导读:本文包含了上下文无关文法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:上下文,文法,句法,范式,藏语,递归,口令。
上下文无关文法论文文献综述
彭家寅[1]（2019）在《基于完备剩余格值逻辑的下推自动机与上下文无关文法》一文中研究指出引入了L-值下推自动机的概念,讨论了L-值下推自动机按2种不同方式所接受的语言类的等价性,并指出了它能识别L-值正则语言。利用广义的子集构造方法,证明了一般的L-值下推自动机与状态转移为分明函数且具有L-值终态的L-值下推自动机的等价性。通过此等价性,给出了L-值上下文无关语言的代数刻画和层次刻画,并证明了L-值上下文无关语言关于正则运算的封闭性。另外,提出了L-值上下文无关文法的概念,给出了与之等价的且带有经典开始符的L-值上下文无关文法。借此等价关系,讨论了L-值下推自动机与L-值上下文无关文法是等价的,并说明了在完备剩余格值逻辑意义下,可采用最左派生、最右派生、Chomsky范式或者Greibach范式中的任何一种来生成L-值上下文无关语言。(本文来源于《山东大学学报(理学版)》期刊2019年05期）
陈颖,狄宏,柳亚男[2]（2017）在《基于概率上下文无关文法的口令强度评估方法》一文中研究指出口令作为当前互联网应用最主要的安全认证方式之一,口令的强弱决定着用户账户和系统的安全。文中针对目前常用的口令强度评估工具Passwordmeter等存在口令强度评估简单、参数较少等口令易遭受字典攻击等问题,利用信息熵进行口令强度的方法研究,提出一种新的口令强度评估方法。该方法采用概率上下文无关文法建模,对网络泄露的真实口令明文进行特征分析,通过口令的结构划分来计算其出现的概率,从而计算信息熵得出口令强度值,该方法计算代价较小,能够有效抵抗字典攻击。(本文来源于《物联网技术》期刊2017年04期）
王月,李永明[3]（2017）在《取值于赋值幺半群的加权上下文无关文法及其语言》一文中研究指出上下文无关文法是一种表达能力较强的描述语言的方法,在本文中我们引入取值于赋值幺半群的加权上下文无关文法(WCFG)及其产生的加权上下文无关语言(WCFL)。讨论了加权上下文无关文法的加权Chomsky范式文法以及加权Greibach范式文法。证明了对于取值于柯西乘积赋值幺半群上的WCFG,存在与之等价的加权Chomsky范式文法、加权Greibach范式文法;进一步讨论了加权上下文无关文法及其产生的加权上下文无关语言的一些代数性质。(本文来源于《模糊系统与数学》期刊2017年01期）
徐飞龙[4]（2017）在《基于上下文无关文法的SQL注入漏洞测试用例生成研究》一文中研究指出SQL注入漏洞是web安全应用程序漏洞的一种,严重威胁着web应用的安全。OWASP安全组织已经连续10年将SQL注入漏洞评为最危险的web安全漏洞之一。当前虽然已对SQL注入安全问题进行了深入的研究,但是在对SQL注入漏洞测试用例生成的研究上仍然存在不足。由于SQL注入漏洞类型多,测试用例集覆盖的漏洞类型少,能够触发SQL注入漏洞的有效测试用例比较少,导致测试用例集的漏洞覆盖率和漏洞检测能力比较低。针对当前SQL注入测试用例存在的问题,本文提出利用上下文无关文法表示测试用例生成的规则,同时为了提高测试用例集在安全验证机制下的漏洞检测率使用变异方法对其进一步优化。首先,本文分析了测试用例的特点并对其进行符号形式化定义,然后利用上下文无关文法生成测试用例集。其次,本文分析了SQL注入的防御机制,然后总结了绕过安全机制的变异方法的特点,最后利用变异方法对上下文无关文法生成的测试用例集进行优化并生成新的测试用例集。最后,本文首先采用上下文无关文法生成的测试用例集、人工收集的测试用例集以及sqlmap扫描工具自带的测试用例库这叁种不同的测试用例集在无安全验证机制下进行实验,并将实验结果进行对比。实验结果表明使用上下文无关文法生成的测试用例集的漏洞覆盖率比较另外两种测试用例集要高。其次采用上下文无关文法生成的测试用例集和使用变异方法优化后的测试用例集在无安全验证与有安全验证的条件下进行实验。实验结果表明在安全机制下变异后的测试用例的漏洞检测能力要比变异前的漏洞检测能力强且稳定。最后对人工收集的测试用例集、上下文无关文法生成的测试用例集以及变异后的测试用例集进行了测试用例的有效度对比实验。实验结果表明上下文无关文法表示的测试用例生成规则和变异技术能够产生更多的触发漏洞的有效测试用例。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2017-01-01）
