基于融合WM算法的Mamdani型模糊推理的板桥损伤定量分析

为对板桥局部位置的损伤程度进行定量分析,提出1种基于融合WM算法的Mamdani型模糊推理板桥损伤定量分析方法,探讨影响面指标和损伤程度之间的独特联系,并通过MIDAS及Python模拟计算并分析板的损伤程度。研究结果表明:模糊逻辑系统具有较为出色的记忆能力。当融合WM算法到模糊逻辑系统中时,不论是单点损伤还是多点损伤,都能对板桥的损伤程度进行准确识别;当未融合WM算法时,由于其模糊规则没有进行置信度计算,将错误的规则也计算在内,最终导致定量结果精度下降。研究结果可为板桥结构的损伤评估和维护策略提供较为科学准确的参考。

基于WM算法的多模式匹配改进算法WMN

入侵检测系统中有部分时间用来进行模式匹配,因此提高模式匹配算法的处理速度具有重要的意义。从两个方面改进了目前公认效率较高的多模式匹配算法WM,设计出WMN算法,并对该算法进行了性能测试和分析。实验证明该文提出的WMN算法能够有效提高模式匹配的处理速度。

基于后缀WM匹配算法的改进算法

针对基于后缀WM匹配算法中的字符重复匹配问题,给出了相应的改进算法。该算法针对扫描阶段确定的与模式串前缀、后缀和前m个字符的后缀都相同的文本串字符块,在匹配阶段跳过文本串字符块中已经确定的字符块,避免了对已经确定的字符块的重复匹配,减少匹配开销。实验结果表明,相对于原始算法,改进算法降低了系统匹配的运行时间,提高了系统运行的效率。

WMS:面向领域的Web信息挖掘系统

研究并实现了一个面向领域的 Web挖掘系统 WMS,能有效地帮助用户挖掘 Web上的信息和知识 .用户可以通过提交 Web页面、文本文档、U RL s或关键词 ,向系统表达自己希望获得的信息主题 .系统自动学习用户对特定领域的兴趣 ,并依据用户对系统采集文档的反馈评估 ,不断自适应地调整用户兴趣模型 .WMS依据用户兴趣模型 ,利用智能 Agents,对用户感兴趣的有关信息进行搜索和过滤 ,并对主要相关 Web站点的信息更新进行监测 .利用人工神经网络和智能 Agents技术 ,WMS对所积累的文档库进行信息和知识挖掘 。

基于矩阵和线性递推算法的自动装配工艺顺序WMS数学模型

为了获得产品的最优自动装配顺序,根据自动装配原理提出装配零件集和装配约束件的概念,运用矩阵算法和线性递推算法构建装配顺序的WMS数学模型。依据产品装配结构特征和装配约束件约束特征分别构建装配关联矩阵和装配约束矩阵,进而获得理论装配工艺数和顺序序列。运用层次分析法确定装配因素的影响权重系数和对各影响因素值进行无量纲化处理,获得产品的装配顺序评价模型。运用此模型即可便捷地确定产品的最优自动装配顺序。以一自动-手动水龙头装配为例进行实证研究。结果表明上述理论方法可行和实用。

基于入侵杂草算法的WMS货位优化分配的研究

近年来,仓储管理的发展越来越迅速,在物流业中所居的地位也越来越高。仓库的出入库速度是影响仓库效率的重要因素,因此合理的库位分配可以有效地提高仓库的作业效率。针对仓库货位分配策略问题,以相同产品存储相邻位置、提高产品出入库效率、提高货架稳定性为目标,建立了多目标优化模型;然后使用权重系数法将多目标优化模型转化为单目标优化模型;最后分别通过遗传算法和入侵杂草算法来求解该单目标优化模型,并使用Matlab软件进行了仿真实验。对比两种算法的仿真结果可以看出,采用入侵杂草算法可以有效地解决自动化立体仓库的货位优化分配问题。

海量模式高效匹配方法研究

本文提出了一种基于随机指纹模型的Wu and Manber(WM)算法(Randomizing Fingerprint WM,RFPWM),它通过为每一个模式串计算唯一指纹可以有效降低误报率.与WM算法相比,RFP-WM算法极大地降低了哈希冲突率,提高了命中率,在海量模式集上这一效果更为显著.实验结果表明,相对于传统WM算法,该算法的匹配效率更高,而且模式集的规模越大,性能越优越.

“垃圾短信”监控的中文多模式模糊匹配算法

针对"垃圾短信"中有害关键字的4种常见伪装方法,提出了"垃圾短信"监控的中文多模式模糊匹配算法.首先进行关键字和检测短信的模糊化预处理,然后运用WM算法进行中文信息的初步匹配,最后进行多模式匹配.实验证明,该算法在执行效率等方面均优于原有系统中的算法.

一种面向云中心网络入侵检测的多模式匹配算法

云中心网络的流量和字符串模式集规模非常庞大,给入侵检测系统带来巨大挑战。为了解决WM(Wu-Manber)多模式串匹配算法匹配效率和匹配成功率较低的问题,同时降低最短模式串长度对算法匹配的影响,文章提出了一种基于WM算法的改进算法——IS_WM(Improved Sunday Wu-Manber),该算法在经典WM算法的基础上,利用字符块跳跃思想以及字符漏匹配思想,使匹配窗口在匹配失效时跳跃移动更大的距离,减少无谓的匹配次数,提高了模式串匹配效率。通过数据测试和搭建敏感词过滤实验系统,表明IS_WM算法具有更低的时间复杂度且匹配效率高,有利于提高云中心网络入侵检测系统的敏感词检索、过滤的能力。

