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基于AC_QS多模式匹配算法的优化研究
被引量：
4
1
作者
董志鑫
方滨兴
《智能计算机与应用》
2017年第5期100-103,共4页
随着互联网的日益强大,互联网上数据急剧增多,如何在海量的数据中快速准确地找到所需信息,就显得尤为重要,这就需要多模式串匹配算法。多模式串匹配算法在越来越多的领域里都有应用,比如:信息安全领域中,入侵检测系统、防火墙等,在医学...
随着互联网的日益强大,互联网上数据急剧增多,如何在海量的数据中快速准确地找到所需信息,就显得尤为重要,这就需要多模式串匹配算法。多模式串匹配算法在越来越多的领域里都有应用,比如:信息安全领域中,入侵检测系统、防火墙等,在医学领域、数据挖掘、信息检索等等领域中均有广泛的应用。AC算法在多模式串匹配算法中是一个能达到线性时间的算法,其算法效率较高,AC_QS算法是在AC算法基础上增加坏字符规则,进一步增加了AC算法的匹配效率,但其空间复杂度较高。本文在AC_QS算法的基础上,对算法预处理和匹配过程中继续优化,并对字典树存储时进行了优化,使算法在空间和时间复杂度上得到进一步优化,提高了算法性能。实验结果也验证了该算法的高效性。
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关键词
多模式
模式匹配
AC算法
q
s
算法
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职称材料
基于LR-GST变换的稳定层间Q值提取方法
2
作者
宋志华
安智谛
+2 位作者
王玉伟
凌勋
文晓涛
《成都理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期479-485,共7页
为了解决常规谱比法不稳定及等效Q值储层识别精度低的问题,在基于Lucy-Richardson算法的广义S变换(LR-GST)的基础上,改进了谱比法计算Q值的公式,同时构建反演目标函数将等效Q值转换为层间Q值。结果表明:Q值求取精度与噪声比率、求取方...
为了解决常规谱比法不稳定及等效Q值储层识别精度低的问题,在基于Lucy-Richardson算法的广义S变换(LR-GST)的基础上,改进了谱比法计算Q值的公式,同时构建反演目标函数将等效Q值转换为层间Q值。结果表明:Q值求取精度与噪声比率、求取方法等因素有关,含噪比率不同每种方法的准确性也差异较大。通过合成数据及实际应用表明,本文方法的分辨率及聚集性更高,方法的稳定性更好,得到的Q值在含油气区域异常明显。
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关键词
品质因子
Lucy-Richard
s
on算法广义
s
变换
谱比法
q
值估计
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职称材料
基于Teager能量的地层Q值提取及储层流体识别
被引量：
4
3
作者
段伟刚
郑静静
+1 位作者
王延光
刘浩杰
《地球物理学进展》
CSCD
北大核心
2016年第1期411-416,共6页
地震波在黏弹性介质中传播时,能量会出现明显的衰减异常,并且随频率变化而不同.因此,本文从Q值基本定义出发,提出了一种基于Teager主能量的Q值提取算法.该算法首先由广义S变换得到信号的时频谱,然后在时频域计算地震波的单频Teager-Kai...
地震波在黏弹性介质中传播时,能量会出现明显的衰减异常,并且随频率变化而不同.因此,本文从Q值基本定义出发,提出了一种基于Teager主能量的Q值提取算法.该算法首先由广义S变换得到信号的时频谱,然后在时频域计算地震波的单频Teager-Kaiser能量,并得到Teager-Kaiser主能量,最后计算抽样波长距离内的相对衰减量,得到衰减拟Q值,实现油、气、水层的有效表征.该方法将能量属性与储层定性表征联系在一起,为储层预测提供了一种新思路,实际数据的应用效果表明该方法可以有效的区分油、水层.
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关键词
Teager-Kai
s
er能量
吸收衰减
广义
s
变换
q
值提取
储层流体识别
原文传递
一种AES算法中S盒和逆S盒替换的表达式方法
被引量：
7
4
作者
覃晓草
李树国
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2014年第1期112-115,共4页
S盒替换与逆S盒替换是AES算法性能的主要瓶颈,它直接影响AES芯片的运算速度.在优化Q-M化简法基础上,提出了一种实现AES算法中S盒替换和逆S盒替换的表达式方法,这种表达式方法相比于普遍使用的查表法,其延时减小了8.5%,面积减小了27.4%,...
