一种改进的BMHS模式匹配算法

模式匹配在计算机应用中扮演着很重要的角色。通过分析BM,BMH和BMHS算法及相关改进算法,提出BMHS算法的改进算法(DBMHS)。该算法(DBMHS)充分利用模式串两端字符,通过比较模式串两端字符的跳转距离来实现更大距离的跳转。实验证明,改进后的算法显著增加了匹配窗口的跳转距离,有效地提高了匹配效率。

面向入侵检测的改进BMHS模式匹配算法

模式匹配算法是入侵检测系统中使用较多的一种算法。分析几种常用模式匹配算法,提出一种基于BMHS的改进算法——N-BMHS算法。该算法对字符串进行双向模式匹配,引入一个新的数组s记录模式串中字符的出现次数,次数为1时可以利用已匹配的信息来辅助得到模式串的最大移动距离。实验结果表明,改进的模式匹配算法能减少比较次数,有效提高匹配速度。

基于入侵检测的BMHS模式匹配算法改进

模式匹配算法是入侵检测系统中使用较多的一种算法。通过对经典的KMP、BM、BMHS字符串匹配算法进行分析比较,提出了一种改进的BMHS算法,该算法增加了最末位字符和在匹配串中出现字符的前一位置字符是否出现的考虑,多数情况下能实现最大移动距离m+1。实验仿真结果表明,该算法能够在一定程度上减少了匹配次数,有效提高了匹配的效率。

一种基于改进BMHS的基因序列匹配算法

基因序列匹配是生物信息学中一个重要的问题,基因序列在计算机处理中通常被看作是由有限的字符集组成的文本字符串,故可将基因序列匹配问题归结为字符串匹配问题。本文在对传统的BMHS字符串匹配算法的分析的基础上,提出了一种更为高效的基因序列匹配算法——BMHS_M算法。该算法充分利用已匹配部分的信息、移动窗口末尾的字符下一位字符与首字符的关系,并采取预判机制进行融合跳跃,最大移动步数可达到2m+2。实验结果表明,改进后的BMHS_M算法有效提高了基因序列的匹配速度。

网络入侵检测系统中的多模式匹配算法设计

为提高网络入侵检测系统多模式匹配算法性能,解决传统模式处理模式串数量较低的问题,文章将对多模式匹配算法进行优化设计,通过改进BMH的方式提高系统信息处理能力,对比改进BMH与传统BM算法进行验证。结果表明:改进算法对模式串的处理能力明显提高。

一种改进的BMH模式匹配算法

分析了目前网络上最流行的BM算法及其改进算法BMH,在此基础上提出了BMH算法的改进算法BMH2。考虑了模式串自身的特征,在原有移动距离数组的基础上增加一个新的移动数组,从而充分利用模式串特征进行更大距离的移动,使算法获得更高的效率。实验证明,改进后的算法能够增加"坏字符"方法的右移量,有效地提高匹配速率。

入侵检测系统中改进的AC_BMH算法

提出一种改进的AC_BMH算法。该算法利用双字符进行跳跃,可以在增大模式串失配概率的同时跳过更大的距离,通过结合QS算法进一步增加模式串匹配失败时的跳跃距离,并借助压缩存储机制降低内存的使用量。实验结果表明,相比原AC_BMH算法,改进算法的字符串匹配速度提高了29%～52%,在模式串较多时,内存使用量可减少90%。

BMH2C单模匹配算法的研究与改进

BMH2C算法综合BMH和BMHS算法,利用当前窗口字符t[k]及其下一字符t[k+1]组成的双字符串来决定模式串右移量,具有比BM算法、BMH算法、BMHS算法更优的性能。但对于双字符串在模式串中出现一次及以上的情况。BMH2C算法中的模式串右移量仍有待进一步增大,从而减少当前窗口右移次数,提高BMH2C算法的匹配效率。为此,在BMH2C算法的基础上提出一种改进算法,该算法考虑双字符串舭t[k]t[k+1]在模式串中出现的次数,以及该双字符串在模式串中对应位置的后继字符与字符t[k+2]的相等关系。改进算法利用2个右移数组和1个模式串预处理数组,在匹配过程中通过判断字符t[k+2]与模式串预处理数组中相应字符是否相等,从而选择2个右移数组之一的对应值作为当前窗口的右移量。实验结果显示,在相同条件下,对于当前窗口移动次数和匹配所耗时间,BMH2C改进算法比BMH2C算法分别平均减少11.33%和9.40%,有效提高了匹配效率。

基于双字符序检测的BM模式匹配改进算法

BM算法是一类效率较高的单模式匹配算法,通常改进的BM算法往往从提高字符首次不匹配概率和匹配窗口的最大移动距离入手,但为实现此目的所带来的高访存开销使算法实际效率受到影响。DCSBM算法以适当减小关键步长为代价,在利用双字符序检测提高首次匹配失败概率的同时,对匹配窗口移动关键步长字符距离所需的查表次数和访存次数进行优化。经测试,DCSBM算法显著提高了匹配窗口的平均移动距离。在文本或模式串相对较长情况下,该算法实际测试效率优于BM、BMHS、BMN等算法。

