导读:本文包含了多模式串匹配论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:视频重构,压缩感知,多假设预测,整体结构相似性
多模式串匹配论文文献综述
周健,刘浩[1]（2019）在《基于动态多模式匹配的视频压缩感知叁步重构》一文中研究指出相较于奈奎斯特-香农定理所要求的采样数据量,压缩感知理论表明采用较少的测量值就可以实现高维信号的重构,因此压缩感知在视频信号传感中具有很大的潜力.现有的视频压缩感知重构算法是利用多假设预测来得到残差模型,大量文献采用基于最小均方误差的方法挑选多假设匹配块,由此对视频信号进行重构,然而没有考虑最大化重构视频的整体结构相似性,在图像重构的整体质量效果上存在较大改进空间,并且挑选匹配块的模式没有采用自适应的选择机制,挑选匹配块的方式较为单一.通过增加一定的复杂度,本文提出了一种基于动态多模式匹配的视频压缩感知叁步重构算法,该算法主要包括叁大步骤:第一步,对压缩感知的每一视频帧进行独立的重构;第二步,从参考帧中动态地挑选匹配块进行非关键帧的重构;第叁步,基于整体结构相似性对重构帧进行最终挑选,完成多帧重构.实验结果表明,所提算法能够在重建端有效提高多假设过程的预测精度,与当前最优的视频重构算法相比,进一步提升了重构质量.(本文来源于《哈尔滨工业大学学报》期刊2019年11期）
何奇文[2]（2019）在《基于机器人仿生视觉路标多模式匹配定位仿真》一文中研究指出针对传统机器人仿生视觉路标多模式匹配定位过程中,普遍存在着定位运行时间较长、准确度较低、成本消耗较大等问题。提出一种新型机器人仿生视觉路标多模式匹配定位方法。通过对机器人仿生视觉路标进行分析,同时考虑到机器人定位时的实际方向与视觉路标指示的方向存在一定的偏差,对方向偏差进一步修正,得到当前位置较为准确的机器人姿态信息;采用双目视觉传感器采集路标图像中的匹配点对,获取视觉路标图像叁维坐标,构建双目立体视觉定位模型,根据该模型获得机器人与路标的相对位置关系,实现机器人视觉路标多模式匹配定位。实验结果表明,所提方法定位运行时间较短、准确度较高、成本消耗较低。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年06期）
伊力亚尔·达吾提[3]（2019）在《维吾尔文本处理中多模式匹配的应用》一文中研究指出维吾尔文模式匹配技术对维吾尔文不良文本检测和过滤有着很大的实用性,因此考虑语言特点在AC-BM多模式算法上改进提出一种AC-BM-Ug算法,算法利用AC多模式匹配算法,借用BM匹配算法跳跃原理提出的一种改进算法。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2019年16期）
孙琢[4]（2019）在《多模式车位预约实时匹配算法研究》一文中研究指出随着机动车保有量的增加,车位资源愈加紧张,停车共享系统系统应运而生,然而停车共享系统为人们带来便利的同时,也带来了新的问题。停车共享系统预约分配设计不合理,热点预约时间段资源紧张,以及客户需求未细化导致退订或反复预定等多方面问题,使得车位共享资源利用率低下。本研究提出多模式车位预约实时匹配算法,旨在优化停车共享系统的匹配过程,提升停车场内车位共享资源时空利用率。本研究的具体工作如下:(1)提出多模式预约策略。利用多模式预约策略细化用户需求,从而减少因需求覆盖问题导致的用户退订或反复预约,也在一定程度上提升了搜索效率。(2)提出时间碎片检测算法。在车位匹配时,利用时间碎片检测算法规避因分配不合理而导致的大量时间碎片,从而提升车位预约过程中停车场内车位时空利用率。(3)提出时间重要度检测算法。车位预约过程中,利用时间重要度检测算法规避因分配不当而导致的热点时间附近的车位共享时间段搜索空间降低的问题,从而提升停车场内车位时空利用率。本文设计了基于以上叁种优化的多模式车位预约实时匹配算法,并对其进行实现,对比不同实验结果的碎片化程度、预约成功的订单数等指标,其中碎片化程度指数降低1.28%,预约成功的订单数提升了6.8%。结果表明,实验验证了算法的有效性,最终达到提升停车场内时空利用率的目的。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-05-20）
