1) Filter approach
Filter模型
1.
By taking a Wavelet Transformation(WT) and Kernel Principal Component Analysis(KPCA) as a Filter approach,the Vapnik-Chervonenkis(VC) Leave-one-Out(LOO) error bound was minimized.
为了研究在人脸特征选择中用支持向量机(SVM)泛化误差界作特征选择判据的有效性问题,结合过滤(Filter)和封装(Wrapper)模型构造了人脸特征选择及识别的新框架,将小波变换(WT)和核主元分析(KPCA)作为Filter模型,最小化SVM的VC维(VC)留一法(LOO)误差界及支持向量span误差界作为Wrapper模型的特征选择判据;通过递归特征排除法(RFE)在UMIST人脸图像库上进行人脸特征选择及识别实验。
2) filter-pipeline model
Filter-Pipeline模型
3) balanced big filter-module
balanced big filter-模
4) split bloom filter
拆分型Bloom Filter
5) MBF
矩阵型Bloom filter
1.
This paper presented matrix Bloom filter(MBF),which used a s×m bit matrix for data represent and query.
提出一种针对动态集合的矩阵型Bloom filter表示与查找法(matrix Bloom filter,MBF),它使用一个s×m位矩阵对数据集合进行哈希表示与查找,较同类算法SBF和DBF,能继承Bloom filter算法常数查找开销的基本精髓。
6) counting Bloom filter
计数型bloom filter
1.
In each of the multi-rules sets,which is divided by tuple space,different shared-node counting Bloom filter bits groups are created.
针对此问题,设计了一种新的过滤器方案,该方案在网络设备驱动层采用节点共享计数型bloom filter技术,通过改进哈希函数的集合,减少了位数组元素的碰撞率,实现了过滤规则的动态添加和删除。
补充资料：filter efficiency
分子式：
CAS号：
性质：滤池的运行效率，可用不同指标来量度，例如，以悬浮物、总固体、生化需氧量、细菌、色度等降低的百分数来量度滤池的运行效率。
CAS号：
性质：滤池的运行效率，可用不同指标来量度，例如，以悬浮物、总固体、生化需氧量、细菌、色度等降低的百分数来量度滤池的运行效率。
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