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1、江西財經(jīng)大學(xué)碩士學(xué)位論文基于孤立點檢測的RFID數(shù)據(jù)流清洗技術(shù)研究姓名：李晶申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：計算機應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)教師：廖國瓊20091201ABSTRACTRecentlyRFIDtecbalologieshavebeenwidelyusedinmanyfields，suchasproduction，logisticstrafficandtransportation，medicalcare，anticounterfeiting，l
2、ibrarymanagement，equipmenttrackingandassetmanagementHoweverduetotheinterferenceofvariousenviromentalfactorsandinstabilityofradiofrequencysignal，thedatacollectedbytheRFIDreadersareoftennoisyandunreliableThus，itisurgentlyt
3、OdevelopeffectivefilterandcleaningmethodsoverRFIDdatastreamtOconvertitintoacleanandaccuratedatastre鋤forenterpriseapplicationsTherefore，howtemovenoisydatafromhugeRFIDdatastreamareconsideredasallimportantissueinRFIDmiddlew
4、areAtfirst，weanalyzethecharacteristicsofRFIDdatastreamandtherelatedworkindetailsThen，afteranalyzingthefunctionalrequirementsofRFIDrealtimemiddleware，wedesignasystemarchitecturefortheRFIDmiddlewareBasedonthese，wefocusonth
5、ecleaningissuesforsingledatastreamincentralizedenvironmentandmultipledata妣鋤sindistributionenvironmentrespectivelyusingoutlierdetectiontechnologiesForthecentralizedsingledatastream，wedesignakerneldensity‘basedcleanmech觚is
6、mcombiningwithoutlierdetectiontechnologyThismechanismuseskerneldensityestimateapproachtocalculatethedensitydistributionfortaggedobjectsACCOrdingtothisdistribution，wecalldeterminethetruepositionsofthetaggedobjectsandremov
7、ecross—readingsTheadvantagethemethodtoknowanypriorknowledgeofthistechnologyisthatitisnotneccesaryforanditiscompletelyadatadriventechnologyForthepurposeofreducingthecomputationalcomplexityofdatastreamprocesslng，、Ⅳeapplyqu
8、adraticprogrammingmodelanddynamicallyMarkovchaintheorybasedonthereaLlobservationdatawithinpreandpostslidingwindowtocalculatetheprobabilitythatthetaggedobjectchangesreallyitspositionIfthenumbersofobservationsbetweenpreand
9、posttwoslidingwindowsdon’thavestatistically—significantchange，wecanconsiderthatthepositionofthetagisnotchangedThus，wecanignorethecomputationofkerneldensityestimateinthewindowInordertofurtheroptimizetheprocessingspeedofda
10、tastreamwedesignanadaptiveslidingwindowadjustmentstrategywhichcarldynamica兒YadjustthewindowsizeaccordingtothepositionchangefrequencyoftaggedobjectsteducethecomputationloadfurtherForthedistributedmultipledatastreams，wedes
11、ignadistancebaseddatacleaningmethod。whichisCOmposedofalocalstreamoutlierdetectionalgorithm(LSOD)andaglobalstreamoutlierdetectionalgorithm(GSOD)LSODtakesfullofthecharacteristicsofsafeinlierstodetectthelocaloutliers，andGSO
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