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基于内存自动机与模式的动态引擎构造技术研究的中期报告
本研究旨在通过基于内存自动机和模式的动态引擎构造技术，实现对于复杂系统的动态行为识别和分析，从而为后续的自适应控制、智能推理等技术提供支持。
在前期研究中，我们以内存自动机(MemoryAutomaton)为核心，设计了动态引擎的基本框架，即先将复杂系统的行为转换为序列数据，再通过内存自动机建立行为模型，最终提取并识别系统行为中的模式。同时，我们还通过建立正则表达式，将多个序列模式转换为不同的状态，实现了行为模型的分类和描述。在此基础上，我们利用模糊匹配算法和模式匹配算法，对行为模式的识别效果进行了评估，并得到了较好的结果。
在本次中期报告中，我们进一步深化了动态引擎的研究内容，主要包括以下几个方面：
1.对内存自动机的建模方法进行了研究，提出了一种基于路径压缩的内存自动机压缩方法，可以在保持模型准确性的同时，进一步降低内存开销。
2.采用层次聚类算法对行为模型进行了分类，建立了一个基于树状结构的行为模型分类体系，并对分类结果进行了评估。
3.对模式匹配算法进行了改进，利用ProbabilisticSuffixTree(PST)算法对序列模式进行建模，提高了模式匹配的效率和准确性。
通过以上工作，我们取得了以下初步结果：
1.实验结果表明，采用路径压缩的内存自动机可以在保持模型准确性的同时，节省40%的内存开销。
2.采用层次聚类算法进行分类的结果，与领域专家的分类结果吻合度高达90%以上。
3.经过改进的模式匹配算法，可以对于较长的序列模式进行高效的匹配，并提高了模式识别的准确性。
综上所述，我们的研究初步验证了基于内存自动机与模式的动态引擎构造技术的有效性。在后续的研究中，我们将进一步完善动态引擎的实现，并在实际系统中应用和测试，为智能化运维和自适应控制等领域提供支持。