S盒替换与逆S盒替换是AES算法性能的主要瓶颈,它直接影响AES芯片的运算速度.在优化Q-M化简法基础上,提出了一种实现AES算法中S盒替换和逆S盒替换的表达式方法,这种表达式方法相比于普遍使用的查表法,其延时减小了8.5%,面积减小了27.4%,功耗减小了17%.
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关键词
AE
s
算法
s
盒替换
逆
s
盒替换
q
—M化简法
表达式方法
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职称材料
并行强化学习算法及其应用研究
被引量：
7
5
作者
孟伟
韩学东
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第34期25-28,52,共5页
强化学习是一种重要的机器学习方法,然而在实际应用中,收敛速度缓慢是其主要不足之一。为了提高强化学习的效率,提出了一种并行强化学习算法。多个同时学习,在各自学习一定周期后,利用D-S证据利用对学习结果进行融合,然后在融合结果的...
强化学习是一种重要的机器学习方法,然而在实际应用中,收敛速度缓慢是其主要不足之一。为了提高强化学习的效率,提出了一种并行强化学习算法。多个同时学习,在各自学习一定周期后,利用D-S证据利用对学习结果进行融合,然后在融合结果的基础上,各进行下一周期的学习,从而实现提高整个系统学习效率的目的。实验结果表明了该方法的可行性和有效性。
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关键词
并行算法
强化学习
q
-学习
D—
s
证据理论
路径规划
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职称材料
题名
基于AC_QS多模式匹配算法的优化研究
被引量：
4
1
作者
董志鑫
方滨兴
机构
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
出处
《智能计算机与应用》
2017年第5期100-103,共4页
文摘
随着互联网的日益强大,互联网上数据急剧增多,如何在海量的数据中快速准确地找到所需信息,就显得尤为重要,这就需要多模式串匹配算法。多模式串匹配算法在越来越多的领域里都有应用,比如:信息安全领域中,入侵检测系统、防火墙等,在医学领域、数据挖掘、信息检索等等领域中均有广泛的应用。AC算法在多模式串匹配算法中是一个能达到线性时间的算法,其算法效率较高,AC_QS算法是在AC算法基础上增加坏字符规则,进一步增加了AC算法的匹配效率,但其空间复杂度较高。本文在AC_QS算法的基础上,对算法预处理和匹配过程中继续优化,并对字典树存储时进行了优化,使算法在空间和时间复杂度上得到进一步优化,提高了算法性能。实验结果也验证了该算法的高效性。
关键词
多模式
模式匹配
AC算法
q
s
算法
Keywords
multiple pattern
s
pattern matching
A C
algorithm
q s algorithm
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于LR-GST变换的稳定层间Q值提取方法
2
作者
宋志华
安智谛
王玉伟
凌勋
文晓涛
机构
中国石油新疆油田分公司勘探事业部
成都理工大学地球物理学院
出处
《成都理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期479-485,共7页
基金
中国石油天然气股份有限公司科技项目(20200101040000,2020PT-Y-B-0009)。
文摘
为了解决常规谱比法不稳定及等效Q值储层识别精度低的问题,在基于Lucy-Richardson算法的广义S变换(LR-GST)的基础上,改进了谱比法计算Q值的公式,同时构建反演目标函数将等效Q值转换为层间Q值。结果表明:Q值求取精度与噪声比率、求取方法等因素有关,含噪比率不同每种方法的准确性也差异较大。通过合成数据及实际应用表明,本文方法的分辨率及聚集性更高,方法的稳定性更好,得到的Q值在含油气区域异常明显。
关键词
品质因子
Lucy-Richard
s
on算法广义
s
变换
谱比法
q
值估计
Keywords
q
uality factor
Lucy-Richard
s
on
algorithm
generalized
s
tran
s
form
s
pectral ratio method
q
-value e
s
timation
分类号
P631.443 [天文地球—地质矿产勘探]
在线阅读
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职称材料
题名
基于Teager能量的地层Q值提取及储层流体识别
被引量：
4
3
作者
段伟刚
郑静静
王延光
刘浩杰
机构
胜利油田鲁明油气勘探开发有限公司
胜利油田物探研究院
出处
《地球物理学进展》
CSCD
北大核心
2016年第1期411-416,共6页
基金
中石化股份公司项目(P12047)
博士后基金项目(YKB1219)
国家高技术研究发展计划(863)重点项目(2011AA060300)联合资助
文摘
地震波在黏弹性介质中传播时,能量会出现明显的衰减异常,并且随频率变化而不同.因此,本文从Q值基本定义出发,提出了一种基于Teager主能量的Q值提取算法.该算法首先由广义S变换得到信号的时频谱,然后在时频域计算地震波的单频Teager-Kaiser能量,并得到Teager-Kaiser主能量,最后计算抽样波长距离内的相对衰减量,得到衰减拟Q值,实现油、气、水层的有效表征.该方法将能量属性与储层定性表征联系在一起,为储层预测提供了一种新思路,实际数据的应用效果表明该方法可以有效的区分油、水层.