周文娟,卢颖兰,曾婷婷[5]（2019）在《多模式无声语言联合分期匹配有声语言护理在高龄初产妇阴道分娩中的应用研究》一文中研究指出目的探讨多模式无声语言联合分期匹配有声语言护理在高龄初产妇阴道分娩中的应用效果。方法选取2017年2月至2018年2月于我院选择阴道分娩的高龄初产妇82例作为研究对象,随机将其等分为试验组与对照组,对照组给予常规阴道分娩护理,试验组在对照组基础上给予多模式无声语言联合分期匹配有声语言护理,比较两组患者焦虑程度、自然分娩率、并发症发生率。结果护理干预后,试验组焦虑评分、并发症发生率低于对照组(P <0. 05),自然分娩率高于对照组(P <0. 05)。结论采用多模式无声语言联合分期匹配有声语言护理对高龄阴道分娩初产妇进行干预,可改善其负性心理状态,提升其自然分娩率,降低其并发症发生率,值得临床推广。(本文来源于《护理实践与研究》期刊2019年09期）
陈永杰,吾守尔·斯拉木,于清[6]（2019）在《一种基于Aho-Corasick算法改进的多模式匹配算法》一文中研究指出目前互联网中以文本存在的数据非常庞大,针对在如此庞大的文本中如何准确、快速地找到多个不同的目标字符串的问题,在介绍常见的模式匹配算法的优点和缺点基础上,结合Trie速多模式匹配算法。根据对比性实验的结果分析得出,改进AC且匹配速度大约是AC算法的5倍,说明改进AC(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年04期）
宋锦博[7]（2019）在《除草机器人路标识别多模式匹配算法研究——面向中英文混合环境》一文中研究指出随着农业自动化水平的不断提高,除草机器人被逐步地应用到了农田生成作业过程中,机器视觉系统是除草机器人自主导航和杂草作物识别的核心部件,其性能的好坏直接影响作业效率和作业质量。为了提高除草机器人的导航效率,提出了一种基于中英混合环境的多模式匹配算法,将该算法应用到了除草机器人的英文和中文导航路标的模式匹配上,并采用相关图像处理算法对路标进行了增强处理,最后对不同环境下导航的可行性进行了验证。结果表明:采用中英文混合环境的多模式匹配算法和图像增强处理功能后,除草机器人机器视觉系统的路标成功识别率较高,导航准确率也较高,从而验证了方案的可行性和可靠性。(本文来源于《农机化研究》期刊2019年07期）
齐国顺,尚方,刘生[8]（2018）在《基于大规模URL模式串匹配方法的网络过滤算法》一文中研究指出针对电力信息网络需要处理海量URL(Uniform Resource Locator,URL)审查过滤的情况,提出了以经典的Wu-Manber算法为基础进行改良的一种大规模URL模式串匹配算法。该方法采用减少哈希冲突和精确校验次数的设计理念,同时引入多种优化措施,达到提高算法的匹配性能的目标。通过真实数据集上的测试表明,该算法的内存消耗较低,在大规模URL快速匹配方面的性能有很大提高。该检测方法可以应用到多个网络过滤场合。(本文来源于《黑龙江电力》期刊2018年04期）
