一种改进的多模式匹配算法

在基于有限状态自动机的多模式匹配算法(DFSA算法)基础上,结合Tuned BM算法的优点,提出一种快速的多模式字符串匹配算法,实现了多模式匹配过程中不匹配字符的连续跳跃.在一般情况下,算法不需要匹配目标串中的每个字符,而是在实际比较之前跳过尽可能多的字符,以减少字符比较的操作,实现快速匹配.在模式串较长和较短的情况下,算法都有很好的性能.分析指出算法实际比较的字符数随着模式串长度的增加而下降,并随模式集的增大有所增多.实验表明,在模式串较短时,算法需要的匹配时间仅为AC算法的50%到33.3%,AQR算法的90%左右;在模式串较长时,所需时间为AC算法的25%至12.5%,AQR算法的75%左右.     

一种面向中文的快速字串多模式匹配算法

针对中文字串匹配问题,提出一种快速模式匹配算法,算法采用新型组合状态自动机,将2个状态组合起来匹配一个双字符,从而解决了双字节符构建完全Hash表时带来的存储空间膨胀问题;同时考虑到待匹配模式串中的字符在大字符集中稀疏分布的特点,尝试将单模式QS匹配算法的思想与DFSA算法进行结合,应用于多模式匹配中,实验结果显示,本算法明显优于DFSA算法,平均所花费时间仅为DFSA算法的45．2％。     

字符串匹配算法Sunday的改进

字符串的模式匹配应用十分广泛,在信息的搜索查询等方面具有重要作用,研究串匹配算法的效率具有重要的理论价值和实际意义。在分析几种经典模式匹配算法的基础上,对当前应用最广泛的Sunday算法提出了改进的算法Zhusunday.算法主要改进之处是:在字符串从右向左匹配过程中,当文本字符中出现不匹配模式字符串的字符且该文本字符不是坏字符时,算法从右向左搜索当前文本字符在模式串中出现的位置;找到当前字符在模式串中的位置后继续再向左匹配模式串字符一次,如果仍不匹配时,模式窗口比Sunday算法多向右移动一个字符。改进的算法提高了模式匹配的执行效率,通过大量对比实验证明了该算法的有效性。最后得出结论:在实际应用中,坏字符大量存在的情况下,改进算法的最优时间复杂度可达O(n/m),在同一时间复杂度下,比Sunday算法效率提高25~50%.     

分块法的模式匹配算法的研究

为提高模式匹配算法性能,介绍经典的模式匹配算法Byoer-Moore和Sunday,分析它们改进后的效率,根据分块法的特点,提出一种新的分块模式匹配(block pattern matching,BPM)算法?BPM算法在预处理阶段先确定模式串的首字符在文本串的位置,再确定此字符后长度等于模式串长度的字符是否等于模式串的尾字符,若符合条件,采用单链表存储结构进行存储,在匹配阶段,利用单链表信息进行双向匹配?实验结果表明,BPM算法大大减少了匹配次数和字符比较个数,从而提高匹配效率?     

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.     

一种改进的KMP高效模式匹配算法

针对KMP算法存在着主串与模式串中多个相同字符重复比较的缺陷,在KMP算法的基础上,给出了一种新的模式匹配算法,该算法不像KMP算法那样向左滑动模式串的指针,而是每次比较字符不匹配时,根据模式串当前字符的特征值k,使主串的指针向前跳跃k个值,且使模式串的指针置于起始位置,开始新一轮的匹配,加快了主串的匹配速度．理论分析和试验证明,该算法需要的比较次数比KMP算法减少将近一半．     

单模式精确匹配算法研究

模式匹配算法在各领域中有重大的应用价值。文章详细分析了BF、KMP、BM、Tuned BM和QS 5种单模式精确匹配算法;通过上机实验,采用不同的模式串长度对这些算法的匹配次数、比较过的字符个数和所需时间3方面进行测试;结果表明,BM、Tuned BM、QS算法在实际运行性能相对较好;而Tuned BM算法可有效地减少字符比较次数,是其中时间复杂最优的算法。     

基于BM算法的匹配算法的改进

对SNORT的原有规则匹配算法BM算法改进,利用规则树实现了BM算法的多模式匹配功能,在跳跃方面主要依靠于最短模式串与规则树首字符重复出现间隔距离双重控制,在首字符不匹配的情况下,移动模式串的最大距离就是前缀树中最短模式串长度,在整个匹配过程中,最大移动距离是由该前缀树中最短模式串的长度决定;而首字符匹配时,最大移动距离是由规则树首字符重复出现间隔距离决定。     

面向入侵检测系统的模式匹配算法研究

针对入侵检测系统对基于攻击特征的网络数据包的检测效率低和丢包率高的问题,在分析典型的模式匹配算法的基础上,提出了一种Boyer Moor Horspool Fast(BMHF)匹配算法.引入一个新的判断函数Q(X)指出字符X在模式串中出现的次数,当出现次数为1时可以利用已匹配的信息加大移动距离,同时利用文本串中不匹配字符后面的一个字符进行匹配,从而得到一个移动距离.将不同移动规则下获得的移动距离的最大值作为实际的移动距离,依次进行,直到匹配完成.实验结果表明,BMHF算法的CPU运算时间比典型的模式匹配算法可平均节省5.7%,平均匹配次数减少12.5%.     

