对模式匹配算法的存储优化研究

基于确定性有限自动机(DFA)的多模式匹配算法被广泛用于数据包深度检测系统中。它功能虽然强大,但是对内存的需求也比较大,因此很多算法提出了对它的优化方法,以减少对内存的需求量。本文通过用动态默认转移来替代DFA的failto转移,将DFA中大部分的failto转移删掉,从而达到优化DFA的目的。而且本算法易于用硬件实现,因此在对速度有要求的场合,可以通过专门的硬件来计算默认转移,这样默认转移的计算并不会对检测产生延迟,从而加快匹配速度。     

长江干流日径流序列的多重分形特征

基于长江干流寸滩、宜昌和大通三个主要控制水文站多年的日径流资料,运用多重分形消除趋势波动分析 (MF-DFA)等方法,识别长江流域不同空间尺度上径流序列的多重分形特征,并采用推广的乘积阶次模型,对多重分形谱进行拟合。结果表明: (1)长江干流的日径流序列具有自相似的多重分形特征,该多重分形特征是由序列内在的长程相关性引起的;(2)长江干流日径流序列的多重分形谱可用推广的乘积阶次模型进行描述,模型拟合的参数a、b可作为该水文站点的特征参数,能够对降雨径流模型有效地进行检测;(3)长江干流日径流变化的复杂程度具有空间差异性。下游大通水文站径流序列的奇异性大于上游两站点,其径流变化过程更为复杂,而上游两站奇异性相差不大。造成三个站点径流过程变化复杂程度差异的主要原因,包括集水面积、来水组成、降水特点和下垫面状况等。     

元谋干热河谷近50年分季节降水变化的DFA分析

运用消除趋势波动分析法(DFA)分析元谋干热河谷1956～2006年分季节降水量变化趋势,对1978～2006年进行滑移分析.结果表明,元谋干热河谷分季节降水量时间序列至少在50 a的尺度上具有微弱的Hurst效应:夏、冬季具有较弱的长期持续性及较强的随机性,春、秋季具有较弱的反持续性.植被生物量和盖度的年际和季节变化所引起的下垫面性质改变,是干热河谷分季节降水量变化的重要原因.元谋干热河谷降水量的变化对当地植被恢复和农业生产活动等具有较强的指导意义.     

大兴安岭NDVI时间序列的长程相关性特征分析

运用消除趋势波动分析方法和GIMMS数据集,研究大兴安岭1982-2006年NDVI长程相关性,揭示了大兴安岭NDVI动态的时间尺度特征,为气候-植被综合模型中时间尺度特性分析提供依据。主要结论有:(1)NDVI是一个复杂的动力系统,其动态过程受到多个因素和过程影响,NDVI可能存在多种不同的时空尺度。(2)一阶消除趋势波动分析可以避免忽略较小时间尺度特征,适合应用于15d分辨率的时间序列;大兴安岭NDVI在2-15个月内有较强的长程相关性;表明NDVI动态过程不是随机序列,是一个由内在自相似机制决定的长程相关过程;(3)随着时间的推移,NDVI动态时间特征发生变化,大兴安岭各生态地理区标度指数都存在"拐点",其出现时间在6.5-8.5个月之间,北段西侧与南段"拐点"出现时间比北段和中段早1-2个月。在较小时间尺度内,NDVI呈现出接近1/f噪声特点,在较大时间尺度上,NDVI具有长程幂律相关性,不同生态地理区NDVI持续性强度有差异。     

额尔齐斯河流域上游地区近50 a来气温和降水变化的DFA分析

为查明新疆境内额尔齐斯河流域年及季节性气温和降水变化规律,并对未来的可能变化趋势做出预测,基于去趋势波动分析法（DFA）对流域近50 a来的气温、降水序列的平均值和极端值进行分析. 研究表明,年降水及春、夏的降水序列有较好的长程相关性,在较长时间尺度内均有继续保持原有趋势的可能,即年降水继续增加,春、夏降水维持稳定;秋、冬季降水则呈现弱持续性和强随机性,在短时间尺度上保持现状,长时间尺度上则存在改变的可能. 年均温及夏、秋、冬温也将继续保持升温的趋势,春季长时间尺度上存在改变的可能. 流域内温度和降水都将保持增长的趋势,而且温度的持续上升相对降水具有更高的可能性. 由DFA方法确定的极端阈值及相应极值序列显示：20世纪80年代以来,极端高温和极端降水事件开始增多,且量值增大,准周期变短,但极端高值并没有显著提高;极端低温事件的发生次数减少显著,平均值增大,同时低温极值增高明显,冬季气温对全球变化的响应更为敏感.     

