XML模式推断研究综述

本文对XML(Extensible Markup Language)数据的模式推断问题研究现状与进展进行了阐述.首先,从正规树文法的角度介绍了不同模式语言的理论模型.进而从模式推断方法、目标模式语言、支持的表达能力、内容模型对应的正则表达式类型等多个方面对当前研究工作进行了细致的分类归纳和对比.此外,还介绍了模式语言中支持的基本语义完整性约束推断的研究进展.最后指出了当前研究中的不足,并对未来需要深入研究的方向进行了展望.重在对XML模式推断的主流方法和前沿进展进行概括、比较和分析,以期对后续研究有所助益.

一类受限正则表达式的推断算法

XML模式推断问题的主要任务可以归约为从一个句子集合中推断出对应的确定型正则表达式。提出了一类在XML模式中大量出现的受限正则表达式,给出了该类正则表达式的推断算法。该算法首先根据给定的句子集合构造自动机,然后根据自动机和句子集合推断出对应的正则表达式。该算法的时间复杂度为max(O(|V|+|E|),O(L)),其中V和E分别表示自动机的节点集合和边集合,L表示句子集合中所有句子的长度之和。对算法的终止性和正确性进行了证明。

面向高超声速滑翔目标的多模型多意图融合轨迹预测

针对高超声速滑翔目标速度快、机动强导致轨迹预测精度低且窗口有限的问题,提出了一种多模型多意图融合轨迹预测方法。首先从目标的控制规律出发,构建了纵向、侧向解耦的时变预测模型集,以升力参数、阻力参数与倾侧角幅值为特征参数,通过最小二乘法与高斯假设设计纵向模型;以倾侧角符号为特征参数,针对攻击意图、规避禁飞区以及C/S型机动等典型动作设计侧向模型。然后考虑意图距离、航向角与规避禁飞区等因素设计意图代价函数,基于贝叶斯理论推导预测模型与意图的后验概率递推公式,通过多机动模式、多意图的双层次融合提高轨迹预测准确性与鲁棒性。仿真结果表明,该方法能够应对高超声速滑翔目标的复杂机动,有效提高了长时轨迹预测精度。