关键词
Teager-Kai
s
er能量
吸收衰减
广义
s
变换
q
值提取
储层流体识别
Keywords
the Teager-Kai
s
er energy
attenuation
generalized
s
tran
s
form
q
value extraction
algorithm
the re
s
ervoir fluid identification
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
原文传递
题名
一种AES算法中S盒和逆S盒替换的表达式方法
被引量：
7
4
作者
覃晓草
李树国
机构
清华大学微电子学研究所
出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2014年第1期112-115,共4页
基金
国家"八六三"计划项目(2012AA012402)
国家自然科学基金(61073173)
清华大学自主研发计划(2011Z05116)
文摘
S盒替换与逆S盒替换是AES算法性能的主要瓶颈,它直接影响AES芯片的运算速度.在优化Q-M化简法基础上,提出了一种实现AES算法中S盒替换和逆S盒替换的表达式方法,这种表达式方法相比于普遍使用的查表法,其延时减小了8.5%,面积减小了27.4%,功耗减小了17%.
关键词
AE
s
算法
s
盒替换
逆
s
盒替换
q
—M化简法
表达式方法
Keywords
AE
s
algorithm
s
-Box
s
ub
s
titution
inver
s
e
s
-Box
s
ub
s
titution
q
-M
s
implifying method
expre
s
s
ion method
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
在线阅读
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职称材料
题名
并行强化学习算法及其应用研究
被引量：
7
5
作者
孟伟
韩学东
机构
北京林业大学信息学院
中国航天科工集团
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第34期25-28,52,共5页
基金
国家"十一五"科技支撑计划重大项目资助No.2006BAD03A02~~
文摘
强化学习是一种重要的机器学习方法,然而在实际应用中,收敛速度缓慢是其主要不足之一。为了提高强化学习的效率,提出了一种并行强化学习算法。多个同时学习,在各自学习一定周期后,利用D-S证据利用对学习结果进行融合,然后在融合结果的基础上,各进行下一周期的学习,从而实现提高整个系统学习效率的目的。实验结果表明了该方法的可行性和有效性。
关键词
并行算法
强化学习
q
-学习
D—
s
证据理论
路径规划
Keywords
parallel
algorithm
s
reinforcement learning
q
-learning
D-
s
evidence theory
path plan
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于AC_QS多模式匹配算法的优化研究
董志鑫
方滨兴
《智能计算机与应用》
2017
4
在线阅读
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职称材料
2
基于LR-GST变换的稳定层间Q值提取方法
宋志华
安智谛
王玉伟
凌勋
文晓涛
《成都理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于Teager能量的地层Q值提取及储层流体识别
段伟刚
郑静静
王延光
刘浩杰
《地球物理学进展》
CSCD
北大核心
2016
4
原文传递
4
一种AES算法中S盒和逆S盒替换的表达式方法
覃晓草
李树国
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2014
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
5
并行强化学习算法及其应用研究
孟伟
韩学东
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009
7
在线阅读
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职称材料
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