基于语法树的程序正确性验证模型及算法设计

基于语法树的程序正确性验证方法是目前程序正确性验证全新的研究领域,该方法以程序的语法树作为程序正确性的检验对象,运用适当的树匹配算法,来验证目标程序的正确性.该文在介绍基于语法树的程序正确性验证方法的基础上,借鉴无序标签树匹配的相关研究成果,结合软件构件的查询技术,提出一种新的XML路径查询模型和树匹配算法,并展示了STM在程序正确性验证方面的前景.     

中文聊天机器人原型系统的设计

探讨了中文聊天机器人原型系统的设计方式,提出了采用中文分词与关键词语匹配算法。从中文句子中抽取关键词,形成规则库与规则树。聊天时,采用带回溯的深度优先算法,找到最佳匹配路径,给出回答。     

基于语义分析的不良倾向文本的识别算法研究

分析了目前常用的不良倾向文本识别方法存在的困难和不足,设计了一种基于语义分析的不良倾向文本识别算法。该算法以语句为基本处理单元,采用依存句法获得句子的语义结构,结合How Net词汇褒贬倾向性判别,识别不良信息。实验结果表明,此算法能够较好地提高不良文本识别效率和准确率。     

基于后缀树的程序理解Plan自动提取

为辅助维护用于程序理解的代码片段模版（Plan）库,提出了基于后缀树的Plan自动提取方法.通过词法/语法分析将源代码转换成Token串,然后对Token串生成后缀树,遍历后缀树得到候选代码Plan集,过滤后生成更小、更准确的Plan集.采用动态模式匹配合并合适的Plan和给Plan命名,最后生成可用于程序理解的Plan.由于后缀树的线性增长特性,该方法可以应用于大规模软件的程序理解.将方法应用于多个不同规模的软件,测试结果表明,该方法可以从源码中提取有效的Plan.     

基于粗糙集的决策树规则提取算法

针对ID3算法用信息增益作为在各级非叶节点上选择属性的标准的局限性,结合统计学独立检验思想,给出一种新的属性依赖性和重要性定义,以新的属性重要性为启发式信息设计决策树规则提取算法。实例分析的结果表明,该算法能提取更为简洁有效的决策规则。     

一种不用构造二叉树的哈夫曼编码

针对传统哈夫曼编码算法都需要建立哈夫曼树的缺点,提出了一种不用建立哈夫曼树也可以进行哈夫曼编码的算法。该算法抛开具体的树结构,只需用一维数组模拟二叉树的创建过程求得每个符号的编码长度,然后根据编码长度为每个符号分配编码。算法分析表明,该算法需要的内存空间比传统哈夫曼编码算法要少很多。同时,算法的时间复杂度为O(n)。     

并行处理中树图到超立方体映射问题的矩阵分析

讨论了树型任务图到超立方体的映射问题．基于矩阵分析的方法,建立了以二项树为数据结构的嵌入算法．该算法利用了特殊矩阵的某些性质,克服了以往采用双根树的缺点,使嵌入过程易于自动实现．     

基于特征串树的病毒特征码匹配算法

在分析已有病毒特征码的精确和模糊模式匹配算法的基础上，采用面向对象的程序设计方法，设计实现了一个基于病毒特征串树的匹配算法，实验证明该方法可以方便地进行病毒特征库的更新以及含通配符特征串的模糊匹配．     

基于树型结构和加权熵的中文高频词提取算法

提出了一种基于树型结构和加权熵的中文高频词提取算法.简单介绍了中文的树型结构和加权信息熵,详细叙述了算法的原理和设计步骤,并给出了具体的算法描述.实验结果表明,该算法是可行和有效的.     

一种基于动态树视图的系统管理模式及其应用

传统的信息管理模式以个体为管理对象,缺乏整体性和灵活性.基于动态树视图的概念形成了一种新的信息系统管理模式,利用这种管理模式,用户可以根据不同的管理目标,按被管理对象的属性动态定制个性化树视图.基于动态树视图的管理模式将管理对象作为具有相互联系的整体,基于用户知识充分挖掘管理对象间的潜在关系,实现管理的个性化和智能化.另外,还对基于动态树视图的管理模式特点及其管理技术进行了研究,形成了一套较为成熟的信息系统开发方法,并结合应用实例作了详细介绍.     