一个快速的字符串模式匹配改进算法

在分析了BM算法以及一些重要的改进算法的基础上,提出了一种新的改进算法——BMG算法。该算法结合了BMH算法和BMHS算法的优点,同时考虑了字符串后一位字母的唯一性,提高了最大位移m+1的出现概率,有效地加快了匹配速度。BMG算法已经通过实验测试,并证明是有效的,测试结果表明该算法比BM、BMH、BMHS算法有更好的性能。

基于坏字符序检测的快速模式匹配算法

提出一种基于坏字符序检测的快速模式匹配算法(BCSBM)。该算法利用相邻字符序列在模式串中不出现的概率较单字符高的特性,基于好字符和坏字符序表实现字符匹配过程的"跳跃"。BCSBM算法显著减少了匹配窗口内字符的匹配次数,同时增大了匹配窗口的平均移动距离。算法的实际测试效率较高,在文本或模式串相对较长的情况下该算法的效率提高明显。

BM模式匹配算法的研究和改进

模式匹配算法在数字通信、入侵检测等多种领域都有着广泛的应用,BM算法以其高效的匹配过程成为模式匹配算法中应用最为广泛的算法之一。尽管如此,BM算法的效率还是可以再提高的。本文在介绍经典BM算法及其改进的BMH、BMHS算法的基础上,通过整合、改进后,提出了一种新的改进的IBMH算法。在对以上算法进行复杂度分析以后,再通过具体的实验验证。结果表明IBMH算法在比较次数、运行时间、稳定性等方面明显优于BM、BMH以及BMHS等算法。

基于BM的模式匹配改进算法

文章分析了BM算法及其改进算法BMHS,在此基础上提出了BM的改进算法FSBM。该算法利用当前匹配窗口的下一个字符的位置信息以及当前尝试中的已匹配子串,增大右移量,减少匹配次数,有效地加快了模式匹配的速度。

一种快速的单模式匹配算法

在分析了BM算法以及一些重要的改进算法的基础上,提出一种新的改进算法——Y_BMHS算法.利用辅助的二维数组,考虑了文本串后间隔的两位字符和模式串首字符的唯一性,使得最大位移提升到m+3,出现概率也显著提高,加快了匹配速度.证明Y_BMHS算法比BM、BMH、BMHS等算法有更好的性能.

一种改进的基因序列匹配算法

提出了一种基于BM算法的改进字符串精确匹配算法。该算法采用双向匹配,充分考虑文本串中当前失匹字符、模式串尾字符与文本串对应的字符、模式串尾字符与文本串对应字符的下一个字符三者之间的关系,同时,在失匹时先不进行跳跃,而是根据当前失匹字符或模式串尾字符对应文本字符的下一个字符预先判断下一次跳跃后文本窗口的尾字符与模式串尾字符是否相同,然后再决定模式串的跳跃距离。从实验结果可知,当改进的算法用于DNA比对时,改进的算法比BM算法、BMHS算法性能更优。

改进的多模式字符串匹配算法

在经典的AC多模式字符串匹配算法的基础上,结合BMH算法的优点,提出了一种快速的多模式字符串匹配算法。一般情况下,该算法不需要匹配目标文本串中的每个字符,而是在实际比较之前跳过尽可能多的字符,以减少字符比较的操作,实现快速匹配。在模式串较长和较短的情况下,算法都有很好的性能。实验表明,在模式串较短时,本算法所需的时间仅为AC算法的50%～30%;在模式串较长时,所需时间为AC算法的26.7%～15.2%。

一种快速的字符串匹配算法

字符串匹配技术在许多领域里广泛应用 ,本文在分析了 BF、BM算法以及一些重要的改进算法的基础上 ,提出了一种新的改进算法—— BMH2 C,该算法利用两个字符计算右移量并保存在二维数组里 ,使右移量增大 ,比较次数减少 ,有效地提高了匹配速度 .

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.

基于一次判断双字符比较的模式匹配算法

针对模式匹配中的单模式匹配算法,分析了其中性能较高的QS算法及其改进算法BMH2C算法的,结合QS算法和BMH2C算法,提出了一种改进的QS算法—基于一次判断双字符比较的模式匹配算法(SJDC算法),增大了匹配失败时的右移量,提高了匹配速度。本文最后对此算法利用不同的模式串进行了实验仿真,仿真结果表明,此算法有效地减少了模式串移动的次数,提高了模式匹配性能。

一种改进的单模式匹配算法在DNA检测中的应用

本文研究的是DNA检测中的片段匹配算法问题。在BM算法及其改进的BMH算法的基础上提出了一种改进的算法,改进算法考虑到DNA只有四种碱基的特征,充分利用该特征使右移距离增大,从而使算法具有更高的效率。并通过实验证明,改进后的算法有效地提高了匹配速率。