BM算法

摘要： OSD语言自动化检测系统需要将识别输出与标准对照表进行比对来确定最终结果,关键就在于能否实现精确匹配定位.因此,对经典的单模式匹配BM算法和多模式匹配AC算法分析研究,结合Excel表的编码方式和特点,提出了一种针对Excel表的精准匹配定位算法.该算法利用Excel表成行成列的使用特点,将表格单列内容以三行并一组方式组合,根据三行总字数N和中间行字数M进行分类,利用单模式匹配方法进行匹配定位.分析验证表明,该算法相对于BM算法、AC算法匹配次数更少,定位精确度更高.

摘要： 针对目前军用特种车辆车载北斗定位系统的短报文功能在报文长度上的限制,数据传输效率低,丢包多的问题.论文结合BM单向匹配算法对适合嵌入式系统应用的LZ77数据压缩算法进行改进,提高算法实时性,并利用硬件设计和软件结合的方法在北斗通信机设计应用上进行了实现.根据实际数据进行实验验证,实验结果表明算法的改进不影响压缩效率,提高了算法压缩速度及北斗短报文容量和传输可靠性,可用于工程实践,具有推广意义.

摘要： 随着人工智能时代的到来,计算机视觉领域被广泛应用到各个行业中.同样的,人工智能改变着传统林业的研究方法,林业信息工程技术日渐成熟.针对传统树高测量方法中存在的结果准确性不高、操作困难、专业知识转化为规则困难等问题,采用了一种基于双目立体视觉理论计算树高的方法,实现了树木高度的无接触测量.以双目相机作为采集设备,基于MATLAB、VS2015开发平台,采用张正友单平面棋盘格相机标定方法进行单目标定和双目标定,从而获取双目相机2个镜头的参数.通过SGBM算法和BM算法立体匹配后获得视差深度图像,进而获取树木关键点的三维坐标信息并以此来计算树木高度.将深度学习与双目视觉相结合可以实现树木同时在二维和三维空间的信息提取.在VS2015上的试验结果表明,该方法操作相对简单,并且能够较为准确地测量树木高度,SGBM算法树高测量结果的相对误差范围为0.76％～3.93％,BM算法相对误差范围为0.29％～3.41％.结果表明:采用双目视觉技术测量树木高度可以满足林业工程中对于树高测量的精度需要.

摘要： 随着人工智能时代的到来,计算机视觉领域被广泛应用到各个行业中。同样的,人工智能改变着传统林业的研究方法,林业信息工程技术日渐成熟。针对传统树高测量方法中存在的结果准确性不高、操作困难、专业知识转化为规则困难等问题,采用了一种基于双目立体视觉理论计算树高的方法,实现了树木高度的无接触测量。以双目相机作为采集设备,基于MATLAB、VS2015开发平台,采用张正友单平面棋盘格相机标定方法进行单目标定和双目标定,从而获取双目相机2个镜头的参数。通过SGBM算法和BM算法立体匹配后获得视差深度图像,进而获取树木关键点的三维坐标信息并以此来计算树木高度。将深度学习与双目视觉相结合可以实现树木同时在二维和三维空间的信息提取。在VS2015上的试验结果表明,该方法操作相对简单,并且能够较为准确地测量树木高度,SGBM算法树高测量结果的相对误差范围为0.76%~3.93%,BM算法相对误差范围为0.29%~3.41%。结果表明:采用双目视觉技术测量树木高度可以满足林业工程中对于树高测量的精度需要。

摘要： 为实现对SCADA(数据采集与监控)系统海量告警信息的智能化辨识和分析,提出了一种面向电力设备监控告警信息故障诊断辅助决策的知识图谱构建方法.在构建电网设备知识图谱的基础上,将基于改进BM(Boyer-Moore)算法的语义分析技术与结线分析方法相结合,对告警信息进行智能化字符解析,形成可供决策系统辨识的结构化知识网络;利用推理引擎查询匹配的知识路径,进行告警信息判断和分析.通过某110 kV线路故障跳闸案例分析表明,所提方法实现了基于知识图谱的故障告警信息解析判别和智能辅助决策,为设备监控人员故障快速处理提供了参考.

