一种改进的数据库模式匹配算法

在SF算法的基础上，提出了一种改进的数据库模式匹配算法Similarity Flooding-Complex（SF-C），它能半自动的处理简单匹配和复杂匹配，而且应用了词法分析技术，对候选匹配进行分类处理，使对简单匹配和复杂匹配的处理同时进行，一定程度上提高了效率。     

高效率的模式匹配算法

给出高效率的模式匹配算法Ｂｏｖｅｒ－ｍｏｏｒｅ算法的原理及其具体实现。     

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。     

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.     

Deep Web查询接口的复杂模式匹配

Deep web中用户需通过查询接口才能得到其中的数据,查询接口一般形成属性间m:n复杂模式匹配。为统一相同领域的查询接口,本文提出了一个基于关联规则的匹配方法,从整体上双重匹配成组属性和同义属性。     

一种快速近似模式匹配算法

为进一步提升传统的近似模式匹配问题解决方法——动态规划算法的性能,提出了一种新的过滤型近似模式匹配算法.该算法结合动态规划算法,切分模式串得到长度相等且更小的模式片;在此基础上将待匹配的文本串分割成子串,并建立相应的索引;同时设计了一个新的过滤策略来消除匹配检查中的冗余.通过实例将文中方法与现有方法进行对比,结果表明:文中方法的匹配时间较短,匹配性能优于现有方法;随着模式串长度的增加,文中算法的优越性更为明显,模式串长度大于45后,文中算法的匹配时间可比传统动态规划算法缩短一半以上.     

模式匹配算法的优化研究与实现

模式匹配算法已在入侵检测、文本挖掘等多种领域中被普遍运用,尤其是网络安全方面,如信息过滤、入侵检测等等.而模式匹配算法的效率性能对于提升网络安全性能有很直接的影响,所谓的模式匹配算法,即是在给定的文本主串T中寻找模式串P并进行匹配定位的一个过程.本文对一些比较经典、在实际应用中使用广泛的算法做了简要的介绍和分析,并且基于BMH算法和BMHS算法做了一些优化和改进,本文融合了BMH算法和BMHS算法之所长,并且在匹配的时候进行了双向匹配,仿真实验结果表明本文提出的改进算法提高了匹配效率缩短了执行时间.     

一种改进的Sunday模式匹配算法

字符匹配效率是很多计算机应用系统的性能瓶颈,研究设计高效的匹配算法有助于提高相应系统的应用性能。在分析典型Sunday匹配算法的基础上,对其进行了较为有效的改进。改进算法在字符串匹配前先计算模式串的倒序特征值,也就是以此计算出模式串的最后s个字符在本模式串中倒序除自己以外的下一次出现的位置。每一次字符匹配都采用倒序匹配并利用这种匹配的结果,匹配结果结合倒序特征值可以直接决定特征串的下一次位移数。在进行完一次字符匹配后,采用增加一个遍历字符的Sunday算法来遍历模式串以计算下一次位移数,以此尽可能地排除无效匹配。实验结果表明改进算法的效率比Sunday算法有一定提高。     

适合中文的双向比较模式匹配算法

分析了几种常用的模式匹配算法,提出一种适合于中文的基于KMP的改进算法,即双向比较模式匹配算法.该算法以KMP算法为基础,引入特征数组以记录模式串尾字符在模式串中出现的位置信息,从而获得模式串在匹配过程中的最大移动距离和最少比较次数.实验结果表明,双向比较模式匹配算法可有效降低匹配次数.     

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.     

模式匹配的一种新方法

为找出模式匹配中数据源模式和一个全局模式之间的模式对应关系、实例转换和语义映射等 ,采用框架方法来描述待匹配的两种模式 .应用多Agent系统中的Matchmaking方法 ,对框架中的不同槽的内容采用不同的匹配处理 ,是比较新颖的模式匹配方法 .     

基于形式概念分析的模式匹配算法

提出了一种基于形式概念分析的模式匹配的FCABSM方法,该方法由3部分组成:首先,以朴素贝叶斯文本分类算法为基础设计名称分类算法及描述分类算法,分类目标模式与待匹配模式的元素名以及元素描述,为模式间元素的匹配提供初始依据.其次,利用形式概念分析技术整合分类结果、元素类型信息以及约束信息,提高匹配精度.该阶段为待整合信息创建形式上下文、获取形式上下文中蕴涵的概念、确立概念间偏序关系及构建概念格.最后,以第二阶段的概念格为计算依据,引入基于结构的相似评估模型来计算出最终的匹配结果.实验表明,基于FCA的模式匹配方法的平均性能优于缺少FCA整合的直接匹配方法.     

基于模糊集的地理信息模式匹配算法

结合现有模式匹配算法和GML模式的特点,给出了元素与元素语义贴近度的定义,在通用匹配规则的基础上引入具体的匹配规则．针对匹配规则在计算语义贴近度中的作用定义了权值调配函数,并给出了关于元素对的匹配函数的定义和计算公式．实验表明,该算法能够有效发现地理信息模式中元素之间的相似关系,提高了元素之间匹配结果的准确度,对地理信息模式的整合有较大的帮助．     

基于模糊匹配的数据库模式测试方法

数据库模式测试是数据库系统测试的重要工作.在前期的研究中已经实现了一种简单的数据库模式测试方法,该方法针对数据库ER模型和逻辑模型不一致的问题进行了研究.但是该匹配方法单一,属于一对一的语义匹配,为了解决这一局限性,提出了一套基于“模糊匹配”的数据库模式测试方法.该方法考虑了以上方法的不足,使用“模糊匹配”对数据库模式进行测试,解决了由于数据库结构复杂导致测试结论误报率高的问题,并且将数据字典信息作为匹配标准,对匹配信息进行种类划分,减少了匹配工作量,同时还将语义信息和结构信息相结合,提高了匹配准确度.     

基于遗传算法的复杂网络节点匹配问题

为提高已知匹配节点较少情况下的网络节点匹配精度,提出一种基于遗传算法的复杂网络节点匹配方法。该方法根据网络结构以及已知的部分节点匹配信息,计算节点相似度矩阵,再由遗传算法求得网络间相似度之和最大的节点匹配方案。将其应用于EA随机网络、WS小世界网络和BA无标度网络,结果表明,三种复杂网络的匹配精度均有提高。该结果验证了文中方法的有效性。     

超声换能器电匹配特性研究

超声换能器电匹配特性研究韩庆帮林书玉鲍善惠郭孝武（陕西师范大学应用声学研究所，西安７１００６２；第一作者，男，３０岁，硕士研究生）压电式超声换能器在其谐振频率附近工作时，由于静态电容的影响一般呈容性．如果直接将信号源接到换能器上，将会产生一部分无功分...     

GLAV集成方法中的模式匹配研究

GLAV是一种新的集成方法,它能为信息集成系统的映射关系提供更具表现力的方式.映射表示源模式与全局模式之间的对应关系,主要研究了GLAV集成方法中产生映射规则的模式匹配方法.首先将SUDAI模型转换为模式树,然后基于树进行匹配.匹配包含语言学和结构匹配两个基本阶段,语言学匹配结合了术语关系和约束进行计算,结构匹配结合了类属性和上下文节点两个方面,并成功解决了模式规模差异带来的负面影响.计算的结果可以判断两个信息类是否是一个映射候选,经过验证后可确定它是否是一个合理的映射.最后定义了一个基本DTD来描述匹配的最终结果.