王东宏[9]（2018）在《基于云端的可验证模式串匹配研究》一文中研究指出可验证模式串匹配,即用户能通过不可信云服务器上的外包文本数据获得可验证的模式串匹配结果。对应的验证问题是很多以安全性为主的大数据应用的基本问题,特别是外包到云服务器的以模式串匹配为基础服务的应用,如大数据库查询,人类基因数据搜索和文本检索等,验证问题尤为重要。但是,当前已有的可验证方案在性能方面仍有优化空间,同时也不支持高效的数据更新。为此,我们展开研究,设计方案以优化性能并解决数据更新的效率问题。以下两点是我们研究工作的主要贡献。首先,我们提出了一种基于哈希函数的可验证模式串匹配方案,相比当前最优方案,该方案的性能提高显着。我们基于有序集合累加器和后缀数组为模式串匹配设计了一种新的可验证数据结构,只涉及简单高效的哈希计算,使得性能提高显着。另外,该方案支持模式串多匹配验证,更加适应实际应用需求。同时该方案也支持公开验证,无须用户存储密钥数据。最后,仿真实验结果证实了该方案的实际性能优于当前最优方案。其次,我们提出了一种动态可验证模式串匹配方案,以支持高效的数据更新。我们通过随机数绑定字符机制切断文本字符间的位置联系,将连续型文本数据转换为离散型集合数据,以实现高效的数据更新,并将验证问题转换为集合成员关系验证问题,最后采用RSA累加器实现我们的动态可验证模式串匹配方案。该方案是第一个支持数据高效更新的可验证方案,方案的部分性能也较已有方案有所提升,降低了数据拥有者和用户的计算存储开销。最后的实验结果也体现了部分性能的优势以及数据更新的实用性。(本文来源于《深圳大学》期刊2018-06-30）
于粉娟[10]（2018）在《基于多模式匹配算法的计算机网络入侵检测研究》一文中研究指出为保证网络安全,使计算机网络入侵检测具有更高的效率和性能,文中基于多模式匹配算法,对计算机网络入侵检测系统进行了研究。在分析了网络入侵检过程、基本模型以及多模式匹配的定义后,提出了包括AC算法、AC-BM算法以及AC_SUNDAY算法在内的多模式匹配算法。经过实例仿真后发现,实际应用过程中可根据性能、资源消耗选择合适的算法,也证明了多模式匹配算法在计算机网络入侵检测的研究中具有重要作用。(本文来源于《自动化与仪器仪表》期刊2018年05期）
多模式串匹配论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对传统机器人仿生视觉路标多模式匹配定位过程中,普遍存在着定位运行时间较长、准确度较低、成本消耗较大等问题。提出一种新型机器人仿生视觉路标多模式匹配定位方法。通过对机器人仿生视觉路标进行分析,同时考虑到机器人定位时的实际方向与视觉路标指示的方向存在一定的偏差,对方向偏差进一步修正,得到当前位置较为准确的机器人姿态信息;采用双目视觉传感器采集路标图像中的匹配点对,获取视觉路标图像叁维坐标,构建双目立体视觉定位模型,根据该模型获得机器人与路标的相对位置关系,实现机器人视觉路标多模式匹配定位。实验结果表明,所提方法定位运行时间较短、准确度较高、成本消耗较低。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多模式串匹配论文参考文献
[1].周健,刘浩.基于动态多模式匹配的视频压缩感知叁步重构[J].哈尔滨工业大学学报.2019
[2].何奇文.基于机器人仿生视觉路标多模式匹配定位仿真[J].计算机仿真.2019
[3].伊力亚尔·达吾提.维吾尔文本处理中多模式匹配的应用[J].电脑知识与技术.2019
[4].孙琢.多模式车位预约实时匹配算法研究[D].北京邮电大学.2019
[5].周文娟,卢颖兰,曾婷婷.多模式无声语言联合分期匹配有声语言护理在高龄初产妇阴道分娩中的应用研究[J].护理实践与研究.2019
[6].陈永杰,吾守尔·斯拉木,于清.一种基于Aho-Corasick算法改进的多模式匹配算法[J].现代电子技术.2019
[7].宋锦博.除草机器人路标识别多模式匹配算法研究——面向中英文混合环境[J].农机化研究.2019
[8].齐国顺,尚方,刘生.基于大规模URL模式串匹配方法的网络过滤算法[J].黑龙江电力.2018
[9].王东宏.基于云端的可验证模式串匹配研究[D].深圳大学.2018
[10].于粉娟.基于多模式匹配算法的计算机网络入侵检测研究[J].自动化与仪器仪表.2018