摘要： 随着高速网络时代的到来,传统入侵检测系统低效率的模式匹配算法,已无法满足各类大吞吐量网络检测、搜索引擎的需求。为此文章在BM算法和其他匹配算法的基础上,结合BM坏字符串的跨越规则,提出了一种新的改进算法。该算法通过忽略文本串不属于模式串字符,有效增大了右移距离,减少了匹配次数,提高了匹配的效率。最后通过实验对比,进一步验证了改进算法优于BM算法,对今后高速网络大吞吐量的入侵检测有一定的借鉴意义。

摘要： 随着高速网络时代的到来,传统入侵检测系统低效率的模式匹配算法,已无法满足各类大吞吐量网络检测、搜索引擎的需求.为此文章在BM算法和其他匹配算法的基础上,结合BM坏字符串的跨越规则,提出了一种新的改进算法.该算法通过忽略文本串不属于模式串字符,有效增大了右移距离,减少了匹配次数,提高了匹配的效率.最后通过实验对比,进一步验证了改进算法优于BM算法,对今后高速网络大吞吐量的入侵检测有一定的借鉴意义.

摘要： 随着Android操作系统的流行,大量手机应用的出现,给人们的生活、学习工作带来了极大的便利,其安全问题也日益突出.以Android移动终端为目标的病毒应用程序开始泛滥,他们窃取用户隐私、恶意扣费,给Android用户带来了严重损失.因此论文介绍一种具有实时扫描功能杀毒软件的设计与实现,对Android移动终端病毒进行实时扫描,当Android应用安装到移动终端上时,Android平台会发出广播,杀毒软件将Android应用进行捕获,提取其特征码,使用基于BM算法杀毒引擎,及时对新安装的Android应用进行查杀,有效地提高了Android手机的安全性.

摘要： 提出了一种新的伪随机序列生成算法.以线性反馈移位寄存器为基础,构造m 序列方阵.在m序列方阵中,各行各列均为m 序列.从该方阵中随机抽取序列,不同的抽取方法得到不同的序列.理论和实际分析表明,得到的所有序列不仅继承了m 序列优良的伪随机性,还能有效地抵抗B-M 算法的攻击.该m 序列方阵法扩展了序列周期和线性复杂度,增大了密钥空间,提高了序列密码的安全性.从m序列方阵还可推广到任意一般的矩阵,从一般矩阵中抽取的序列同样满足伪随机序列的一般特性.并且序列周期更长,密钥空间更大,攻击者对密码的分析也更加困难.该方法是一种简单有效的伪随机序列生成方法.

摘要： 提出了一种新的伪随机序列生成算法.以线性反馈移位寄存器为基础,构造m 序列方阵.在m序列方阵中,各行各列均为m 序列.从该方阵中随机抽取序列,不同的抽取方法得到不同的序列.理论和实际分析表明,得到的所有序列不仅继承了m 序列优良的伪随机性,还能有效地抵抗B-M 算法的攻击.该m 序列方阵法扩展了序列周期和线性复杂度,增大了密钥空间,提高了序列密码的安全性.从m序列方阵还可推广到任意一般的矩阵,从一般矩阵中抽取的序列同样满足伪随机序列的一般特性.并且序列周期更长,密钥空间更大,攻击者对密码的分析也更加困难.该方法是一种简单有效的伪随机序列生成方法.

摘要： 提出了一种新的伪随机序列生成算法.以线性反馈移位寄存器为基础,构造m 序列方阵.在m序列方阵中,各行各列均为m 序列.从该方阵中随机抽取序列,不同的抽取方法得到不同的序列.理论和实际分析表明,得到的所有序列不仅继承了m 序列优良的伪随机性,还能有效地抵抗B-M 算法的攻击.该m 序列方阵法扩展了序列周期和线性复杂度,增大了密钥空间,提高了序列密码的安全性.从m序列方阵还可推广到任意一般的矩阵,从一般矩阵中抽取的序列同样满足伪随机序列的一般特性.并且序列周期更长,密钥空间更大,攻击者对密码的分析也更加困难.该方法是一种简单有效的伪随机序列生成方法.

摘要： 提出了一种新的伪随机序列生成算法.以线性反馈移位寄存器为基础,构造m 序列方阵.在m序列方阵中,各行各列均为m 序列.从该方阵中随机抽取序列,不同的抽取方法得到不同的序列.理论和实际分析表明,得到的所有序列不仅继承了m 序列优良的伪随机性,还能有效地抵抗B-M 算法的攻击.该m 序列方阵法扩展了序列周期和线性复杂度,增大了密钥空间,提高了序列密码的安全性.从m序列方阵还可推广到任意一般的矩阵,从一般矩阵中抽取的序列同样满足伪随机序列的一般特性.并且序列周期更长,密钥空间更大,攻击者对密码的分析也更加困难.该方法是一种简单有效的伪随机序列生成方法.

