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1)  feature word matching
特征字串匹配
2)  special string matching
特殊字符串匹配
3)  large scale string matching
大规模特征串精确匹配
4)  large scale approximate string matching
大规模特征串近似匹配
5)  string matching
字符串匹配
1.
Network processor-based high performance string matching;
基于网络处理器的高速字符串匹配
2.
Improved multiple patterns string matching algorithm;
改进的多模式字符串匹配算法
3.
an Improved Collateral String Matching Algorithm;
一种改进的并行字符串匹配算法
6)  pattern matching
字符串匹配
1.
This paper presents a high effective double hash floating pattern matching algorithm,which can be implemented on an FPGA easily.
提出了一种在FPGA上易于实现的高效双Hash浮动字符串匹配算法,其优点是消耗FPGA资源少,处理速度快,并且模式串可以方便地在线更新。
2.
In this paper, we present a novel pattern matching implementation using the Half Byte Comparators(HBC).
提出一种使用半字节比较的方法来实现字符串匹配,其优点是在单位面积上可以实现更多字节的高速模式串匹配,节省资源的同时可提供高速的匹配性能。
补充资料:基于零件-设备特征匹配的通用CAPP方法
本文针对特定零件类型和特定设备条件分析了一般CAPP系统的不足,面向多品种零件和各个企业加工设备,提出了基于零件-设备特征匹配的CAPP思想,并详细介绍了其信息描述的模型与匹配的方法。该方法以其特征化、开放化和信息全面化的特点满足了企业对CAPP系统的通用性、实用性的要求。

一、引言


    迄今为止,在国内外已开发出的CAPP系统中,多数是针对特定的零件类型和特定的设备条件开发的,这种开发策略使得CAPP系统的应用范围受到严格限制,从而严重地影响了其通用性与实用性。为此,面向多品种零件和各个企业加工设备,我们提出基于零件-设备特征匹配(Part-Equipment Feature Matching,简称P-EFM)的CAPP方法,较好地解决了CAPP系统的通用性和实用性问题。


二、信息描述模型


    CAPP的工作就是让计算机“熟悉”零件信息和企业设备制造能力的信息,并把待加工的零件信息与企业加工设备的制造能力(机床、夹具和刀具的制造能力的有机统一)信息进行匹配,为零件设计适当工艺的过程。因此,不仅零件信息,企业设备的制造能力信息也是CAPP系统的基础数据,它们都直接影响整个系统的通用性和实用性。建立好零件与设备的信息描述模型是解决系统通用性和实用性的前提和关键性工作。


    P-EFM信息描述模型集零件信息与企业设备制造能力信息的描述于一体。下面从两个基本特性方面进行介绍。


    1.特征性 


    在制造技术领域中,零件特征表示与制造操作和工具相关的形状和技术方面的属性,即一个零件几何形状的工程意义。特征的分类是P-EFM信息描述模型特征性的基础。一般而言,零件特征可分为管理特征、形状特征、精度特征、技术特征和材料热处理特征共五大类。管理特征描述与零件管理有关的所有信息,如标题栏信息、未注粗糙度信息等。形状特征描述零件的公称几何关系,它不但是最主要的,而且是种类最多、描述最复杂的零件特征。根据其是否常见,形状特征可分为基本形状特征和特殊形状特征两大类。基本形状特征根据其在构造零件中所起的作用不同,可分为主特征和辅特征两类。主特征又分为简单主特征(如圆柱体、圆锥体、长方体等)和宏特征(如轮毂、轮辐、盘等)。辅特征又分为简单辅特征(如孔、槽、螺纹等)、复制特征(如周向均布孔、阵列孔、轮缘等)和组合特征(如阶梯孔、中心孔等)。特殊形状特征是指某些零件上所具有的特殊形状,如水泵叶轮的流道、高压开关上的直向榫槽等。这类特征不便于分类,其信息没有固定的格式。精度特征描述几何关系的允许变化范围。


说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条