一种面向深度数据包检测的紧凑型正则表达式匹配算法

深度数据包检测(Deep Packet Inspection,DPI)采用正则表达式匹配算法,将每个数据包内容与一组预定义的特征进行匹配.正则表达式匹配算法是一种多模式特征匹配算法,采用确定型有限自动机(Deterministic Finite Automaton,DFA)表示一组正则表达式特征,实现一次内容扫描可匹配多个特征.基于硬件的正则表达式匹配算法面临存储空间需求大等挑战,即片上嵌入式存储器难以存储日益增长的DFA存储空间需求,从而限制了DPI的性能和可伸缩性.近年来,Smith等人提出了一种基于扩展有限自动机(eXtended Finite Automaton,XFA)的正则表达式匹配算法,即在状态上增加辅助变量和简单操作指令,消除了DFA状态空间爆炸问题,从状态方面减少存储空间需求.为了进一步减少XFA存储空间需求,本文提出了一种基于紧凑型有限自动机(Compact Finite Automaton,CFA)的正则表达式匹配算法,称为紧凑型正则表达式匹配算法.CFA是一种存储高效的有限自动机,即从迁移边方面减少XFA存储空间需求.在CFA构建过程,本文提出了基于优先级的迁移边压缩方法,融合相同目的状态最多的迁移边,从而减少存储空间需求;在CEA匹配过程,本文提出了基于位图的迁移边查找方法,并行查找不同优先级的迁移边子集,从而确保匹配效率.Snort特征规则集的实验结果表明:与XFA相比,CFA在迁移边条数上减少了88.2%,在存储空间大小上减少了83%,在匹配时间上减少了12%.     

基于光谱峰谷沿匹配的荧光光谱定量分析方法

超短激光脉冲与大气相互作用产生具有分子特征谱的荧光光谱,如能对该荧光光谱进行识别,则可获知气体的成分和浓度,目前该方法在环境监测中应用的主要困难是缺乏光谱分析的有效手段.针对这个问题,本文提出了一种新颖的基于光谱峰谷沿匹配的定量分析方法.首先采用小波分解对光谱数据进行压缩去噪,对重构后的光谱进行光谱峰/谷沿相似度的分析.在此基础上,选取由主要特征峰构成的六个特征峰团,并对峰团的强度进行主成分分析.通过对前2个主成分进行光强-浓度的最小二乘法拟合,实现了对空气中低浓度掺杂气体的高精度定量分析.     

体域网中基于特征组合的步态行为识别

物联网(internet of things,IOT)拥有无处不在的识别、传感和通信能力,体域网(body area network,BAN)属于物联网中和人体相关的领域,其应用广泛,可以在日常生活中对人们进行监测及提供帮助.行走是许多日常活动的基本环节,因而步态分析能为体域网应用提供重要的生理行为信息.现有的步态分析已取得一定的研究成果,但仍存在一些问题,例如大多数步态特征提取是对加速度信号进行6重以上的变换,使得特征达到了45维以上,最后需要通过降维或优化来简化特征,较为复杂.本文设计一种灵活便捷的数据采集系统,并利用小波变换、傅里叶变换和四分位差提取出加速度信号中比较简单、低维度但能反应运动特征的步态参数,之后通过模式识别算法进行步态行为识别验证.实验结果表明该系统使用方便,特征提取方法简单实用,识别精确度为97%,EER(equal error rate)最小可到0.9%.     

基于栅极信号的功率器件老化特征分析

本文研究栅极动态信号在功率器件故障预测上的应用.首先介绍了功率器件栅极动态信号反映的相关失效机制,并分析了栅极动态信号的老化特征及影响因素.提出了老化特征提取方法,选定动态过程时间,动态过程面积比率作为老化特征.使用降频错位采样的方法还原高频采样下计算的老化特征,降低利用动态信号进行故障预测的采样频率,以提高方法可行性.通过NASA公布的数据集进行实验验证,提取的老化特征明显,降频采样达到了预期效果.     

基于特征组合的黄河源园区土地覆被分类

为了解黄河源园区地物分布格局,本文以黄河源园区为研究对象,利用Landsat 8 OLI影像获取其光谱、植被、水体和纹理特征,采用Relief F算法对所有特征进行重要性排序,选出前8个特征作为优选特征;基于随机森林(RF)方法研究不同特征组合对分类结果的影响,为评估RF方法的效果,对优选特征组合,采用决策树、K近邻、...     

