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數(shù)據(jù)過濾
  • 筆者結合幾年的RFID應用經(jīng)驗,對當前已有的過濾算法進行了研究,并提出了一種帶有噪點抑制功能的RFID數(shù)據(jù)過濾算法,主要解決了RFID數(shù)據(jù)采集中的噪聲干擾以及過濾冗余數(shù)據(jù)2個問題。
  • 對 RFID 中間件的架構進行了介紹,研究和分析了現(xiàn)有的數(shù)據(jù)過濾方法. 結合應用場景的實際需求,設計了一種具有廣泛適用性,能夠抑制噪點數(shù)據(jù)和去除冗余數(shù)據(jù)的過濾算法。該算法對重復出現(xiàn)的標簽進行權值累加,對未出現(xiàn)標簽進行權值遞減,當某標簽權值達到預設閥值時則觸發(fā)相應的標簽事件,以減少噪點和冗余數(shù)據(jù)引起事件誤報的可能性。最后,使用java語言對該算法進行了實現(xiàn),并通過2個模擬場景的實驗,對該算法的有效性和適應性進行了驗證。
  • 針對無線射頻識別(RFID)技術在倉儲管理中的應用，探討如何設計RFID中間件的問題。采用數(shù)據(jù)過濾，數(shù)據(jù)聚合，添加業(yè)務邏輯處理、查詢支持等方法，將數(shù)據(jù)流轉換為適合上層應用程序的邏輯形式，實現(xiàn)倉儲管理的自動化、智能化。
  • 為了避免感染計算機病毒或者包含惡意代碼等不良信息的電子標簽對RFID應用系統(tǒng)運行效率的影響，采用人工免疫系統(tǒng)的多層過濾機制建立了面向RFID數(shù)據(jù)中不良信息的過濾模型，模型的實施包括數(shù)據(jù)預處理、多層過濾器的生成與衰亡、過濾器的應用及進化。實驗結果表明，該模型有較高的召回率和正確率，這說明了基于人工免疫系統(tǒng)的RFID數(shù)據(jù)過濾模型具有動態(tài)性和自適應強的優(yōu)點，并為特定領域的信息分類問題解決提供了參考。
  • 扼要分析RFID技術在柔性制造系統(tǒng)(FMS)中的優(yōu)勢，通過介紹RFID在汽油發(fā)動機生產(chǎn)線監(jiān)控執(zhí)行系統(tǒng)中的實際應用，給出系統(tǒng)的整體參考架構，進一步重點分析系統(tǒng)中數(shù)據(jù)通信中間件技術的選擇、邊緣層的數(shù)據(jù)過濾技術及通信數(shù)據(jù)的持久化方案，從而對基于RFID系統(tǒng)中通信數(shù)據(jù)處理的實際設計方案給出了一種可行的、有價值的參考。