KMP算法

本文详细介绍了一种高效的字符串匹配算法——KMP算法,并提供了完整的Pascal语言实现代码。该文通过两个核心过程:预处理模式串生成next数组和匹配主串完成模式匹配。适合于需要深入理解并应用KMP算法解决实际问题的学习者。
program KMP(input, output);
var
  fail:array[1..1000] of longint ;
  s1,s2:string;
{==============================================}
procedure find;
var
  i,j:longint;
begin
  fail[1]:=0;
  j:=fail[1];
  for i:=2 to length(s2) do
    begin
      while (j > 0) and (s2[j + 1] <> s2[i]) do j:=fail[j];
      if s2[j + 1] = s2[i] then inc(j);
      fail[i]:=j;
    end;
end;
{==============================================}
procedure solve;
var
  i,j:longint;
begin
  j:=0;
  for i:=1 to length(s1) do
    begin
      while (j > 0) and (s2[j + 1] <> s1[i]) do j:=fail[j];
      if s2[j + 1] = s1[i] then inc(j);
      if j = length(s2) then
        begin
          writeln(i - j + 1);
          j:=fail[j];
 end;
    end;
end;
{==============================================}
procedure init;
begin
  readln(s1);
  readln(s2);
end;
{==============================================}
begin
  init;
  find;
  solve;
end.
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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