一种新的应用于数据流关联分析的多模式匹配算法

基于流数据处理技术的关联分析方法要求有一个快速、高效的模式匹配引擎,模式匹配算法是引擎实现的关键.针对传统多模式匹配算法的缺点,在对AC算法和 Wu-Manber算法进行充分研究的基础上,提出了一种能增加了字符匹配跳转距离,减少匹配次数的新的多模式匹配算法———AC-WMN算法,并对该算法进行了性能测试和分析.实验证明该算法能够有效提高模式匹配的处理速度和效率.     

基于Wu-Manber的快速跳跃多模式匹配算法

海量信息处理以及网络入侵检测等应用都对串匹配技术提出了新的挑战。在分析多模式匹配的Wu-Man- ber算法之后,提出一种基于WM的快速跳跃多模式匹配算法。该算法采用增大跳跃距离、减少冗余移动的方法,提高了WM算法的查找效率。试验数据表明该算法的查找时间比WM算法减少了5-9%。     

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。     

一种面向入侵检测的模式匹配算法

模式匹配算法是入侵检测系统中的一种重要算法,算法的效率直接影响入侵检测系统的性能。针对 传统模式匹配算法按照模式中字符排列顺序进行匹配的过程,提出一种基于统计的模式匹配算法,该算法利用字符 串本身的统计特征,利用子串中在主串中出现频率最少的字符为关键字符,通过该字符在主串中出现的位置进行跳 跃式匹配,加快了模式匹配的速度。实验结果表明,该算法比同类的其它算法更加高效。     

入侵检测系统中的模式匹配算法研究

综述入侵检测系统中的模式匹配算法,包括经典的单模式匹配算法KMP算法、BM算法和多模式匹配AC算法。在此基础上提出一种改进算法——两端分段匹配算法,并加以验证,最后指出改进模式匹配算法效率的研究方向。     

围棋模式存储与匹配算法

提出了一种围棋模式的存储方法及模式匹配算法。此方法将旧式的完全存储形式改为只对有用点进行存储的形式,并设计了一套相应的模式匹配算法,为电脑围棋中模式的研究提供了一种参考方法。     

Snort中BM模式匹配算法的研究与改进

随着网络安全问题的日益严峻,入侵检测系统Snort凭借其自身特点能有效地弥补传统安全保护措施的不足,己成为计算机与网络安全的重要组成部分.模式匹配算法是基于特征匹配入侵检测系统中的核心算法,模式匹配的效率决定这类入侵检测系统的性能.文章首先详细阐述了入侵检测系统Snort的BM模式匹配算法思想,在此基础上提出了一种改进的BM算法,该算法在重复后缀较多的情况下,能有效加快模式匹配的速度,提高入侵检测的效率.     

基于混合演化算法的圆度误差计算研究

提出了一种基于混合演化算法的形状误差计算方法。郭涛算法是一种优秀的非线性数值优化算法。文章首先给出了圆度问题的计算模型。然后介绍了郭涛及粒子群优化算法,提出了基于两者的混合演化算法。文章最后将算法应用到实际的圆度误差评价中,计算结果表明混合演化算法可实现圆度误差的精确计算。     

一种改进的Sunday匹配算法

字符串的模式匹配算法在多协议识别技术中,起着至关重要的作用,为了提高多协议识别效率,该文在分析几种经典模式匹配算法的基础上,提出一种基于Sunday算法的改进算法。算法主要是在每次匹配开始前通过一个条件判断语句,判断主串中的相应后缀是否在模式串中,从而减少了无意义的匹配次数,提高了算法的执行效率,通过对比实验证明了该算法的有效性。     

一种基于布鲁姆过滤器的网络垃圾语音检测方法

在VoIP防护系统中,模式匹配是反网络垃圾语音的重要组成部分。精确模式匹配方法的效率直接影响着整个VoIP入侵检测系统的实用性。文章提出并实现了一种结合Boyer Moore模式匹配算法和布鲁姆过滤器的VoIP SPIT检测方法,通过实验验证了这种方法的可行性,并对比了这种检测方法和Wu-Manber算法在实际匹配中的性能。     

基于SVM和信息增益的属性选择算法研究

该文提出了一种新的属性选择的算法,即基于信息增益和支持向量机递归属性消除的属性选择算法。该算法保留了支持向量机的高精确性、高维健壮等优点,并通过将信息增益与其结合,克服了支持向量机由于建模时间长导致运行缓慢的缺点。该文还提出了基于接受者操作特征曲线下面积的选择属性数目的方法,并将其应用于个人信贷信用评价中,取得了良好的效果。     

一种参数曲面求交方法

本文综合网格逼近法和追踪法各自的优点，提出一种混合求交算法。通过理论分析，给出运用实例以及实施的数据结构，该算法能满足稳定性好、精度高、能保证拓扑一致性、效率高等要求。     