摘要： 提出了一种新的伪随机序列生成算法.以线性反馈移位寄存器为基础,构造m 序列方阵.在m序列方阵中,各行各列均为m 序列.从该方阵中随机抽取序列,不同的抽取方法得到不同的序列.理论和实际分析表明,得到的所有序列不仅继承了m 序列优良的伪随机性,还能有效地抵抗B-M 算法的攻击.该m 序列方阵法扩展了序列周期和线性复杂度,增大了密钥空间,提高了序列密码的安全性.从m序列方阵还可推广到任意一般的矩阵,从一般矩阵中抽取的序列同样满足伪随机序列的一般特性.并且序列周期更长,密钥空间更大,攻击者对密码的分析也更加困难.该方法是一种简单有效的伪随机序列生成方法.

摘要： 根据高速网络环境中入侵检测的需求,在BM算法原有思想基础上,分别从时间复杂度和空间复杂度角度提出了改进算法：BMLT算法和BMLS算法。BMLT通过设定一个新的预处理函数来计算移动量,能有效增加模式串的移动距离。BMLS通过减少处理规则和判断坏字符在模式串中出现的次数,能在对时间复杂度影响不大的前提下,减少算法的窄问复杂度。相比BM算法,改进算法的时间复杂度最多减少了60%,空间复杂度最多减少了26%。实验结果表明两种算法均能有效地提高入侵检测的性能。

摘要： 根据高速网络环境中入侵检测的需求,在BM算法原有思想基础上,分别从时间复杂度和空间复杂度角度提出了改进算法：BMLT算法和BMLS算法。BMLT通过设定一个新的预处理函数来计算移动量,能有效增加模式串的移动距离。BMLS通过减少处理规则和判断坏字符在模式串中出现的次数,能在对时间复杂度影响不大的前提下,减少算法的窄问复杂度。相比BM算法,改进算法的时间复杂度最多减少了60%,空间复杂度最多减少了26%。实验结果表明两种算法均能有效地提高入侵检测的性能。

摘要： 根据高速网络环境中入侵检测的需求,在BM算法原有思想基础上,分别从时间复杂度和空间复杂度角度提出了改进算法：BMLT算法和BMLS算法。BMLT通过设定一个新的预处理函数来计算移动量,能有效增加模式串的移动距离。BMLS通过减少处理规则和判断坏字符在模式串中出现的次数,能在对时间复杂度影响不大的前提下,减少算法的窄问复杂度。相比BM算法,改进算法的时间复杂度最多减少了60%,空间复杂度最多减少了26%。实验结果表明两种算法均能有效地提高入侵检测的性能。

摘要： 根据高速网络环境中入侵检测的需求,在BM算法原有思想基础上,分别从时间复杂度和空间复杂度角度提出了改进算法：BMLT算法和BMLS算法。BMLT通过设定一个新的预处理函数来计算移动量,能有效增加模式串的移动距离。BMLS通过减少处理规则和判断坏字符在模式串中出现的次数,能在对时间复杂度影响不大的前提下,减少算法的窄问复杂度。相比BM算法,改进算法的时间复杂度最多减少了60%,空间复杂度最多减少了26%。实验结果表明两种算法均能有效地提高入侵检测的性能。

摘要： 根据高速网络环境中入侵检测的需求,在BM算法原有思想基础上,分别从时间复杂度和空间复杂度角度提出了改进算法：BMLT算法和BMLS算法。BMLT通过设定一个新的预处理函数来计算移动量,能有效增加模式串的移动距离。BMLS通过减少处理规则和判断坏字符在模式串中出现的次数,能在对时间复杂度影响不大的前提下,减少算法的窄问复杂度。相比BM算法,改进算法的时间复杂度最多减少了60%,空间复杂度最多减少了26%。实验结果表明两种算法均能有效地提高入侵检测的性能。

摘要： 本发明涉及一种基于改进BM算法与后缀数组的冗余字段过滤方法，针对现有技术的不足，设计引入改进型BM算法，通过增大模式串的移动距离，减少移动匹配的次数，由此提高匹配效率，极大地提高冗余字段的过滤效率，尤其针对中文环境的字符冗余过滤处理上，能够大大提高冗余字段过滤效率。

摘要： 本发明涉及一种基于改进BM算法与后缀数组的冗余字段过滤方法，针对现有技术的不足，设计引入改进型BM算法，通过增大模式串的移动距离，减少移动匹配的次数，由此提高匹配效率，极大地提高冗余字段的过滤效率，尤其针对中文环境的字符冗余过滤处理上，能够大大提高冗余字段过滤效率。

摘要： 本发明公开了BCH码中BM算法的求逆电路、实现方法及应用，涉及纠错译码技术领域。一种BCH码中BM算法的求逆电路，该求逆电路用以计算伽罗华域GF(2

摘要： 本发明属于网络安全技术领域，公开了一种基于改进的BM算法的移动智能终端的入侵检测方法。该方法在BM算法的基础上进行改进，不关心文本中造成失配的字符，将失配与计算右移量独立，通过使用文本字符串T与式字符串P中最右端对齐的字符来决定向右移动的移动量。基于改进的BM算法的移动智能终端的入侵检测方法由于改变了移动的计算，减少了入侵检测的比较次数，执行速度要快于传统BM算法，因此基于改进的BM算法的移动智能终端的入侵检测方法是一个更为高效的特征匹配入侵检测方法。