Sourcing and identifying andesitic tephras using major oxide titanomagnetite and hornblende chemistry,Egmont volcano and Tongariro Volcanic Centre,New Zealand

 Canonical discriminant function analysis was employed to discriminate between electron microprobe-determined titanomagnetite and hornblende analyses from Egmont volcano and Tongariro Volcanic Centre. Data sets of 436 titanomagnetite and 206 hornblende analyses from the two sources were used for the study. Titanomagnetite chemistry provided the best discrimination between these two sources with classification efficiencies of 99% for sample averages and 95% for individual analyses. The difference between sources for hornblende chemistry was less marked, but classification efficiencies of 100% for sample averages and 87% for individual analyses were achieved. Using the same methods a preliminary discrimination of individual Egmont volcano-sourced tephras was attempted. Titanomagnetite chemistry enabled the discrimination of several individual tephras or at least pairs of tephra units, but hornblende chemistry provided little discrimination. This technique provides an improvement on previous methods for chemically distinguishing distal tephra from the two sources as well as potentially identifying individual tephras from a particular source. A major advantage over previous discrimination techniques is that individual analyses can be classified with a known probability of group membership (with groups such as volcano source or an individual tephra unit). Tephras in a depositional environment where mixing is common such as within soil, loess and marine sequences, can be sourced or identified more easily with classification of individual grains. Received: 19 July 1995 / Accepted: 13 February 1996     

岷县-漳县Ms6.6地震前重力分形指数异常分析

以2013-07-22甘肃岷县与漳县交界的MS6.6地震为研究对象，采用去趋势波动分析方法处理兰州、高台2个台2011~2015年重力观测资料,试图提取这次地震前的相关重力异常信息。结果表明，以9.4倍的该台分形指数标准差为异常阈值,岷县-漳县地震前这2个台的重力分形指数均出现相似的异常升高过程,表明震前重力变化具有定向持续特征，显示出长程相关性，是孕震过程中物质运移、密度连续变化的反映，应该是与这次地震有关联的重要信息。结合其他学者的研究结果初步推测，这个异常变化可能与中下地壳乃至上地幔的物质运移有关。     

非倾向性振荡分析用于变形监测数据分析的探讨

介绍分形学理论中的非倾向性振荡分析法(DFA)分析时间序列数据的方法。应用该方法对某变形数据进行分析,分析其变形的相关性以及对后续建模分析时的作用。最后说明定标指数可以从整体上描述变形数据序列的动态变化特征。     

2011年日本东北大地震特低频地磁信号的分形标度特征研究

本文选择2011年3月11日M9.0日本东北大地震震中附近三个地磁台站16个月(2010/01/01—2011/04/30)的特低频地磁观测资料,采用去倾扰动分析方法,得到了这三个台站地磁记录的非均匀标度特征随时间的变化,提出了一种能反映地磁三分量非均匀标度特征同步变化的指标,并据此探讨了特低频地磁信号分形标度特征变化与日本东北大地震之间的可能关联性,初步结果表明,这三个台站的特低频地磁信号分形标度特征指标在日本东北大地震前25~50天左右呈现出同步的异常增加,基于磁静日观测资料的随机合成地磁数据的统计检验结果可知前述异常并非随机异常,而是一种具有统计显著性的异常,可能反映了日本东北大地震对周边地磁信号内在的非线性系统特征产生了有统计意义的影响.     

隧道涌水长期记忆特性R/S与DFA法实证

为了研究隧道涌水长期记忆特性,利用某隧道的涌水监测数据,基于R/S理论(重标极差方法)进行分析,并用Vn检验R/S分析的稳定性,进一步和DFA法(消除趋势波动法)分析的结果进行对比研究,同时,采用"正反划分法"对涌水数据进行处理以保证涌水序列信息不丢失,表明:隧道涌水的Hurst指数具有分时段和长期记忆特征,未来隧道涌水量将减少;负Hurst指数的出现可能与天气突变等因素有关,其代表隧道涌水具有反持续性;越大尺度的隧道涌水系统越具确定性特征;若隧道涌水监测数据具有波动离散性,采用DFA方法分析将优于R/S分析.研究结论可为隧道的涌水预测和涌水的非线性动力特性提供参考.