何锫,黄海,张远平[5]（2016）在《上下文无关文法的可视化描述》一文中研究指出上下文无关文法借助有限规则集和递归手段实现语言生成问题的刻画.这一形式系统多以符号串集形式呈现,并因递归技术的应用而渐变复杂,晦涩难懂.文章探讨其可视分析问题,涉及文法到有限状态变迁系统的构造、理论证明和应用方法.这项工作不仅有助形式系统各要素间的关系的直观刻画,而且为结构化推导分析、语义重用奠定基础.(本文来源于《广州大学学报(自然科学版)》期刊2016年01期）
马艳彬[6]（2015）在《基于上下文无关文法的防火墙配置文件解析器的研究与设计》一文中研究指出互联网技术的飞速发展,人们也越来越重视其中的网络安全问题,于是各种各样的防火墙被大规模地使用在了网络中。然而随着防火墙数量的增多,网络中出现了许多与防火墙配置有关的问题：比如配置错误导致的网络故障或者是多个防火墙的配置不一致带来的网络性能问题等等。所以需要一个防火墙配置的审计系统,用来找到网络防火墙中有隐患的配置信息,并进行相应的优化。而在这样的一个审计系统中,防火墙配置文件的解析成为该系统的一个承上启下的核心模块,它不仅需要能够解析语法各样的防火墙配置文件,还需要把它们解析转化成统一的存储形式,用于系统中审计模块的分析。本文便设计并实现了这样一个可处理多种类型防火墙的配置文件解析器。本文的创新点是：借鉴了编译原理中上下文无关文法的思想,针对防火墙配置文件的实际情况,改进并实现了一个关于防火墙配置文件的解析器的架构和方案。本文的主要工作包括：第一,分析系统中两类防火墙的配置文件相关语法；第二,针对这两类防火墙的配置文件,设计出他们各自抽象的上下文无关文法；第叁,设计出可扩展的防火墙配置文件解析器的整体框架并针对各子模块进行实现；第四,对各模块进行测试,并将本文中的解析器集成到防火墙配置审计系统中。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2015-03-17）
吴阳怿,吴逸鸣,熊英飞[7]（2015）在《基于上下文无关文法的可逆变换模型》一文中研究指出可逆变换和双向变换等数据转换问题一直是近年来的研究热点,研究人员针对该问题提出了大量相关的语言和模型。但是,这些实现往往建立在一种新的计算模型上,从而导致需要花费较大的学习成本去了解计算模型。另一方面,作为语法解析的基本工具,上下文无关文法对于绝大多数程序员来说都是不陌生的。提出了一种基于上下文无关文法的计算模型,用来构造字符串上的可逆变换,并对其性质和表达能力进行了探讨。采用Scheme语言实现了该计算模型,并通过在MIPS指令集上进行汇编和反汇编开发验证了该模型。验证结果表明,该模型具有较强的表达能力,在添加小型的公共数值变换模块后,可以完整地实现MIPS指令集上的汇编和反汇编。(本文来源于《计算机科学与探索》期刊2015年07期）
郝小健[8]（2014）在《上下文无关文法，多元稳定多项式及递增树》一文中研究指出与上下文无关文法相关的微分算子的概念是由陈永川最先引入的。进一步陈永川提出了运用上下文无关文法生成组合多项式的框架。此后上下文无关文法被广泛用于生成和处理组合多项式。Borcea和Branden发展了多元多项式的稳定性理论。在他们工作的基础上Haglund和Visontai提出了一个证明Stirling排列和r-Stirling排列生成函数的稳定性的方法。本文的主要目的是运用上下文无关文法来生成多元组合多项式,并证明多元组合多项式的稳定性。同时,我们将通过恰当的文法标号生成一些组合结构并利用上下文无关文法得到相关的组合恒等式。论文结构如下。第一章我们主要介绍相关的背景知识,基本概念及常用符号。我们将着重对Haglund和Visontai所做的关于Stirling排列和r-Stirling排列生成函数的稳定性的工作进行介绍。在第二章中,我们回顾了上下文无关文法的相关背景。在本章节中我们将集中介绍如何使用上下文无关文法刻画组合结构并生成相关的组合多项式,例如：Stirling多项式,Eulerian多项式及二阶Eulerian多项式。其中,我们主要研究了包含多个参数的组合多项式。第叁章,我们主要介绍如何运用上下文无关文法生成多元组合多项式,并证明其稳定性。基于Borcea和Branden给出的关于保持多重仿射多项式稳定性的算子的刻画,我们给出运用上下文无关文法证明多元多项式的稳定性的方法。进一步,我们将给出一些通过上下文无关文法生成的多元多项式的稳定性证明。其中我们解决了Haglund和Visontai提出的关于给出Legendre-Stirling排列下降位的生成函数的稳定细化的问题。叁项递推关系是组合数学中一类重要的递推关系,在本章结尾我们给出了一个生成特殊叁项递推关系的文法。运用这个文法我们得到了一些新的组合恒等式,并且给出一组算子生成满足该叁项递推关系序列的生成函数。在此基础上我们得到了此算子保持稳定性的充分必要条件。在第四章中,我们主要说明了一些可以递归生成的组合结构都是可以由上下文无关文法生成的,例如：递增树,递增二叉树,自反排列,递增圈树及强受限森林。通过上下文无关文法,这些组合结构的性质往往可以被容易的证明。在本章中,我们引入了一种被称之为禁止替换的特殊替换规则,我们将利用含有禁止替换规则的上下文无关文法来生成一些组合结构并证明一些组合恒等式。在第五章中,我们将上下文无关文法与缸模型相关联。我们利用缸模型对刻画排列中连续的132型及强受限森林中的绝对孤立点的上下文无关文法进行分析,并给出上述统计量的一些分析结果。(本文来源于《南开大学》期刊2014-05-01）
