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.     

IDS中一种快速模式匹配算法

网络入侵检测系统的效率取决于模式匹配算法选择.分析了目前网络上最常用的BM算法及其不足,在此基础上提出了一种更高效的改进算法.该算法利用已匹配字符的信息,增加了坏字符方法的右移量,提高了匹配的效率.实验测试结果表明该算法能够有效提高网络入侵检测系统的检测速度.     

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.     

产品本体筛检方法及其在变型没计中的应用

提出了一种应用于产品变型设计中的本体筛检方法,该方法以完整的产品资源本体视图为基础,将产品的功能需求、结构特征等转化为需求约束,设计人员根据需求约束对产品资源本体进行筛检。针对不同的筛检层次和筛检对象,给出了模式匹配、实例匹配与人工决策相结合、实例推理自动匹配等筛检规则。这种人机结合的半自动筛检方法提高了产品变型设计方案的准确性,增加了设计过程的柔性和效率。开发了一套针对建筑门窗产品的变型设计支持系统,证明所述方法的可行性和有效性。     

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.     

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.     

有限自动机在模式匹配中的应用与研究

有限自动机匹配算法是多模式匹配中的重要算法.反向有限自动机在一定的条件下能压缩自动机的规模,从而提高模式匹配的速度.将反向有限自动机算法与BM算法相结合,利用当前获取信息进一步增大匹配过程中的跳跃距离,可进一步提高模式匹配的速度.     

模式匹配技术在Snort中的应用和改进

目前有常用的几种模式匹配技术。在 snort 模式匹配方法中还有一定的局限性,协议匹配、字符串匹配也存在一些弊端。为了有效的提高入侵检测系统的可靠性,可以综合利用各种匹配技术并对匹配算法加以改进。采用协议分析大大减少模式匹配的计算量,提高匹配的精确度,减少误报率;对 BMH 算法的改进可以更进一步的提高匹配效率。从而开发出更高效的基于 Snort 的入侵检测系统。     

有限自动机在模式匹配中的应用与研究

有限自动机匹配算法是多模式匹配中的重要算法.反向有限自动机在一定的条件下能压缩自动机的规模,从而提高模式匹配的速度.将反向有限自动机算法与BM算法相结合,利用当前获取信息进一步增大匹配过程中的跳跃距离,可进一步提高模式匹配的速度.