基于AC_QS多模式匹配算法的优化研究

随着互联网的日益强大,互联网上数据急剧增多,如何在海量的数据中快速准确地找到所需信息,就显得尤为重要,这就需要多模式串匹配算法.多模式串匹配算法在越来越多的领域里都有应用,比如:信息安全领域中,入侵检测系统、防火墙等,在医学领域、数据挖掘、信息检索等等领域中均有广泛的应用.AC算法在多模式串匹配算法中是一个能达到线性时间的算法,其算法效率较高,AC QS算法是在AC算法基础上增加坏字符规则,进一步增加了AC算法的匹配效率,但其空间复杂度较高.本文在AC QS算法的基础上,对算法预处理和匹配过程中继续优化,并对字典树存储时进行了优化,使算法在空间和时间复杂度上得到进一步优化,提高了算法性能.实验结果也验证了该算法的高效性.     

高锰钢的热处理

本文介绍了入炉温度、升温速度、保温温度、保温时间、冷却速度、摆放位置等热处理工艺参数对高锰钢力学性能的影响.     

Fe₇₃Si₁₅Nb₃B₈Cu₁铁芯薄带的热处理工艺研究

本文对用Finemet型Fe73Si15Nb3B8Cu1快淬薄带制备的铁芯增加预退火处理,再在540 oC晶化退火处理得到退火铁芯。结果表明,随着预退火温度提高,预退火的薄带及再经晶化退火的薄带的韧性均逐渐降低,预退火后非晶薄带的第一晶化温度变化不大,而第二晶化峰值温度向高温方向偏移,预退火扩大了非晶薄带晶化退火的温度范围,有利于获得性能更加稳定的非晶纳米晶薄带;增加预退火处理的薄带的晶粒尺寸比直接晶化退火薄带的晶粒分布更均匀,其中在450 oC预退火的薄带经晶化退火后,晶粒尺寸在8~15 nm之间。增加预退火的铁芯样品,其振幅磁导率和铁损较直接退火的均有明显改善,其中经450 oC预退火的铁芯具有最大的振幅磁导率（μa=8.6×104, f=10 kHz）和最小的交流铁损（P0.5/10k=8.7 W/kg）,分别较直接退火的铁芯升高了16.0%,下降了17.1%。     

使用膨胀石墨／ZnO复合材料去除水中甲基橙

分别加热醋酸锌和水洗后的可膨胀石墨、干燥后的可膨胀石墨和膨胀石墨（EG）的混合物,制备了3种不同的膨胀石墨／ZnO复合材料,分别记为EG／ZnO一1,EG／ZnO一2和EG／ZnO-3。使用X射线衍射分析（XRD）、扫描电子显微镜（SEM）和Branauer-Emmett—Teller（BET）比表面积等技术对样品结构进行表征。在紫外线（UV）照射下,研究了EG／ZnO对水中亚甲基橙的去除效率。结果表明,EG／ZnO同时具有膨胀石墨的吸附功能和ZnO的降解功能。在3种EG／ZnO中,EG／Zn0-3对水中甲基橙的去除效率最高。使用EG／ZnO-3,甲基橙去除率受EG／ZnO一3热处理温度和ZnO含量的影响。在优化工艺条件下,经过3．5huV照射,水中甲基橙可被完全去除。     

一种改进的应用于多模式串匹配的KR算法

Karp-Rabin算法是利用hash函数的特性进行字符串匹配的算法.KR算法对模式串和循环中每一次要匹配的子串按一定的hash函数求值,如果hash值相同,才进一步比较这2个串是否真正相等.Karp-Rabin算法适用于多个字符串匹配.该算法所需要的空间存储很小,相比AC算法在空间占用上具有很大的优势.本文首先将模式串进行合适的分类,求出模式串半段对应的哈希值,然后对目标段按照模式串的基准长度进行分段,每次比较目标段是否含有模式串的半段,若含有,则继续比较;否则,继续进行下一个目标段的匹配.最后通过实验验证,证明了算法的有效性.     

贝氏体钢疲劳性能的研究进展

本文介绍了贝氏体钢的滚动接触疲劳裂纹,比较了贝氏体钢、珠光体钢和高锰钢的抗疲劳性能．