检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

Snort中字符匹配算法的分析及优化研究

湖南文理学院学报（自然科学版） 2008年第3期20卷 79-82,85页

作者：胡佳陈志刚中南大学信息科学与工程学院

分析了Snort中使用的字符串匹配BM算法,在此基础上,着重对BM算法中字符串的比较次数和字符移动距离进行分析,通过增加遇到字符不匹配时字符串的移动距离来减少字符的比较次数,达到提高BM算法效率的目的.实验表明,优化后的算法比原算法... 详细信息

分析了Snort中使用的字符串匹配BM算法,在此基础上,着重对BM算法中字符串的比较次数和字符移动距离进行分析,通过增加遇到字符不匹配时字符串的移动距离来减少字符的比较次数,达到提高BM算法效率的目的.实验表明,优化后的算法比原算法的效率高7%左右.

关键词： Snort 字符匹配 BM算法

基于字符连通区域性质的字符匹配技术与车牌识别技术

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

信息技术与信息化 2017年第7期 55-57页

作者：张达武汉科技大学湖北武汉430081

本文提出了一种基于判断字符连通区域性质来进行字符匹配的技术,以实现车牌识别。首先对RGB图像通过对颜色空间的识别,得到车牌目标,再通过矩形特征匹配法定位出车牌区域。对提取出的车牌区域进行几何校正和数学形态学处理进行降噪,再... 详细信息

本文提出了一种基于判断字符连通区域性质来进行字符匹配的技术,以实现车牌识别。首先对RGB图像通过对颜色空间的识别,得到车牌目标,再通过矩形特征匹配法定位出车牌区域。对提取出的车牌区域进行几何校正和数学形态学处理进行降噪,再将处理过后的车牌区域进行字符分割。将分割后字符的连通区域的面积大小跟重心位置与标准字符库进行比对判断,输出相应识别结果。理论分析和实验结果表明本文提出的方法是行之有效的。在实验中,我们通过Matlab进行仿真,整体识别率达到96.8%,在大多数情况下能准确识别出车牌结果。

关键词：车牌识别(LPR) 图像处理车牌定位字符匹配 MATLAB仿真

基于字符匹配算法组合的地理空间敏感属性检测系统

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

测绘与空间地理信息 2016年第5期39卷 116-118页

作者：钟远军李自雷丽珍朱晓强广东省国土资源技术中心广东广州510075

针对地理空间敏感属性检测实际需求,研究了多种字符匹配算法,通过比较分析,提出了基于字符匹配算法组合的地理空间敏感属性检测方法,开发出了检测系统,在实际生产中得以应用。经实践检验,算法组合在处理海量数据时保持高效率,利用系统... 详细信息

针对地理空间敏感属性检测实际需求,研究了多种字符匹配算法,通过比较分析,提出了基于字符匹配算法组合的地理空间敏感属性检测方法,开发出了检测系统,在实际生产中得以应用。经实践检验,算法组合在处理海量数据时保持高效率,利用系统可以大幅度提高敏感属性检测效率,同时保证了检测结果的准确性。

关键词：字符匹配地理空间属性检测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

一种改进字符匹配算法的方法

电脑编程技巧与维护 2015年第18期 40-42页

作者：朱俚治南京航空航天大学信息中心南京210016

使用MMTD算法寻找一个大小十分相似的字符串,根据字符串大小的相似程度,再使用字符串的匹配算法对字符串的属性进行精确匹配和识别,通过对字符串属性的精确匹配来发现用户的行为是属于恶意行为还是善意行为。

关键词： MMTD算法 k-近邻算法字符匹配

SQL Server 2000中一个字符匹配查询问题的探讨

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电脑知识与技术 2007年第10期2卷 931-931页

作者：韦宁彬韩山师范学院教育系广东潮州521041

文章主要就SQL Server 2000中使用SQL语句进行字符匹配查询时,由于选用不同的字符型数据类型导致出现不同的结果这一问题进行了深入的探讨,并提供了相应的简单解决方法。

