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公开(公告)号：CN104516946B
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201410705100.4
申请日：2014-11-27
Applicant: 宁波大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于过滤器的高维数据近似成员查询方法，通过定义新的距离敏感哈希函数来分别表征目标数据集合中的多维数据和待查询的多维数据，不需要重新构造过滤器，能够支持更多的过滤距离参数的近似成员查询，大幅度减少了空间代价，通过使用多个函数组数，且每个函数组数包含多个函数，在最终确认是否目标数据集合Ω的近似成员时使用“与－或”结合的方式进行判断，能够降低过滤器的假阴性率，同时，本发明通过构建一个实体校验器，通过校验，大大降低了不同过滤距离参数过滤器的假阳性率。
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公开(公告)号：CN103929361B
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201410157426.8
申请日：2014-04-18
Applicant: 宁波大学
IPC: H04L12/743
Abstract: 本发明公开了一种布鲁姆过滤器关联删除的方法，特点是将现有技术中用于存储两个维度第一边和第二边的第三计数型布鲁姆过滤器CBFD拆分成两个大小相同的第五计数型布鲁姆过滤器和第六计数型布鲁姆过滤器，来分别存储第一边和第二边，并分别检测可能边，优点是大大提高了布鲁姆过滤器关联删除算法的准确性，此外，还可以降低假阳性和假阴性。
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公开(公告)号：CN104699747A
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201410775986.X
申请日：2014-12-15
Applicant: 宁波大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30147
Abstract: 本发明公开了一种基于过滤器的高维数据近似成员查询方法，通过定义新的距离敏感哈希函数来分别表征目标数据集合中的多维数据和待查询的多维数据，不需要重新构造过滤器，能够支持更多的过滤距离参数的近似成员查询，大幅度减少了空间代价，通过使用多个函数组数，且每个函数组数包含多个函数，在最终确认是否目标数据集合Ω的近似成员时使用“与－或”结合的方式进行判断，能够降低过滤器的假阴性率，同时，本发明通过构建一个实体校验器，通过校验，大大降低了不同过滤距离参数过滤器的假阳性率，并且通常减少实体过滤器的方式，在准确性略有降低的情况下，空间资源大大节省。
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公开(公告)号：CN104391866A
公开(公告)日：2015-03-04
申请号：CN201410578880.0
申请日：2014-10-24
Applicant: 宁波大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/2462
Abstract: 本发明公开了一种基于过滤器的高维数据近似成员查询方法，通过定义新的距离敏感哈希函数支持的新结构分别来表征目标数据集合中的多维数据和待查询的多维数据，不需要重新构造过滤器，能够支持更多的过滤距离参数的近似成员查询，大幅度减少了空间代价，本发明使用了多个函数组数，且每个函数组数包含多个函数，在最终确认是否目标数据集合Ω的近似成员时使用“与－或”结合的方式进行判断，能够降低过滤器的假阴性率。
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公开(公告)号：CN109150161B
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN201810705401.5
申请日：2018-07-02
Applicant: 宁波大学
IPC: H03K19/20 , H03K19/21 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种用于海明空间下近似成员查询的布隆过滤电路，特点是包括多个并联的过滤单元和一个或门，过滤单元的输入端与输入信号连接，过滤单元的输出端与或门的输入端连接，或门的输出端输出过滤信号，优点在于多个并联的过滤单元和一个或门构成一个用于海明空间下近似成员查询的布隆过滤电路，实现了海明空间下的近似成员查询问题，而且能够适用于不同粒度的近似成员查询。
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公开(公告)号：CN111626186A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010449852.4
申请日：2020-05-25
Applicant: 宁波大学
Abstract: 一种司机分心检测方法，将每帧司机图像转化成灰度图像，并依次进行归一化处理和预处理，将其中一个训练样本输入到初始化的卷积神经网络中，同时对训练样本所对应的灰度图像提取的HOG特征进行批量正则化处理，之后接着全连接层连接，得到HOG特征向量；最后将每一个卷积层的输出结果进行全局均值池化后得到的特征向量和HOG特征向量共同组成的总特征向量依次经过卷积神经网络中的全连接层和Softmax分类后，得到司机实际的动作类别，从而更新卷积神经网络中的参数；并采用相同的方法依次对卷积神经网络进行更新。最后即可得到测试集中司机图像所对应的动作类别。该检测方法的检测结果更加准确且该网络结构具有更少的网络参数。
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公开(公告)号：CN104391866B
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201410578880.0
申请日：2014-10-24
Applicant: 宁波大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于过滤器的高维数据近似成员查询方法，通过定义新的距离敏感哈希函数支持的新结构分别来表征目标数据集合中的多维数据和待查询的多维数据，不需要重新构造过滤器，能够支持更多的过滤距离参数的近似成员查询，大幅度减少了空间代价，本发明使用了多个函数组数，且每个函数组数包含多个函数，在最终确认是否目标数据集合Ω的近似成员时使用“与－或”结合的方式进行判断，能够降低过滤器的假阴性率。
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公开(公告)号：CN103929361A
公开(公告)日：2014-07-16
申请号：CN201410157426.8
申请日：2014-04-18
Applicant: 宁波大学
IPC: H04L12/743
Abstract: 本发明公开了一种布鲁姆过滤器关联删除的方法，特点是将现有技术中用于存储两个维度第一边和第二边的第三计数型布鲁姆过滤器CBFD拆分成两个大小相同的第五计数型布鲁姆过滤器和第六计数型布鲁姆过滤器，来分别存储第一边和第二边，并分别检测可能边，优点是大大提高了布鲁姆过滤器关联删除算法的准确性，此外，还可以降低假阳性和假阴性。
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公开(公告)号：CN109150161A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810705401.5
申请日：2018-07-02
Applicant: 宁波大学
IPC: H03K19/20 , H03K19/21 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种用于海明空间下近似成员查询的布隆过滤电路，特点是包括多个并联的过滤单元和一个或门，过滤单元的输入端与输入信号连接，过滤单元的输出端与或门的输入端连接，或门的输出端输出过滤信号，优点在于多个并联的过滤单元和一个或门构成一个用于海明空间下近似成员查询的布隆过滤电路，实现了海明空间下的近似成员查询问题，而且能够适用于不同粒度的近似成员查询。
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公开(公告)号：CN109062941A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810643226.1
申请日：2018-06-21
Applicant: 宁波大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于海明距离的近似成员查询方法，特点是使用适用在海明距离度量下的局部敏感哈希函数(LSH)——比特采样LSH，结合标准布隆过滤器(BF)中的随机哈希函数，来构建布隆过滤器HLBF，对于给定的查询数据Q，生成L个比特组，若一个比特组在布隆过滤器HLBF中的b个地址的比特位都为1，则称该比特组通过，若L个比特组中任意一个通过，则判定查询数据Q是集合Ω的近似成员，优点在于能够在海明空间下完成近似成员的查询。
