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题名一种面向PDF文本内容审查的高效多模式匹配算法
被引量：8
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作者
刘邦国
陈庆春
类先富
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机构
西南交通大学信息科学与技术学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第6期1755-1759,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61771406)。
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文摘
针对Wu-Manber多模式匹配算法所存在的匹配效率低、跳转距离较小的问题,结合PDF文本内容的编码规则,提出了一种适用于中文PDF文本内容审查的Wu-Manber改进算法。该算法使用布隆过滤器提取模式串关键信息,同时结合双重哈希和PDF文本编码规则,减少了无谓的匹配次数,加大了跳转幅度,从而提升了PDF文本的匹配性能。实验结果表明,这种改进算法在PDF文本审查中的匹配速率有较大提升,尤其当最短模式串较长且模式串规模较大时速度可以提升一倍以上。
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关键词
多模式匹配
WU-MANBER算法
PDF文本编码
布隆过滤器
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Keywords
multi-pattern matching
Wu-Manber algorithm
PDF text encoding
Bloom filter
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于相空间重构的GQPSO-WNN短时交通流预测
被引量：1
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作者
唐瑞
陈庆春
类先富
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机构
西南交通大学信息科学与技术学院
广州大学机械与电气工程学院
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2019年第7期311-316,共6页
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文摘
交通流预测有助于减少交通拥堵和交通事故发生。在定量分析交通流变化过程的混沌特性以及可预测性基础上,提出一种基于相空间的GQPSO-WNN的混合预测模型。引入遗传算法,使用混合优化后的量子粒子群算法初始化小波神经网络的各项参数,克服网络因初始值设置不当造成无法收敛或陷入多个局部极小值的问题。由于神经网络输入的随机性,采用重新构建交通流时间序列的相空间技术,用重构后的数据作为输入样本。实验结果表明,与WNN、PSO-WNN预测模型相比,该模型可以更加准确预测交通流,算法收敛性也有明显提高。
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关键词
相空间重构
量子粒子群
遗传算法
小波神经网络
交通流预测
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Keywords
Phase space reconstruction
QPSO
Genetic algorithm
Wavelet neural network
Traffic flow prediction
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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