弱可逆有限自动机分解的一个结果

研究弱可逆有限自动机的分解可以为分析有限自动机公开钥密码体制的安全性提供一种重要途径。从输出权的角度讨论了一般的延迟r步弱可逆有限自动机M的分解问题,得到了它可以分解出k0（k0≤r）阶延迟元的一个充要条件,即M可以分解成延迟r-k0步弱可逆有限自动机和k0阶延迟元当且仅当M的所有状态的长k0输出权为1。     

拟（h，k）阶存贮线性有限自动机的一些结果

利用拟（r,r）阶存贮线性有限自动机可以轻松地构造出一个延迟r步弱可逆的有限自动机,这比文献[2]中通过Ra,Rb变换,对（r,r）阶存贮线性有限自动机进行一系列复杂烦琐的变换来构造一个延迟r步弱可逆的有限自动机的方法要简单可行。文章利用拟（r,r）阶存贮线性有限自动机,给出了一种构造延迟r步前馈可逆的线性有限自动机M和延迟r步前馈逆线性有限自动机时的简便方法。     

线性有限自动机的输入存贮性及其算法

讨论了线性有限自动机的输入存贮性,得到了线性有限自动机具有有限阶输入存贮的充要条件,并且给出了判断线性有限自动机有无有限阶输入存贮以及求线性有限自动机的输入存贮阶效的一些算法.     

有限自动机化合的一些结果

主要讨论了有限自动机的化合与化合前两个有限自动机的弱可逆性,严格延迟步数,弱逆以及线性的一些关系．     

有限交换环上的线性元胞自动机

在线性元胞自动机矩阵表示的基础上证明有限交换环上的线性元胞自动机的一组定理,并借此分析某些典型线性元胞自动机的演化性质.     

幺半环上一类有限状态自动机的约简性

对幺半环上确定型有限状态自动机及其约简性进行定义,得出两个状态是否可分的判定方法,证明了幺半环上任意一个有限状态自动机都与一个约简的自动机等价,并给出了一个具体可行的算法,最后举例验证了这一结果.     

用构造性神经网络推导模糊有限状态自动机

采用构造性神经网络来推导模糊有限状态自动机(记作FFA),在网络训练过程中,按照Blanco网络的学习规则调整连接权重,在网络结构的动态修改中利用了级-相关算法的最大相关性思想,最后将该网络应用到具体的FFA推导中,实验证明它是有效的.     

确定型有穷状态自动机的同态压缩

对于确定型有穷状态自动机(DFA),通过定义状态集上的等价关系≈Q,借助于等价关系,可以在平方时间内构造出接受相同语言的极小化自动机.本文在DFA之间引入同态关系,证明了同态压缩下DFA接受相同语言.     

基于词计算的Fuzzy有限自动机的最小化

介绍了一种基于词计算的一类新的Fuzzy有限自动机,这种自动机的输入和输出分别由输入和输出字母表的Fuzzy子集串代替,定义了它的最小形式,得到这种新的Fuzzy有限自动机M都存在一个与之等价的最小Fuzzy有限自动机Mm。     

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.     

确定有限自动机的矩阵形式

研究自动机的方法有状态转换函数、RTL、VHDL以及矩阵形式等方法.矩阵形式与其它方法相比能很好地完成对自动机状态转化过程的演算.自动机是描述集合之间某种关系,它的工作过程是一种逻辑推理过程.根据自动机的逻辑形式定义,结合矩阵方式,建立了自动机的矩阵逻辑运算方程;同时讨论了矩阵表示的有关性质.     

一种基于有限运行时间自动机的基因网络模型

阐述了最近几年来国外基因网络系统逻辑行为的研究新进展——基于有限状态自动机模型的方法,针对该方法的局限性,提出了一种基于有限运行时间自动机的基因网络模型,以描述网络行为的时间约束.     

