制造物聯(lián)網海量RFID感知數據智能清洗處理技術研究.pdf

1、RFID技術作為物聯(lián)網的核心技術在眾多行業(yè)中廣泛的使用，信息技術不斷深入，數據成為整個信息系統(tǒng)中最關鍵的元素之一，RFID數據是目前許多大型系統(tǒng)中重要的數據來源，面對龐大的來自物理世界的弱語義數據，如何有效的提取原始數據至關重要。
　　管樁生產信息溯源過程中會產生巨大的原始標簽數據，這些數據如果直接導入上層決策系統(tǒng)，將給上層應用帶來巨大的計算量甚至根本無法得到準確的決策結果，給企業(yè)帶來重大的損失，對RFID原始數據的清洗工作顯得尤

2、為重要。RFID臟數據來源主要有數據漏讀、數據多讀、數據冗余等方面，在稀疏拓撲結構中數據漏讀為主要的臟數據來源，在密集型拓撲中數據冗余為最主要的臟數據來源。針對此，本文從RFID數據漏讀和數據冗余兩方面分別進行闡述在管樁生產信息溯源過程中不同算法的效率問題。
　　本文研究優(yōu)化的RFID數據漏讀與冗余算法，主要工作有:
　　(1)綜合分析了RFID系統(tǒng)組成與數據流的特點，分析了常用RFID網絡數據清洗策略并著重介紹了幾個經典的

3、RFID數據清洗算法。
　　(2)為滿足RFID網絡中數據的完整性，提高漏讀數據的填補正確率，在研究SMURF算法的基礎上，提出一種自適應窗口大小調節(jié)的ADCLM算法。該算法結合統(tǒng)計抽樣理論，根據數據完整性和動態(tài)性檢測條件進行決策，在滿足動態(tài)窗口調節(jié)的同時針對標簽邊緣化處理、大窗口污點效應以及小窗口抖動效應等問題上做了更為深入的處理。
　　(3)為最大限度的減少RFID網絡中數據的冗余數據，在研究RRE和LEO算法基礎上，提