双向AC算法及其在入侵检测系统中应用

在经典的多模式字符串匹配算法-AC算法的基础上,提出了双向AC算法。该算法在预处理阶段构造正向和反向两个有限状态自动机,匹配时使用正向有限自动机从文本串中间位置向右扫描,同时依据反向有限状态自动机从中间位置向左扫描。将该算法应用于开放源码的入侵检测系统Snort中,实验结果表明较BM算法、WM算法和AC算法本算法有更好的时间性能。如使用发现攻击即停止匹配方式检测,则该算法的效率约为AC算法的1.5倍。

多模式匹配算法的性能分析

多模式匹配算法效率直接影响入侵检测系统的性能和效率。在分析研究经典的AC算法、WM算法和ExB算法的基础上,通过上机实验测试这些算法的模式匹配时间,为改进多模式匹配算法提供有益的借鉴。

中文多模式匹配算法性能的分析与研究

模式匹配算法一般不具有所有环境下的通用性,不同的算法在不同语义环境下的表现,往往差异较大。为实现中文环境下对模式串的快速多模式匹配,选择出在中文环境下的最优匹配算法,分析了几种经典的多模式匹配算法。通过对各个算法设计思路、时间性能与空间性能的研究,推导出基于"坏字符"的算法设计思路最适用于中文环境下大字符集、短字符串的特点,并通过实验对理论推测的中文环境最优算法-Wang算法的性能与其他几种经典算法的性能进行了比较,验证了理论推导的正确性。

软件定义网络环境下的低速率拒绝服务攻击检测方法

低速率拒绝服务(LDoS)攻击是一种拒绝服务(DoS)攻击改进形式,因其攻击平均速率低、隐蔽性强,使得检测LDoS攻击成为难点。针对上述难点,提出了一种在软件定义网络(SDN)的架构下,基于加权均值漂移-K均值算法(WMS-Kmeans)的LDoS攻击检测方法。首先,通过获取OpenFlow交换机的流表信息,分析并提取出SDN环境下LDoS攻击流量的六元组特征;然后,利用平均绝对值百分比误差作为均值漂移聚类中欧氏距离的权值,以此产生的簇心作为K-Means的初始中心对流表进行聚类,从而实现LDoS攻击的检测。实验结果表明:在SDN环境下,所提方法对LDoS攻击具有较好的检测性能,平均检测率达到99.29%,平均误警率和平均漏警率分别为1.97%和0.69%。

一种基于编码关联的快速多模式匹配算法

多模式匹配算法经常使用有限自动状态机来实现多个模式串的并行匹配。针对基于自动状态机的多模式匹配算法在应用于中文编码时存在的存储空间膨胀问题,使用中文字符的拆分编码构造自动状态机,以优化算法自动状态机的存储空间,并利用中文编码的编码关联性,设计了一种基于编码关联跳转的失效跳转表,使用启发式跳跃规则提升匹配算法的时间性能。最后通过实验证明,中文编码环境下,相比于其它使用自动状态机的多模式匹配算法,改良算法拥有更小的空间消耗与更快的运行速度。

一种基于多模式匹配的文本压缩算法

基于LZSS算法,提出引入WM多模式匹配思想的压缩算法(WM_LZSS压缩算法),该算法通过一个模式库自动记录在已读入文本中出现过的匹配长度较长的短语,在压缩的过程中预先对文本进行多模式匹配。通过对WM_LZSS算法测试的实验,表明WM_LZSS压缩算法在文本文件压缩应用中压缩比比LZSS算法高,特别适合于对文本相似度高的长文件进行压缩。

入侵检测中一种新的多模式匹配算法

基于模式匹配的检测方法是目前入侵检测系统的一种重要方法,因此作为模式匹配方法核心的字符串匹配算法直接影响入侵检测系统的性能和效率。在AC算法和Wu-Manber算法的研究基础上,提出了一种新的多模式匹配算法——AC-WM。该算法能够增加字符跳转距离,比较稳定地减少匹配过程中字符比较的次数,提高匹配的速度和效率。

基于贝叶斯及多模式串模糊匹配算法的不良短信甄别混合模型

手机短信业务一方面给人们带来诸多便利,另一方面不法分子利用短信进行违法犯罪活动也日益猖狂,如何防范和打击此类犯罪活动对执法机关来说是一个新的挑战。提出了一个基于贝叶斯分类算法和改进的多模式串模糊匹配算法的不良短信甄别混合模型,以实现对不良短信的识别和分类。短信经由朴素贝叶斯分类器进行是否不良的判断,对确认为不良的短信再经过多模式串的模糊匹配进行不良类别的分类。实验表明该方法提高了不良短信识别的准确率,具有良好的应用前景和实际效益。重点分析不良短信识别和分类过程。

配送中心高层货架拣货系统的优化设计

结合配送中心实际情况,对目前高层货架拣货作业过程中存在的问题进行了分析,使用启发式算法优化设计了WMS制订拣货单的流程,并在服装业配送中心中得到应用,取得良好效果。

基于多模式匹配算法的供应商搜索系统

为满足外贸企业在互联网上搜索供应商的现实需求,在WM算法的基础上,引入压缩编码的思想,提出一种多模式中文信息匹配算法,实现相应的搜索系统。在测试与实际使用中,该系统表现出良好的性能,适用于含大量短关键词的实时数据流环境下的搜索。

多模式匹配算法研究和优化

模式匹配在网络安全领域有着重要的应用,随着网络环境的日益复杂,模式集合也随之增加。如何高效处理千万模式集下的字符串匹配成为网络安全的瓶颈之一。本文针对多模式匹配算法AC算法和WM算法进行了研究,采用了新型基于层次扫描和子节点数目搜索的双数组AC算法;从hash函数的选取和模式串的Tree树存储对WM算法进行了优化。能有效减少系统的内存占用,提高匹配效率。