匹配算法

为进一步提升传统的近似模式匹配问题解决方法——动态规划算法的性能,提出了一种新的过滤型近似模式匹配算法.该算法结合动态规划算法,切分模式串得到长度相等且更小的模式片;在此基础上将待匹配的文本串分割成子串,并建立相应的索引;同时设计了一个新的过滤策略来消除匹配检查中的冗余.通过实例将文中方法与现有方法进行对比,结果表明:文中方法的匹配时间较短,匹配性能优于现有方法;随着模式串长度的增加,文中算法的优越性更为明显,模式串长度大于45后,文中算法的匹配时间可比传统动态规划算法缩短一半以上.     

基于光栅扫描的NAM优化策略

借助于Packing问题的优化思想,提出了一种基于光栅扫描的NAM优化策略.以矩形子模式的NAM表示方法为研究对象,进行了理论分析与实验验证.NAM优化策略的最终目标是不断地逼近模式的最优化表示,NAM优化问题在降低存储空间、提高传输速度、加快处理过程、模式匹配等方面具有较高的理论参考和实际应用价值.结果表明:基于光栅扫描的NAM优化策略是行之有效的,对NAM的优化具有一定的指导意义.     

基于模式匹配的路径表达式查询优化

针对目前路径表达式的查询,提出了一种自顶向下基于模式匹配的查询策略．利用延迟结构连接,减少了目前比较费时的结构连接操作次数;另外在自顶向下基于模式匹配的计算过程中,为了尽可能减小中间结果集,引入一个子模式栈来保存已匹配的子模式,并利用子模式的出栈动作判断当前要处理的子模式和子模式栈的栈顶元素之间的关系(相连或者相交),从而可以删掉无用的的中间结果,一定程度上优化了空间复杂度．而且,本查询策略不依赖于特定的索引结构．通过对本查询策略进行理论分析和证明,可以看出,自顶向下基于模式匹配的查询方法是有效的。     

Deep Web中一种基于本体和BP网络的模式匹配方法

针对Deep Web中模式匹配难度大的问题,根据目前模式匹配的特点,提出一种基于本体和BP网络相融合的的模式匹配新方法。该方法利用具有相同含义的本体分组来确立模式之间的对应关系,降低匹配的复杂度;利用BP网络的自我学习能力提高匹配的自动化程度。实验结果表明该方法能明显提高模式匹配的精确度和召回率,有效地提高了匹配质量。     

基于WM算法改进的多模式匹配算法

为提高入侵检测系统整体的性能和效率,在研究经典的WM(Wu-Manber)多模式匹配算法的基础上,提出一种改进的WM多模式匹配算法.该算法使用后缀表方法,减少了匹配过程中模式字符串与文本的比较次数.实验结果表明,该算法有效提高了入侵检测系统匹配的速度和效率.     

基于子模式类型的NAM优化策略

借助于Packing问题的优化思想,提出了一种基于子模式类型的NAM优化策略.并比较了三角形子模式、矩形子模式以及三角形和矩形子模式混合的NAM表示方法,理论分析与实验结果均表明:基于子模式类型的NAM优化策略是行之有效的,对NAM的优化具有一定的指导意义.不断地逼近模式的最优化表示是NAM优化策略的最终目标,NAM优化问题在降低存储空间、提高传输速度、加快处理过程、模式匹配等方面具有理论参考意义和实际应用价值.     

互联网信息表与 RDF 数据的集成

网络上存在很多包含实体属性的表格,可以用来扩充RDF知识库,这涉及到实体表与RDF知识库之间的模式映射问题。已有的模式匹配方法仍然不足以用来解决一个实体表与RDF知识库之间的模式匹配问题。为了准确高效的获得Web实体表与RDF知识库的匹配模式,本文提出了一种基于实例的模式匹配的方法,在匹配数据基础上得到统计意义上的Web实体表与RDF知识库之间的匹配模式。依此构建的系统,能根据知识库包含的信息,主动寻找与知识库相关的Web实体表,并利用找到的Web实体表扩充RDF知识库。