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针对不确定射频识别数据流的改进概率推导方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对射频识别(RFID)数据存在漏读和交叉读而导致所提供的位置信息不准确,以及RFID数据与上层应用需求之间存在的信息鸿沟,提出了一种可以处理RFID交叉读问题的改进的RFID数据推导方法.该方法利用动态图模型并辅以历史RFID识读,从不确定RFID数据流上有效捕获对象的当前状态,采用基于熵的方法推导对象的最可能位置与包含,并且利用仿真物流仓库的RFID模拟数据进行算法评价.实验结果显示,该方法在获得准确推导结果的同时,能确保其高效性.对于常见RFID部署,位置推导和包含推导的错误率都可以控制在10%以内,针对超过17万个节点的推导所用时间小于1s,采用修剪措施后内存使用低于700MB. 相似文献
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针对海量RFID数据中存在的不准确性以及语义信息鸿沟,提出了一种基于概率分布熵的数据推导方法.该方法采用时变图模型并充分利用历史RFID识读,从不确定RFID数据流上有效捕获贴标对象所处的状态,并采用基于概率分布熵的方法分别推导对象最可能的位置和包含.该方法可以同时处理RFID识读中的漏读和多读.最后利用模拟RFID数据进行参数调优和算法评价,实验结果显示:该方法在获得准确推导结果的同时,能确保其高效性和高伸缩性. 相似文献
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