概率有限自动机的交换性

提出了一类概率有限自动机并给出其交换的概念,得到了此类自动机交换的一些刻画,定义了两个概率有限自动机的和与积,并且得到了和自动机、积自动机交换的充要条件。     

基于粗糙集理论的有限自动机最小化方法改进

有限自动机放在粗糙集的范畴中来研究,它的各个状态对应粗糙集论域中的每个对象,每个输入符号为一个等价关系。从粗糙集的角度,利用对论域进行知识划分的方法,每次产生新的等价类,直到每个等价类都不能划分为止,从而得到最小化的有限自动机。与已有的研究方法不同,该方法以粗糙集理论为工具,为有限自动机最小化方法研究提供了新的思路。     

非确定型有穷自动机的极小化

利用自动机状态集上的等价关系对自动机的状态集进行极小化, 从而得到与原自动机功能等价的极小化自动机. 通过两台确定型有穷自动机（DFA）的连接, 构造一台非确定型有穷自动机（NFA）. 利用这两台确定型有穷自动机状态集上的等价关系, 可以构造这台非确定型有穷自动机状态集上的等价关系, 从而对这台非确定型有穷自动机进行极小化. 结果表明这台非确定型有穷自动机的极小化自动机的状态复杂 度, 不大于对那两台确定型有穷自动机的极小化自动机进行连接得到的非确定型有穷自动机的状态复杂度; 并且自动机在等价关系基础上进行极小化时不改变识别语言.     

一种非确定型有穷自动机的极小化方法

自动机状态极小化是寻求状态数较少的自动机,使其与原自动机接受相同的语言．确定型有穷状态自动机（DFA）极小化问题在平方时间内可解,通过状态集上引入等价关系导出的商自动机即为接受相同正则语言的极小化自动机．而非确定型有穷状态自动机（NFA）极小化问题尚未找到有效算法．尽管NFA可以转化为DFA且接受的语言不变,但可能会出现状态数指数级增加．从语言B可以构造一个接受自己的子语言自动机,同态压缩映射子语言自动机为最终系统,从而为接受语言B的极小化自动机．     

基于可逆记忆CA融合时间延迟的图像加密算法研究

针对当前的元胞自动机加密系统不具备记忆功能,使其安全性\加密速度不理想;且目前的图像加密算法都忽略考虑时间延迟现象,无法体现加密的真实过程。对此,提出一种可逆线性记忆元胞自动机(cellular automata-CA)与时间延迟函数,采用二者相融合的加密算法来克服上述问题;并将非线性耦合置乱方法引入算法中。首先迭代一维线性分段映射所得到的一维数组,该数组通过非线性耦合置乱方法后得到一个置乱数组,并利用该数组对初始图像进行置乱处理,改变像素位置;然后将时间延迟引入到Logistic映射中,利用可逆线性记忆元胞自动机的演变规则对二者相融合所生成的时间延迟伪随机数组进行迭代,得到迭代数组。利用该迭代数组根据像素扩散机制对置乱图像进行扩散加密处理,改变其像素值。借助MATLAB仿真软件来验证算法。结果表明:提出的图像加密新算法具有优异的加密性能,加密机制高度安全,其密钥空间巨大,抗攻击能力大幅度提升。     

C-TERN: 一种基于CFSA的军事新闻文本时间信息处理算法

提出一种基于层叠有限状态自动机(CFSA)的中文军事文本时间表达式识别与规范化算法C-TERN。C-TERN首先利用成熟的分词工具识别出文本中的时间词, 然后将从通用语言和军事语言中提取的时间表达式规则分成多层, 逐层进行时间信息的精细识别。在规范化过程中, 通过4个步骤分别对特殊时间表达式、简单时间表达式、时间段表达式和绝对/相对时间表达式进行推理计算和规范化。算法考虑了规则集提取的正确性、规则之间冲突的消解以及匹配方式的合理性。在多个数据集上的实验结果显示, C-TERN不但能有效地识别标准时间、偏移时间和不确定性时间表达式, 而且能完成对简单、特殊以及隐含的时间点、时间段和偏移时间的推理与规范化, 能够满足军事文本时间信息处理的需要。     

有限群自动机的若干环论与图论性质

通过研究有限群自动机的关联环和导图来刻画有限群自动机,给出了有限群自动机不可约和不可分的一些判别法则。