刘飞[9]（2013）在《基于概率上下文无关文法的名词短语的自动识别》一文中研究指出自然语言处理的主要任务是使机器自动的理解人类语言，而名词短语的识别是自然语言处理领域中非常重要的子任务，它直接关系到文本分析和文本处理的正确性。在信息抽取中将名词短语作为它的主要识别对象。本文先分析了名词短语与其他短语类别的联系，然后结合机器学习与句法分析的方法对句子中的名词短语进行了探索研究。具体包括以下几部分内容。首先，本文应用了概率上下文无关文法（PCFG）对名词短语进行了识别，为了弱化传统的PCFG中叁个独立性假设条件，本文中使用的PCFG充分结合上下文语境信息，对节点标记采用分裂-合并技术并在解码时采用粗到精搜索技术。其次，提出了一种基于辅助短语标记识别名词短语的方法。本文在分析了短语不同分类体系的基础上，构建了一种映射公式，并根据该公式对不同分类体系的短语类别之间进行映射。然后，根据映射结果及短语的概率分布进行辅助短语标记的组合。实验结果表明，该方法在提高F值的基础上，有效地降低了系统的时间开销。然后，提出了一种基于条件随机场（CRF）与PCFG相融合识别名词短语的方法。实验证明CRF对短距离名词短语的识别效果较PCFG的识别效果好，而PCFG对中长距离名词短语的识别效果较CRF的好。所以本文利用融合技术，将CRF的识别结果与PCFG的识别结果进行融合。以此，达到优势互补，提高名词短语的识别精度。通过以上的研究分析，本文决定从两个角度进行名词短语的识别，实验结果表明这两种方法是有效的。为了得到更好的识别性能，还需要更深入的探讨研究。(本文来源于《沈阳航空航天大学》期刊2013-12-23）
扎西加[10]（2013）在《上下文无关文法与藏语句法分析》一文中研究指出上下文无关文法在计算机句法自动剖析中已经得到广泛的应用。文章利用这种上下文无关文法来分析和描写藏语句子结构,在句法分析过程中具体采纳预测和规约的分析方法,以举例验证的方式自动推导出藏语句子的句法结构规律;识别句子中的句法单位,以及各句法单位之间的关系,对藏文句法分析提供了较好的研究思路及探索价值。(本文来源于《西藏大学学报(自然科学版)》期刊2013年02期）
上下文无关文法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
口令作为当前互联网应用最主要的安全认证方式之一,口令的强弱决定着用户账户和系统的安全。文中针对目前常用的口令强度评估工具Passwordmeter等存在口令强度评估简单、参数较少等口令易遭受字典攻击等问题,利用信息熵进行口令强度的方法研究,提出一种新的口令强度评估方法。该方法采用概率上下文无关文法建模,对网络泄露的真实口令明文进行特征分析,通过口令的结构划分来计算其出现的概率,从而计算信息熵得出口令强度值,该方法计算代价较小,能够有效抵抗字典攻击。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
上下文无关文法论文参考文献
[1].彭家寅.基于完备剩余格值逻辑的下推自动机与上下文无关文法[J].山东大学学报(理学版).2019
[2].陈颖,狄宏,柳亚男.基于概率上下文无关文法的口令强度评估方法[J].物联网技术.2017
[3].王月,李永明.取值于赋值幺半群的加权上下文无关文法及其语言[J].模糊系统与数学.2017
[4].徐飞龙.基于上下文无关文法的SQL注入漏洞测试用例生成研究[D].哈尔滨工程大学.2017
[5].何锫,黄海,张远平.上下文无关文法的可视化描述[J].广州大学学报(自然科学版).2016
[6].马艳彬.基于上下文无关文法的防火墙配置文件解析器的研究与设计[D].北京邮电大学.2015
[7].吴阳怿,吴逸鸣,熊英飞.基于上下文无关文法的可逆变换模型[J].计算机科学与探索.2015
[8].郝小健.上下文无关文法，多元稳定多项式及递增树[D].南开大学.2014
[9].刘飞.基于概率上下文无关文法的名词短语的自动识别[D].沈阳航空航天大学.2013
[10].扎西加.上下文无关文法与藏语句法分析[J].西藏大学学报(自然科学版).2013
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