基于逻辑相似性的运动检索算法

针对基于内容的人体运动检索问题,提出了一种基于逻辑相似性的运动数据检索方法。首先,针对特定人体运动序列数据,使用自组织网络映射算法对运动数据进行预处理,找出运动数据帧的最佳匹配单元。然后,应用数据编码规则对匹配单元进行量化及编码处理,获得基于符号化表示的运动描述符。基于符号化表示的描述符建立运动序列索引机制,应用多分辨率框架进行运动模式匹配。最后,按照模式匹配结果进行运动相似性排序,输出检索结果。在CMU运动数据库中的试验结果表明了算法有效性。     

设计模式及其在软件设计中的应用研究

总结了不同模式适用于不同应用的一般规律，分析了常用模式的内涵及侧重点，提出了设计模式应用于软件设计的策略，即抽象求解问题、划分问题类型、模式初选、模式匹配、根据问题进行模式变体、软件体系结构细化、设计优化、性能优化及设计质量度量．通过电力行业绘图平台的实际应用，给出了基于软件度量标准下的系统稳定性参数的计算方法．分析与实地测试表明，所提策略能够优化软件的设计及性能，为使用者提供了一种快速选取设计模式的途径．     

一种新的多模式快速匹配算法

提出了一种针对多模式的快速模式匹配算法。算法分为预处理阶段和匹配阶段两个部分，预处理阶段对所有待匹配的模式进行分析，构造一个关于这些模式的树型有限状态自动机，匹配阶段利用这个模式自动机．对文本串进行一次性的搜索，查找文本是否包含模式集中的模式。为了提高了匹配速度，算法利用已匹配的字符串信息实行跳跃式的比较，避免了文本扫描指针的回溯。     

模糊匹配在高校毕业生供需管理中的应用

将模糊匹配的方法与技术应用于计算机化的高校毕业生就业供需管理系统，实现毕业分配工作中学生和用人单位的双向选择，收到了良好的应用效果。     

基于并行基因算法的语音识别方法

提出一种基于并行基因算法的孤立字识别时间规正算法，该算法是在［３］的基础上提出，可解决动态时间规划（ＤＴＷ）难以解决的一些问题：①使距离归一化因子Ｍ与实际路径相关；②以自然方式提供多条最佳规划路径；③语音端点检测正确性对识别率的影响得到一定程度的改善。建立了试验数据库，根据试验数据建立了模板距离遵循正态分布的算法性能分析模型。比较了并行基因算法，串行基因算法［３］和动态时间规划算法的性能。试验结果表明：基因算法比动态时间规划能得到更高的识别率，在单ＣＰＵ情形下，虽然并行基因算法的性能比串行基因算法略微提高，但至少可节约三分之一的ＣＰＵ时间     

非均匀层状介质中感应测井响应的新型计算方法

数值模式匹配(NMM)法是电法测井数值模拟的有效方法,但是由于其在解析部分要推导反射矩阵和透射矩阵公式,因而比较烦琐.以非均匀层状介质中感应测井为例,探索了径向上数值、轴向上解析数值模式匹配理论,并对解析部分进行了改进,即应用电场强度和磁感应强度在界面的连续性条件推导出了上行波和下行波的递推关系,并提出了界面转换阵的概念.其思路简单,具有更加明确的物理意义,易于编程实现.经对比,新算法的数值模拟结果与原来的NMM方法和有限元方法(FEM)的计算结果是一致的.而且,这一思想同样适用于电极型测井方法的数值模拟,对于精确反演也具有重要意义.     

哈夫曼编码的一种基于树型模式匹配的改进型算法

一般情况下，哈夫曼编码所采用的存储结构及构树方法，不仅影响编码效率，而且也没充分利用存储空间．本文改顺序存储为链式存储，对叶结点和非叶结点采用不同的存储结构来降低空间复杂度．在编码时，充分利用短码字且基于树型模式匹配进行编码，提高了编码性能和传输效率．     

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.     

基于神经动力学系统的关联推理模型

关联关系是事物之间普遍存在的一种关系,过去,由于受串行逻辑化表达方式的制约,该关系并没有得到很好的表述.本文从关联关系的内涵出发,揭示了它所蕴含的并行性的实质,并且以神经动力学系统作为工具,建立了关联推理的基本模型.实验证明,这种模型能够更好的体现事物的整体特性,更加符合认知学中的"整体优势"观点.     

入侵检测系统中模式匹配算法探讨

针对入侵检测系统实现中的关键部分—检测引擎的数据分析模块实现问题,对基于规则的入侵检测来说,模式匹配算法非常重要,它直接影响到系统的准确性和实时性能。研究了几种应用于入侵检测中的单模式精确匹配算法和多模式精确匹配算法,分析了这些算法的复杂性,包括 Brute Force 算法,Knuth-Moris-Pratt 算法,Boyer-Moore 算法,Boyer-Moore-Horspool 算法,Aho-Corasick 算法和 Aho-Corasick_Boyer-Moore 算法。