大字符集语言单模式匹配算法

分析了大字符集的特点和人类查找字符串的过程，提出了一个新的单模式匹配算法，该算法利用字频和已成功匹配的前、后缀信息对模式串进行预处理。在查找阶段，运用了连续跳跃的思想。实验表明，本算法比其他同类算法更加高效。     

指纹特征匹配若干问题的研究

研究了指纹细节点特征匹配的关键问题.在匹配准则上,算法考虑了待匹配点的质量以及重合区域内匹配点和未匹配点对打分的影响.将待识模式和模板分解为局部模式,寻找最大密度点作为最优匹配.实验表明,该方法降低了计算量,并提高了匹配的准确性.     

指纹特征匹配若干问题的研究

研究了指纹细节点特征匹配的关键问题. 在匹配准则上,算法考虑了待匹配点的质量以及重合区域内匹配点和未匹配点对打分的影响. 将待识模式和模板分解为局部模式,寻找最大密度点作为最优匹配. 实验表明,该方法降低了计算量,并提高了匹配的准确性.     

基于规则的向前推理系统的有效实现

本文提出一种实现向前推理系统的有效算法Rete,作为著名算法Rete的改进和推广,Rete的核心内容包括:a.把规则翻译成Pascal目标代码形式;b.建立数据基测试网以减少多模式/多目标匹配的次数.文中详细阐述了Rete的设计思想和实现方法,并对两种算法进行了比较.     

一种新的车牌数字及字母字符识别方法

车牌字符识别是车牌自动识别系统的关键环节．车牌数字及字母字符识别是车牌字符识别的重要组成部分．传统的模板匹配法的缺点是在车牌图像质量退化时识别率较低．提出一种新的改进的模板匹配法．该方法定义前景匹配度、背景匹配度和整体失配度3种匹配测度进行模板匹配,匹配成功则直接获得识别结果,否则,对相似字符情形应用特征区域模板匹配法,对其他情形应用空心模板匹配法．实验结果表明,该方法对车牌字符褪色、污迹、断裂、模糊、光照不均等质量退化车牌图像具有较好的识别效果．     

模式识别理论和技术在语音识别研究中的应用

语音识别是让机器听懂人的说话,并准确地识别出语音的内容和执行相应操作的技术．该文介绍了语音识别发展的过程,语音识别系统的结构和识别过程,模式识别理论和技术在语音识别研究中的应用以及语音识别中的关键技术和面临的问题．最后讨论了语音识别技术存在的优点和不足,并展望了其应用研究的前景．     

一种基于匹配集的入检测方法

提出了一种基于网络入侵检测的方案,即从结构上构造一个匹配集,优化入侵检测特征的存储结构,提高入侵检测的效率;并且改善了匹配检测算法,使系统具有学习性;加强了对数据的分析,提高了系统的准确性。     

基于问题模式匹配的智能答疑系统原型

智能答疑系统是将学生的问题和老师的解答有机地组织起来并存放至相应的答题库中，通过自然语言的语义理解技术来分析并自动的匹配学生所提出的问题，自动地给予问题解答的系统. 智能答疑系统能够给予提问者即时的回应，减轻教学人员的工作压力，在远程教学中具有重要意义.红棉智能答疑系统（原型系统）针对国内现有的智能答疑系统普遍存在的问题，借鉴了国外先进智能答疑系统的成功经验与设计理念，根据中文智能答疑的特殊需求，引入了基于概率的双向最大匹配分词算法、智能问题模式匹配、基于语义依存树的语义分析等技术进行智能问题分析，形成了具有更高答案召回率、合理性与正确性的新一代智能答疑系统.     

基于COAE2016数据集的中文实体关系抽取算法研究

实体关系抽取是知识图谱技术的重要环节之一。英文实体关系抽取的研究已经比较成熟,相比之下,中文实体关系抽取的发展却并不理想。由于相关语料的匮乏,中文实体关系抽取的发展受到了一定的限制。针对这一问题,COAE2016在任务三中提出了中文实体关系抽取任务。通过分别使用了基于模板、基于SVM与基于CNN的实体关系抽取算法解决了这一问题,并根据其在COAE2016任务三的评测数据集上的效果,对比分析了三种实体关系抽取算法的优缺点。实验证明,基于SVM的算法和基于CNN的算法均在评测数据集上表现出了良好的效果。     

基于特征匹配模块和层次知识库的入侵检测系统的实现

提出了一种基于特征匹配模块和层次知识库的IDSPMHKR系统模型,在其中加入历史规则和方法,根据最近访问出现次数较多的规则在不久的将来出现的频度也会较高的特点,设计了EDSPMHKR的层次知识库用来在最短的时间内发现入侵规则,以提高入侵检测系统的实时性;采用KMP算法进行入侵规则的模式匹配,可以降低查找时间,提高系统的综合性能.