基于字符频率的字符串模式匹配算法的研究

文章分析了经典的BM算法和Sunday算法,根据字符频率的特点提出了一种新的模式匹配算法CFPM。CFPM算法确定模式串中字符频率最低的关键字符后,扫描文本串中该关键字符的位置并存储,最后根据这些位置信息进行快速地匹配,匹配方式是以关键字符为始点先匹配左部分再匹配右部分。为了验证CFPM算法的性能,在相同的文本串和模式串情况下,从匹配移动次数和匹配的字符个数两方面对CFPM算法进行实验。实验结果证明,由于CFPM算法能够很大限度地跳过坏字符,大大减少了匹配次数和字符比较个数,有效地加快了匹配速度,其效率优于BM、Sunday等算法。     

一种改进的W-M多模式匹配算法

Wu-Manber 算法是一种基于后缀搜索的多模式匹配算法,该算法采用查表的方法,通过跳跃不可能匹配的字符来加速匹配,W-M 算法对最短模式长度敏感,最短模式长度决定了它可以跳过的字符的最大距离.针对 W-M 算法的不足之处,提出了一个改进方法:新增了一个模式串末字符表,取得了比原算法更少的 hash 计算次数和更大的字符跳跃距离,从而加快了整个匹配过程的速度.最后,进行了设定模式串的最短长度和搜索文本长度的对比实验.实验结果显示,改进后的算法搜索效率明显高于原算法,特别是在模式串长度很短的情况下,效率提高非常明显.     

一种改进的单模式匹配算法

模式匹配算法在病毒特征码检测、入侵检测、生物信息等诸多领域有着广泛的应用,如何提高匹配的效率是制约模式匹配算法的决定因素,本文通过分析传统的模式匹配算法提出一种改进的单模式匹配算法,通过对比分析和验证,该算法提高了匹配效率。     

改进的基于主星的星图识别算法

为了建立更高效的星图识别算法,设计了一种以主星与邻星角距为识别特征的星图识别算法.构建了导航星库,将所有邻星与主星角距进行量化编码,并按照从小到大的顺序排列为特征模式字符串,串尾附加字符串长度项为聚簇索引,借以提高导航星库的检索速度;然后,利用改进的KMP字符串识别方法对观测星进行匹配识别.当存在2 pixels的高斯位置噪声时,该算法成功识别率高于97.38%,导航星库的存储容量为149.4 kB.在Pentium 1.6 GHz PC机上随机识别1 250幅星图,平均识别时间为42.78 ms.此识别算法对观测图像具有旋转不变性,对位置和星等噪声都有很好的鲁棒性,且导航星库的存储容量小、检索效率高、实时性好.     

OCR在印刷字符实时检测系统中的应用

日常生活和生产中,许多产品都包含有字符信息,而在大量的自动化印刷过程中难免会产生印刷缺陷,人工检测效率低、成本高。论文针对这一问题,在线扫描实验开发平台上,利用OCR识别技术,对产品上的印刷字符信息进行了实时检测的试验,并采用模板匹配算法对采集到的字符信息进行处理,试验结果表明利用OCR技术能够快速准确地识别出印刷字符是否有误,提高了产品出厂的合格率。     

基于改进SIFT算法的图像匹配

为进一步提高SIFT匹配算法的鲁棒性和正确率,从以下几个方面改进SIFT算法.对图像进行多分辨率小波变换,重建图像近似成分——低频信息参与匹配;采用“回”字形双层方邻窗将特征点邻域区域划分成四部分,建立32维特征点描述符向量;运用欧式距离初步确定匹配点,再用积分图像进一步剔除由于特征点具有空间相似性而出现的误匹配点,从而提高匹配精度.实验表明,本文算法在匹配精度和匹配时间上有明显提高,特别是当图像具有较多局部相似特征时,匹配点数增加,匹配正确率提高.     