关键词： SQL 字符匹配数据类型

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

浅谈精确字符匹配技术的发展

电子世界 2019年第14期 77-78页

作者：马晓莹卢文杰陈肯中国船舶重工集团公司第七二二研究所

本文从网络内容过滤方向介绍了精确字符匹配算法的发展过程,描述和比较了目前国内外高性能精确字符匹配算法性能及特点,最后对该技术目前的难点和今后的发展趋势做了展望。引言:计算机网络为人们带来便利的同时,也带来了安全威胁。内容... 详细信息

本文从网络内容过滤方向介绍了精确字符匹配算法的发展过程,描述和比较了目前国内外高性能精确字符匹配算法性能及特点,最后对该技术目前的难点和今后的发展趋势做了展望。引言:计算机网络为人们带来便利的同时,也带来了安全威胁。内容过滤是计算机网络入侵检测系统的核心技术,通过内容过滤可以有效的检测网络中的威胁内容。精确字符匹配是内容过滤的一个子技术,随着计算机网络带宽的不断提高,计算机网络威胁种类和内容的不断增加,精确字符匹配技术为满足新的计算机网络应用场景,在功能和性能上也随之不断发展。

关键词：计算机网络内容过滤字符匹配网络入侵检测系统检测网络安全威胁网络带宽性能及特点

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于众源轨迹的OSM路网转向信息增强

地球信息科学学报 2023年第10期25卷 1954-1967页

作者：陈欣向隆刚焦凤伟武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430079

OpenStreetMap(OSM)路网数据是一个开放性的数据集,旨在为全球用户提供免费的数字地图资源,但路口转向信息的缺失,成为制约其进一步服务于车辆导航和路径规划的瓶颈。为此,本文提出一种基于地图匹配和字符串映射的路口转向探测方法,通... 详细信息

OpenStreetMap(OSM)路网数据是一个开放性的数据集,旨在为全球用户提供免费的数字地图资源,但路口转向信息的缺失,成为制约其进一步服务于车辆导航和路径规划的瓶颈。为此,本文提出一种基于地图匹配和字符串映射的路口转向探测方法,通过挖掘众源GNSS轨迹数据在交通路口的动态连接信息,为OSM路网结构赋予转向关系。首先,基于一种自上而下的四叉树分裂思想,设计了OSM路口结构探测方法,进而将路口结构简化为一个连接点;在此基础上改进HMM地图匹配算法,识别漂移异常的轨迹序列,从而将低频、高噪的众源轨迹投影到OSM路段上;接着,引入面向路口的路段字符编码技术,将路口相关的轨迹映射为转向过程中的方向字符串,进一步借助于最优路径分析思想,设计了空字符的信息增强处理方法还原低频轨迹行驶的路线信息,以有效提高短路段的轨迹支持度;最后,直接针对轨迹方向字符串,通过字符串匹配挖掘轨迹在目标路口的转向类别,实现OSM路网的转向信息增强。本文将复杂的路口转向关系识别转化为简单的字符串匹配,基于上海市数据的试验表明,该方法可以识别结构与大小各异的路口转向关系,其精确率达到90%,召回率超过98%,F1值超94%。

关键词：转向关系地图匹配众源轨迹数据字符编码字符匹配 OSM路网路口转向信息增强路径分析

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于模糊模型相似测量的字符无监督分类法

计算机学报 2002年第4期25卷 423-429页

作者：卢达钱忆平谢铭培浦炜常熟高等专科学校常熟215500 复旦大学计算机科学系上海200433

该文提出一种基于模糊模型相似测量的文本分析系统的字符预分类方法 ,用于对字符的无监督分类 ,以提高整个字符识别系统的速度、正确性和鲁棒性 .作者在字符印刷结构归类的基础上 ,采用模板匹配方法将各类字符分别转换成基于一非线性加... 详细信息

该文提出一种基于模糊模型相似测量的文本分析系统的字符预分类方法 ,用于对字符的无监督分类 ,以提高整个字符识别系统的速度、正确性和鲁棒性 .作者在字符印刷结构归类的基础上 ,采用模板匹配方法将各类字符分别转换成基于一非线性加权相似函数的模糊样板集合 .模糊字符的无监督分类是字符匹配的一种自然范例并发展了加权模糊相似测量的研究 .该文讨论了该模糊模型的特性、模糊样板匹配的规则 ,并用于加快字符分类处理 ,经过字符分类。