一种构建严格平衡二叉搜索树的非递归算法

针对传统算法所构造的平衡二叉搜索树并非真正平衡的二叉搜索树,设计了一种构建严格平衡二叉搜索树的非递归算法。改进后的算法具有计算速度快、占用内存小、计算机易于实现等优点。改进算法的核心是生成严格二叉搜索树的先序序列,提出了对升序序列的进行二分得到严格二叉搜索树的先序序列,讨论并给出了构建严格二叉搜索树的快速算法,该算法充分利用了栈在计算过程中提供的二分信息得到严格二叉搜索树的先序序列,该算法与传统算法相比可更快地构建严格二叉搜索树。     

围棋模式存储与匹配算法

提出了一种围棋模式的存储方法及模式匹配算法。此方法将旧式的完全存储形式改为只对有用点进行存储的形式,并设计了一套相应的模式匹配算法,为电脑围棋中模式的研究提供了一种参考方法。     

中文主观题自动批改中相似句子检索算法

学生答案与标准答案语义匹配程度的计算是基于中文文字类主观题自动批改中的关键问题。提出了学生答案与标准答案匹配程度的计算分两步进行：候选相似语句的检索和基于语义依存的句子相似度计算。利用动态规划法实现候选语句检索,确定数量不多但有可能与标准答案相似的候选句子,然后对标准答案中的句子与少量的候选句子进行深层的句法分析,找出依存关系,并在依存分析结果的基础上进行语义相似度计算,得出最终的结果。该方法可以提高主观题自动批改的效率及准确性,具有一定的实用价值。     

基于平衡因子判定完全二叉树的算法

完全二叉树是数据结构中讨论的重要内容之一,目前对完全二叉树的判定方法较为单一,通过分析和研究完全二叉树和平衡二叉树中平衡因子的性质,得出了基于平衡因子判定完全二叉树的方法及判定算法。     

Determination of paclitaxel in southern yew tree by HPLC

Paclitaxel in southern yew tree was quantitatively determined by high performance liquid chromatography (HPLC) with ODS-C18 column. A mixture of CH3OH-H2O-CH3COOH(volume ratio: 55 :44 :1) is used as mobile phase and UV detection is carried out at 227 nm, and the column temperature is 20℃. The results show that there is a good linear felationship between the area of paclitaxel and the concentration of the sample in the range 50-500 mg/L for paclitaxel. The corresponding regression equation is Y= 13 021. 7 + 1. 01 × 106X, r=0. 9990. The average recovery is 95. 3% and the relative standard deviation is 2. 08%.     

基于决策树的就业数据挖掘

针对学生就业问题，给出了就业数据挖掘模型．决策树方法是数据挖掘中非常有效的分类方法，根据就业数据特点，采用了C4．5决策树算法．C4．5算法是决策树核心算法ID3的改进算法，它构造简单，速度较快，容易实现．模型对就业数据预处理，选取决策属性，实现挖掘算法并抽取规则知识，由规则知识指出哪些决策属性决定了就业单位的类别，挖掘结果表明，该算法能够正确将就业数据分类，并得到若干有价值的结论，供决策分析。     

一种多模式匹配高效算法的设计与实现

随着国家信息化的不断推进和计算机网络飞速发展,网络信息安全审计成为网络信息安全中不可或缺的重要组成部分．网络信息安全审计系统从网络关键点采集数据包,对其传送内容进行审计分析,达到网络信息内容的监控．在网络信息安全审计系统中,需要对大量的关键字进行匹配,匹配算法的性能极大程度地影响了整个审计系统的性能．通过比较分析现有的多模匹配算法,设计实现了一种基于二叉树多模匹配的算法,并在最后通过实验测试,得到了良好的性能指标．     

基于规约匹配的软件组件组装

基于组件的软件开发强调以集成为中心进行系统构造。其中候选组件的选择以及候选组件的组装是系统开发的关键，文章分析了规约语法匹配的基本原理和理论基础，在此基础之上研究了基于软件组件组装的系统开发技术并给出了组件配置算法。     

一种基于二进制编码的最小生成树算法

针对目前的最小生成树算法只能求一个最小生成树问题,提出一种新的最小生成树算法。该算法主要采用二进制编码的方式,并结合最小生成树的特点,通过先判断图的边数淘汰一些非生成树,然后通过判断连通性再淘汰一些非生成树,最后从所有的生成树中找到所有最小生成树。由于算法的本质就是在全局范围内寻找最优,故该算法可以找到一个连通图的所有最小生成树。算例表明,该算法具有步骤清晰、方便程序实现、通用性好的特点。     

一种改进的多模式匹配算法

针对WM算法在模式集规模大且最短模式长度小的情况下性能较低的问题,分析了WM算法及其改进的快速WM(QWM)算法的优缺点,在此基础上提出了模式分集思想,并优化了跳跃和确认机制,设计了子集WM(SWM)算法;然后针对该算法在域名过滤中的应用,对hash函数、匹配顺序等进行进一步优化．针对域名过滤的实验结果表明,当模式数量超过10000条时,SWM算法匹配时间是WM算法的8.9％～11.6％,说明SWM算法在模式集规模较大时,匹配速度能显著提高．