一种基于入侵检测的模式匹配算法研究

通过对入侵检测系统的基本概念、发展历史和趋势进行详细论述,以及对各种检测方法进行深入的分析,在Boye Moore算法的基础上提出了一种改进算法来实现入侵检测的关键部分——模式匹配,提高了探测引擎的处理速度。通过实验验证,该改进技术能明显提高系统的检测效率和稳定性,达到了对系统研究和设计的初衷。     

基于角点检测的高精度点匹配算法

针对多光谱、多传感器遥感图像的自动配准,本文提出新的基于角点检测的高精度点匹配算法.该算法充分利用图像的点特征以及灰度和位置信息,先由Harris算子检测得到待匹配的角点集合,随后采用局部灰度相关进行粗匹配得到多对多匹配对,然后进行迭代由精匹配得到一对一的匹配对,最后利用角点间距离比进行全局一致性检测,进一步保证匹配的准确率.初步实验表明,本算法对于存在仿射变换的遥感图像可以精确自动匹配,其精度和速度都优于传统的点匹配算法.     

基于改进BP神经网络的入侵检测系统的研究与实现

把传统的BP神经网络应用在入侵检测系统当中时,会出现训练过程缓慢,错误率、漏检率太高,检测效率较低等各种问题.为了解决这些出现的问题,本文通过对一种改进BP算法的讨论分析,简单论述了其应用于入侵检测系统中可以有效的提高系统的检测性能.     

多自由度AT行星齿轮机构结构综合和同构判别

由于4～5自由度的AT行星齿轮机构方案数量规模过于庞大，造成优选时间过长。为了能胜任大规模AT结构方案的综合，提出基于字符串编码的构件综合和同构判别方法。根据行星齿轮机构各构件的类型特征定义构件的字符，再将AT结构转化为字符串；通过分析行星排字符串中制动构件和互连构件的特征，并利用组合原理设计合理的字符串综合算法，分别实现了对行星齿轮机构和AT结构的同构判别。在对AT结构进行综合的过程中，分别剔除不满足构件约束条件的行星齿轮机构字符串和AT结构字符串。通过5个算例验证了该方法的正确性和高效性。     

遗传算法改进的BP神经网络在协同创新评价中的应用

为了解决客户协同创新中协同工作效率难于评价的问题,提出了一种用遗传算法优化的神经网络对客户协同产品创新进行评价的评价模型：在评价指标方面,设计了一套包括效益、效率和过程的18个指标的评价体系;在评价算法方面,将遗传算法与BP神经网络结合起来,设计了遗传算法改进的BP神经网络算法。该模型充分利用遗传算法的全局搜索能力强与神经网络的局部搜索能力强的特点,克服了遗传算法局部收敛与神经网络收敛速度较慢的问题,是一种非常适用于评价协同工作的模型。最后通过实例训练,证明了该模型的有效性与可行性。     

考虑外包的平行机调度问题的多目标遗传算法

研究了一类考虑外包的平行机调度问题,目标是使作业外包总成本与最大完工时间同时最小化。通过对该类问题进行形式化描述与分析,设计了一种数字串形式的解的表示方法,其中每位数字表示固定作业对应的机器编号,该方法能够有效缩小解空间,从而提高搜索效率。进而构建了一种带精英策略的非支配遗传算法PD-NSGA-Ⅱ,为该类多目标调度问题提供Pareto最优解集。大量数据实验结果表明,所构造的PD-NSGA-Ⅱ算法能够在合理的时间内有效求解该类调度问题,其解的质量与计算效率均优于SPEA算法。     

局部环境增量采样的服务机器人路径规划

针对室内服务机器人在未知动态环境中工作时的功能需求,提出了一种局部环境增量采样的路径规划算法。该方法首先依据当前环境构建基于障碍物碰撞风险的评估概率;然后在搜索树扩展的过程中,设计了结合碰撞风险评估概率和欧氏距离的代价函数,避免了每次扩展时新节点和潜在扩展边的碰撞检测,提高了算法效率;同时,搜索树扩展借鉴了快速随机扩展图算法的扩展方式,实现在当前搜索树结构下的最优扩展;另外,提供了算法的性能分析。最后,仿真及实验结果表明该方法具有良好的规划性能,需要较少的计算时间和平均迭代次数,能够满足室内服务机器人实时路径规划的工作需求。     