混沌—Powell混合算法在机械优化设计中的应用研究

基于机械优化设计问题,提出了一种混沌－Powell混合算法。计算实例表明：该算法具有优化效率高、全局收敛性好、无需求导等优点,是一种解决约束非线性优化问题的理想算法。     

改进PSO算法及其在函数优化中的应用

针对微粒群算法PSO（Particle Swarm Optimization）应用于函数优化存在的问题，提出一种加入了梯度信息改进的微粒群算法。微粒群算法用于函数的优化，具有简单、效果好等优点。但是研究也表明该方法也存在着一些缺点，如计算时间较长、容易陷入局部最小等，这是由于算法本身的随机性决定的。梯度法是传统的优化方法，典型的特征是在确定优化解的方向时遵循梯度下降原则，因此在寻找优化值时方向比较确定，可以减少优化时间。为了克服PSO的缺点，在标准PSO优化策略中引入梯度原则，设计了一个具有梯度指导的PSO算法。现将改进的PSO算法应用于函数的优化，并与标准PSO算法的效果进行了比较。函数优化实验的结果表明，改进的PSO算法提高了标准PSO算法的收敛时间。     

基于小波变换的水轮机组故障诊断的研究

对传统傅立叶分析技术在水轮机组振动故障诊断的故障特征提取的应用进行深入研究的基础上,针对使用该方法提取的频率信息精度不够的问题,提出了一种运用小波分析技术对水轮机组振动信号进行故障诊断的方法.采用Mallat算法并运用设定阈值的方法对采集到的裂纹转子的振动信号进行去噪,然后运用Trous算法对滤波后的振动信号的突变信号特征进行提取.结果表明本方法对水轮机组的振动信号故障诊断具有很好的准确性,为水轮机组故障识别提供了一种方法.     

双通带数字滤波器优化设计研究

提出了一种基于BP算法的正弦基函数神经网络模型及算法的收敛条件,研究了该神经网络算法与FIR线性相位滤波器幅频特性的关系,给出了高阶双通带滤波器的优化设计实例.计算机仿真结果表明,该神经网络算法不仅是有效的,而且是高效的.与传统的窗口函数法和雷米兹优化设计方法相比,其优化设计方法不需要计算矩阵的逆,因而克服了雷米兹优化设计方法求高阶矩阵逆的困难.     

基于序列二次规划方法的高密度电阻率反演

针对高密度电阻率成像法反演计算中存在的困难,探讨了基于序列二次规划(SQP)方法建立 可行的电阻率反演算法的问题。在对三维点电源二维地电体电位场模型有限元法正演计算的基础上, 建立了基于SQP方法的高密度电阻率成像法反演算法。根据勘测中测量电极间距的不同,提出按不同 的电极间距分别建立优化模型进行参数优化。通过对模拟电阻率模型和实际观测资料的反演计算,表 明该算法进行高密度电阻率反演是可行的,其具有对初始模型无特殊要求、收敛速度快的特点。这一反 演算法可望在高密度电阻率成像的反演计算中得到应用。     

步进变频穿墙成像雷达中反投影算法研究

反投影(back-projection,BP)算法具有很高的成像精度并容易进行各种形式的补偿,是广泛应用于穿墙、探地等领域的一种有效的时域成像算法。该文把时域反投影算法应用到步进变频穿墙雷达成像中,并根据墙壁的参数提出了用最短时间法对墙壁的影响进行补偿。通过对实测数据的处理可以看出,反投影算法在穿墙雷达中具有很好的成像精度,最短时间法也能很好地补偿墙壁对目标成像位置的影响。     

基于免疫算法的球形译码算法研究

在多输入多输出(MIMO)系统的信号检测算法中,球形译码算法的性能最接近最大似然检测算法,是目前应用最为广泛的一种信号检测方法,但传统的球形译码算法在低信噪比时计算复杂度较高,在高信噪比时误码率性能不够理想.该文提出了一种改进的球形译码方法,利用免疫算法的寻优能力来获得最佳的初始搜索半径,从而达到在保证译码性能的同时有效地降低计算复杂度的目的.实验仿真结果表明,与传统的球形译码算法相比,基于免疫算法的球形译码方法在高信噪比下可以达到最大似然译码的性能,同时能有效降低低信噪比时的运算复杂度,从而更符合现代无线通信实时性的要求.     

浮点数编码的遗传算法在模糊控制器参数寻优中的应用

提出了一种基于浮点数编码遗传算法寻优模糊控制器参数的方法,对浮点数编码遗传算法的执行效率进行了对比研究,仿真结果表明浮点数编码遗传算法在多维参数寻优中具有很好的效率.