摘要： 本发明公开了一种基于LightGBM算法和网格搜索算法的暖通空调系统故障诊断方法，包括以下步骤：1)数据采集和预处理，收集空调冷水机组的故障数据，对数据进行数据清洗和归一化等预处理；2)构建基于LightGBM的空调故障诊断模型，确定模型需要优化的超参数以及超参数的取值范围；3)使用网格搜索法结合五折交叉验证的方法训练和来优化超参数，确定模型的最优超参数组合。通过采用以上技术，与现有技术相比，本发明克服了现有技术的不足，提出了一种基于LightGBM算法和网格搜索算法的暖通空调系统故障诊断方法，利用LightGBM快速、高性能分布式的特点，提高了对空调故障的诊断预测效果。

摘要： 本发明公开了一种基于light GBM算法预测理财产品销量的方法及系统，涉及人工智能领域，所述方法包括：将第一类客户集合进行筛查，获得第二类客户集合和第三类客户集合；将待评估客户集合输入机器学习模型，获得第四类客户集合；对第三类客户集合和第四类客户集合进行交集求取，获得第五类客户集合，非交集用户进行合并，获得第六类客户集合；对第六类客户集合进行筛选，获得第七类客户集合；基于各类客户集合获得理财产品销量预测结果。解决了现有技术理财产品销量的预测算法比较传统，造成出现过拟合、运算不够快、运算海量数据时占用内存多、预测准确率低、少数类数据误差较大、参数搜索没有指导性，需要花费大量时间的技术问题。

摘要： 本发明公开的一种基于DNA分子加密和改进的LightGBM算法的数字资产交易管理方法及系统，方法包括：获取数字资产数据和智能合约数据；对数字资产数据进行预处理，将预处理后的数据进行情绪分析，生成情绪量化指标纳入新的数据集M；对智能合约数据提取用户交易特征、字节码特征、操作码特征，并将提取的特征纳入数据集M；利用数据级重采样技术扩充数据集M得到用于训练的数据集；利用随机采样和EFB算法对训练数据集进行降维处理；利用降维处理后的数据训练二分类器模型，利用得到的二分类器模型对待测数据样本进行分类，根据预设的用户特征得到最终的分类结果。本发明能够实现对数字资产交易的精确高效的管理。

摘要： 本发明公开一种应用RBM算法模型的车载双向充电机测控系统，涉及测试控制技术领域，解决的技术问题是实现车载双向充电机测试控制和远程数据监控与处理，控制模块、A/D转换模块、电流采样模块、电压采集模块、温度检测模块、信号调理电路、测量模块、多通道数据接口、无线通信模块和远程监控终端实现充电机测控，其中控制模块集成了数据计量算法，该算法为超越安全阈TBS算法模型对计量数据进行校准控制，信号调理电路设置有数据型乘法器故障定位模块，测量模块中设置有RBM算法模型，以实现充电机的各项参数的融合和计算，大大提高了充电机测量能力。本发明能够实现车载双向充电机远距离数据通信和测试，大大提高充电机测量的工作效率。

摘要： 本发明公开了一种基于LightGBM算法的食源性致病菌分类方法，包括步骤1：光谱背景拟合和数据预处理；步骤2：食源性病菌拉曼光谱数据预处理；步骤3：Light GBM分类模型，计算初始梯度值，初始值设为零，建立树并设置树的深度不超过100层。本发明通过对LightGBM集成算法建立一种分类模型使其对食源性致病菌光谱数据进行分析分类，能提高食品安全检测的效率，保障人民的食品卫生安全。

摘要： 针对数据类不平衡问题，从模型构建的层面，本发明提供了一种基于LightGBM算法和卷积神经网络的两阶段细粒度网络入侵检测模型。本发明技术方案主要分两个阶段执行，第一阶段首先获取待识别的网络流量数据，对数据流进行预处理，然后使用机器学习中的LightGBM算法对网络流量数据进行正异常识别。第二阶段使用二维卷积神经网络对第一阶段预测为异常类的样本进行细粒度攻击类型检测。本发明的第二阶段中还设置了可选的基于数据集不平衡比率的IR‑SMOTE过采样技术。本发明提供的基于LightGBM算法和卷积神经网络的两阶段细粒度网络入侵检测模型能很好地适应不平衡数据集，分类效率高，性能较优。