双目立体视觉测量方法研究

提出了一种简易快速的特征点提取算子，并与经典算法作了实验对比，证实了所提算法简单、有效、可靠，对外界光照条件具有较强的适应性，且抗干扰能力强。在进行特征点匹配时，在现有约束条件的基础上，提出了基于被测物体形态与摄像机相对位置的视差范围约束，根据视差方向性并采用动态搜索方法来缩小匹配点的搜索范围，从而提高了搜索速度，降低了错误匹配概率。通过对具有已知三维坐标标准件的计算机仿真实验，证实了所提出的特征点识别与提取及匹配方法是切实有效的。     

用基于作业序列的遗传算法求解装配线平衡问题

给出了一个用于求解装配线平衡问题的基于作业序列的遗传算法。该算法只在可行作业序列子空间进行搜索 ,具有极高的搜索效率 ,同时又保留了一般遗传算法的并行和随机搜索能力。实例验证 ,结果较优。     

基于任意时间RRT算法的三维自动布线技术

考虑约束的路径规划是线缆布局设计的重要方面,针对目前三维环境下的布线方法效率低以及对约束考虑不完善的问题,提出一种基于任意时间RRT算法的三维自动布线方法。该方法将任意时间算法与双树吸引快速扩展随机树(RRT)算法相结合,兼顾路径规划的长度约束及搜索效率,实现线缆初始路径的生成,提出了基于障碍物的磁吸算法(OBMA),将初始路径作"贴壁"细化处理完善线缆路径,最后建立了基于Cosserat弹性杆理论的线缆物理模型,计算获得线缆的精确空间姿态,从而完成布局设计。开发了原型系统,通过典型的布线场景对算法性能进行了测试,并利用某产品仪器板布线实例验证了线缆布局设计效果。     

基于改进遗传算法的函数优化及其性能分析

工程应用中,常涉及到最优化问题.对很多问题进行数学建模后,都可以抽象为一个数值函数的优化问题.实践表明,遗传算法求解最优化问题的计算效率很高.提出了一种对简单遗传算法的编码方式、选择算子、交叉算子及变异算子都进行改进的算法,仿真试验表明,改进算法的函数优化计算在搜索效率和收敛速度方面都有很大提高.     

基于遗传算法的匹配追踪小波分析及其在非平稳故障信号中的应用

闰美观分析理论在信号检测、故障诊断领域已得广泛应用,尤其是在处理非平稳故障信号方面,小波分析更为有效,匹配追踪小波分析是专门处理高度不平稳信号的一种算法,但该算法每次计算需要不断地调整小波库中的各个参数来寻找最佳的匹配小波,增加了算法实现的难度,从而限制了该算法的应用,本文提出基于遗传算法的匹配追踪小波分析,把遗传算法良好的多参量全局寻优特性和匹配追踪的基本原理有机地结合起来,并采用了处理非平稳信号的有力工具Wigner谱。利用该方法分别对仿真信号和试验信号进行分析,结果表明本方法十分有效,而且对实测故障信号的分析诊断结果与实际十分吻合。     

神经网络PID控制器在温度控制中的应用

现代智能建筑中空调的温度控制是非常重要的环节,利用神经网络来控制温度是目前一种比较先进的控制方法.针对神经网络中BP算法易陷入局部极小的缺点,利用了遗传算法具有全局寻优的优点,将二者结合起来形成混合GA-BP算法来训练神经网络;通过算法比较和实例结果验证,表明该算法可以有效、可靠的实现空调的温度控制.     

改进的遗传算法及其在多目标优化设计中的应用

遗传算法是一种模拟自然界进化过程的启发式优化计算算法,具有高效及可收敛到全局最优点的特点。文中针对遗传算法局部搜索能力弱的特点,将其与梯度下降法结合,提高其局部搜索能力,并进行了测试。然后结合一多目标工程问题进行了优化计算,结果表明此算法可有效解决工程问题的优化。