【摘 要】
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模式匹配是计算机科学中的经典问题,在入侵检测系统,模式识别,序列模式挖掘等诸多领域具有广泛的应用价值。随着应用场景中不确定因素逐渐增多,传统模式匹配已经不能很好地适应实际需求,于是带间隙约束的模式匹配应运而生。具有间隙约束的模式匹配问题拥有指数级的求解空间,为了对解空间进行优化,引入了无重叠条件。无重叠模式匹配要求模式串中的同一元素不能与相同的序列元素进行匹配,但可以与不同的序列元素进行匹配。目前
【基金项目】
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国家自然科学基金（61976240）； 河北省创新资助项目（CXZZSS2019023）；
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模式匹配是计算机科学中的经典问题,在入侵检测系统,模式识别,序列模式挖掘等诸多领域具有广泛的应用价值。随着应用场景中不确定因素逐渐增多,传统模式匹配已经不能很好地适应实际需求,于是带间隙约束的模式匹配应运而生。具有间隙约束的模式匹配问题拥有指数级的求解空间,为了对解空间进行优化,引入了无重叠条件。无重叠模式匹配要求模式串中的同一元素不能与相同的序列元素进行匹配,但可以与不同的序列元素进行匹配。目前,大多数带间隙约束的模式匹配都是在非负间隙下进行的研究。非负间隙限定了待匹配模式的出现次序,降低了匹配的实用价值和灵活性。为了使间隙约束更加适应实际需求,本文提出了一般间隙及无重叠条件下的严格模式匹配问题（Nonoverlapping Pattern matching with General gaps,简称NPG）。本论文的主要研究内容及相关工作如下:（1）在具有间隙约束的模式匹配研究中,提出了NPG问题。该问题拥有三个特点:严格精确的记录模式串中每个字符在序列中的位置;各子模式串之间的间隙约束允许出现负值;任意两个出现均满足无重叠条件。（2）在网树的基础上构造了一般间隙网树,并且设计了高效的求解算法NetNPG,该算法首先依据目标序列和模式将NPG问题转化为一般间隙网树,为了减少多余剪枝带来的时间消耗,使用回溯策略迭代寻找最左完全路径来获得最大无重叠出现集。（3）在真实的生物数据上进行了大量的对比实验,实验结果验证了NetNPG算法的高效性。同时本文还将提出的算法应用到序列模式挖掘以及时间序列上,实验结果表明一般间隙比非负间隙更加灵活。
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