美国国家科学基金会与企业联合资助基础研究的经验及启示

由世界先进国家的科技发展经验可知,企业参与基础研究十分重要而且非常必要。文章对美国国家科学基金会（NSF）面向企业的项目资助体系进行了详细介绍和深入剖析,在总结NSF资助企业开展基础研究经验做法的基础上,分析我国科研机构发展过程中面临的各类问题,提出进一步加强与产业部门的合作与联系、加强与高科技企业的联系、设立定向资助项目、鼓励校企联合申请、加强产业界与学术界的交流合作等建议,以期为进一步完善中国国家创新体系提供切实的政策参考。     

基于多模块关系网络的2D足迹分类

由于足迹数据的样本量有限,类间差小、类内距大,一般方法难以获取有效的足迹特征表示,导致足迹分类准确度不高.针对双模态2D足迹分类问题,文中提出一种基于小样本学习的多模块网络算法(MulRN),该算法在嵌入单元与关系单元使用了多个模块来提高网络的特征提取能力与特征度量能力,使用具有多分支结构的Inception模块与MR...     

黄河流域甘肃段城镇经济空间结构特征演变及动因探析

目的 在黄河流域生态保护和高质量发展成为重大国家战略、黄河流域甘肃段作为甘肃省国土空间格局优化主体的时代背景下,从经济视角探索区域城镇空间结构的内在属性以提高黄河流域甘肃段总体发展水平。方法 借助引力模型、区位商指数及地理探测器分别从城镇经济联系网络结构、城镇竞争优势结构、产业集聚结构3个方面对黄河流域甘肃段城镇经济空间结构的演变特征、动因进行探讨。结论 区域经济联系网络水平和城镇竞争优势水平均逐步增强,其结构由单中心簇型向多中心簇型演进,第一产业集聚结构经历了“全局型结构—穿孔型结构”演变过程,第二产业集聚结构为穿孔型结构,且该结构逐步增强,第三产业集聚结构经历了“穿孔型结构—局部型结构—穿孔型结构”的演变过程;黄河流域甘肃段城镇竞争优势与地方政府财政收入关系密切,相应产业产值占比越高产业发展越集聚,此外受生态保护、供给侧改革的影响,已经开始走去工业化及工业转型道路,固定资产投资和政府财政支出在发展第二产业上的投入占比将下降。     

基于Brisk和Sift的快速图像拼接

针对基于Sift特征的图像拼接算法存在拼接过程耗时较长的问题,提出了一种基于Brisk算子的改进算法.该算法首先对均值滤波平滑的参考图像和待拼接图像基于Brisk特征进行粗匹配得到初步的重叠区域,然后对参考图和待拼接图的初步重叠区提取Sift特征并基于提取到的Sift特征完成特征点匹配及拼接.对基于Sift、Brisk...     

基于耳蜗图多示例分析的音频场景分类模型

音频场景分类(Acoustic Scene Classification, ASC)是计算听觉场景领域最具挑战的任务之一。传统的ASC模型大多采用基于线性频率分析的手工特征加基于深度学习的分类模型方法。然而,一方面,由于基于线性频率分析的特征提取方法无法模拟人耳基底膜的非线性频率选择特性,从而造成特征分辨率低下的问题;另一方面,现有的分类模型无法解决由于音源复杂且音频事件高度重叠所造成的分类准确率低下的问题。为了解决以上问题,提出了基于耳蜗图多示例分析的音频场景分类模型,一方面采用中心频率按照等效带宽均匀分布的余弦滤波器组对信号频谱进行滤波以模拟人耳听觉感知特性;另一方面,通过引入多示例学习刻画整个数据结构的特点以提高分类准确率。此外,为了抵抗音频事件的频移影响,在多示例学习分类模型的分类预测整合器中采用平均池化方法。在DCASE 2018和DCASE 2019竞赛所提供的Task1a数据集上的实验结果表明,本文提出的模型比DCASE 2018竞赛所提供的基线系统以及传统的基于Log Mel特征提取和多示例学习的模型实现了更高的分类准确率,同时也验证了平均池化要优于最大池化。