关键词：模糊模型加权模糊相似测量字符无监督分类匹配算法分级归类字符识别字符匹配

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

面向互联网敏感内容检测方法的研究

面向互联网敏感内容检测方法的研究

作者：窦井苒西安电子科技大学

学位级别：硕士

随着互联网的普及,信息的传播方式更加简单、自由,这为色情、暴恐和政治等敏感信息的广泛传播提供可乘之机。为了维护国家荣誉、保障青少年身心健康,必须对各类敏感信息进行有效的检测和监控。传统的基于字符匹配的敏感信息检测方法主... 详细信息

随着互联网的普及,信息的传播方式更加简单、自由,这为色情、暴恐和政治等敏感信息的广泛传播提供可乘之机。为了维护国家荣誉、保障青少年身心健康,必须对各类敏感信息进行有效的检测和监控。传统的基于字符匹配的敏感信息检测方法主要通过将现有的敏感词表和待检测文本进行对照索引,虽然具有较高的检测准确率,但对数据库的依赖性较强,如果用于检索的数据库不够完善,其检测结果将会大打折扣。近年来许多恶意用户为了躲避网络平台的审查,将文本中的敏感信息进行变形处理,使得网络平台无法识别。因此,现阶段需要提高对敏感词及其变体的检测效率,以营造健康、安全的网络空间。本文的研究对象是包含敏感信息的网页文本数据。文本的长度大小不同则所需的检测方法也就不同,所以将待检测的文本数据划分为短文本和长文本。短文本信息量少,更注重关键词信息;长文本信息量大,更注重上下文的语义逻辑关系。基于上述考虑,本文分别对短文本和长文本中敏感信息检测方法进行研究,提出针对不同文本模式的敏感信息检测方法以提高敏感信息识别的效率。本文利用短文本信息量少、上下文语义逻辑关系弱的特点,设计了面向多种敏感词变体的字符匹配检测算法。首先分析并归纳出包含同音词、形近词、缩略词和拆分词在内的四种常见敏感词变体表示形式,并提出不同的适应性检测方法。对于读音和外形相似的敏感词变体,采用基于音形码的敏感信息检测算法。该算法首先根据待检测文本和敏感词的读音和结构,将两者解析为音形码,然后通过计算未知文本与敏感词音形码的编辑距离,确定文本中是否包含敏感词,并输出检测的敏感词类别。对于敏感词缩写形式的变体,采用基于BM算法的敏感信息检测算法。该算法首先分别提取文本和敏感词的首字母并组合,然后通过BM算法进行匹配。对于拆分形式的敏感词变体,采用基于区位码的敏感信息检测算法。该算法将拆分的文本和敏感词转化为区位码表示,并利用KMP算法检测未知文本中的敏感词信息。最后通过投票集成的方式将三种算法结合起来对未知短文本进行判断。通过实验证明该模拟投票方法相比于单个的敏感信息检测算法具有更高的准确率,从而证明了方案的可行性。长文本相比于短文本存在信息冗余的问题,对此,本文提出一种基于CNNBiLSTM-Attention模型的长文本敏感信息检测框架。该框架共包含三个阶段:在数据采集阶段,本文通过已有敏感词库构建关键词匹配方法从Twitter、微博平台爬取关于敏感文本的数据集。在数据预处理阶段,因为长文本中存在部分冗余信息影响后续判断结果,本文使用基于Word2vec的TextRank方法提取数据关键信息。在模型训练阶段,本文将CNN和BiLSTM相结合构建敏感信息检测模型。首先利用CNN获取文本中的局部关键特征,然后通过BiLSTM联系上下文内容,获取前后文的语义特征。最后加入Attention机制,对文本中的特征设置不同权重,从而提高模型整体的检测效果。实验表明,该模型的准确率为83.72%,优于CNN、BiLSTM-Attention等模型,证明了其在面向长文本敏感信息检测任务中的有效性。

关键词：敏感信息检测文本分类深度学习字符匹配 TextRank