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随着RFID硬件技术的不断成熟和生产成本的不断降低,RFID已广泛应用于零售超市、物流与供应链管理、图书管理、设备与资产管理等实时监控和追踪领域。本文主要研究事件驱动的RFID系统开发方法,该方法通过将大量数据表示成不同类型事件（包括原始事件和复杂事件）,设计了事件驱动的RFID事件处理框架。基于此框架,研究了基于Hash表事件过滤机制和复杂事件匹配方法,以实现对RFID事件流的实时分析与处理。最后,结合一个RFID模拟零售超市管理系统,验证了方法的可行性和有效性。 相似文献
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基于概率衰减窗口模型的不确定数据流频繁模式挖掘 总被引：2，自引：0，他引：2
考虑到不确定数据流的不确定性,设计了一种新的概率频繁模式树PFP-tree和基于该树的概率频繁模式挖掘方法PFP-growth.PFP-growth使用事务性不确定数据流及概率衰减窗口模型,通过计算各概率数据项的期望支持度以发现概率频繁模式,其主要特点有:考虑到窗口内不同时间到达数据项的贡献度不同,采用概率衰减窗口模型计算期望支持度,以提高模式挖掘准确度;设置数据项索引表和事务索引表,以加快频繁模式树检索速度;通过剪枝删除不可能成为频繁模式的结点,以降低模式树的存储及检索开销;对每个结点都设立一个事务概率信息链表,以支持数据项在不同事务中具有不同概率的情形.实验结果表明,PFP-growth在保证挖掘模式准确度的前提下,在处理时间和内存空间等方面都具有较好的性能. 相似文献
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