RFID中间件数据处理模型研究与实现

对原始数据进行处理以得到有效事件是RFID中间件最基础也是最重要的一步。首先本文在总结RFID数据特点的基础上,提出一种以数据处理为中心的RFID中间件模型;接着重点对模型中的漏读、多读以及脏读处理进行研究;最后提出并实现相应的算法。     

RFID智能站点的研究与开发*

提出研发的RFID智能站点是一种射频标志边缘接入设备,具备射频标签读写、标签数据处理以及与后台应用交互三大功能.相比功能单一的标签阅读器,RFID智能站点能够按照预先设置将读取的标签数据进行加工处理并传输至后台应用;同时其内嵌了对EPC中间件的支持,能够与其他RFID智能设备以及外部应用互连.     

数据驱动下的半导体生产线动态调度方法

本文研究了一种数据驱动下的半导体生产线调度框架,该框架基于调度优化数据样本,应用机器学习算法,获得动态调度模型,通过该模型,对于半导体生产线,能够根据其当前的生产状态,实时地定出近似最优的调度策略.在此基础上,利用特征选择和分类算法,提出一种生成动态调度模型的方法,并且具体实现出一种混合式特征选择和分类算法的调度模型:先采用过滤式特征选择方法对生产属性进行初步筛选,然后再采用封装式特征选择和分类方法生成模型以提高模型生成的效率.最后,在某实际半导体生产线上,对在所提出的框架上采用6种不同算法实现的动态调度模型进行测试,并对算法性能数据和生产线性能据进行对比和分析.结果表明,数据驱动下的动态调度方法优于单一的调度规则,同时也能满足生产线调度实时性要求.在数据样本较多的情况下,建议采用本文所提出的方法.     

嵌入式RFID中间件系统的研究与实现

射频识别技术(RFID)中间件是RFID系统中前端阅读设备与后端数据处理系统之间的一个中枢环节,屏蔽阅读器差异为数据处理的客户端提供了一个统一的开发平台。在研究EPCglobal的基础上,提出一种嵌入式RFID中间件系统,分别从硬件的框架设计与结构组成以及软件的架构与实现方法两方面对嵌入式RFID中间系统件进行讨论,并介绍了具体的实现。在实际RFID系统的应用当中取得良好的效果,证明了该中间件系统的可行性。     

基于多级数据处理的RFID中间件开发

针对大规模无线射频识别(RFID)应用中产生的海量标签信息处理问题,设计一种基于多级数据处理的嵌入式RFID中间件系统。该系统包含数据采集和数据处理2个子系统,对海量标签信息进行分层过滤、分类、重组等操作,从中获得有价值的信息与事件,并以多种形式提供给用户。仿真实验结果表明,该系统可以在一定程度上提高数据处理的效率和准确性,进而提升大规模RFID应用的性能。     

基于应用需求和RFID局限性的RFID中间件设计

射频识别(RFID)技术致力于自动而廉价地跟踪供应链中流通的产品。需要专用的中间件解决方案扩散RFID标签和阅读器以管理阅读器并处理大量捕获的数据。本文分析了这些应用需求并设计射频识别中间件。我们认为,一种RFID中间件不应只着眼于应用的需求而也必须考虑到被动RFID技术强加的局限性。     

一种任务类型敏感的J2EE事务调度算法

J2EE(Java 2 platform enterprise edition)是构建分布式企业应用的基础中间件平台,当前的J2EE事务对资源的访问调度仍然是简单的先来先服务策略,导致服务器负载很重时,次要任务和关键任务争夺有限的资源,降低了关键任务的性能与成功率.为此,有必要识别任务类型,在资源不足时优先保证关键任务事务的执行.但提交给J2EE的事务基于交互方式执行,且缺乏必要的调度信息,因而不能简单地沿用已有的优先级驱动调度算法.提出一种新的事务调度算法TMPBP(threaded multi-queue priority-based protocol),该算法能够安全、有效地提高系统重负载情况下关键事务的服务质量,防止饥饿和优先级倒置.TMPBP包含了一种新的启发式优先级分派算法HRS(heuristic resource statistics),可以在调度信息缺乏的J2EE环境下动态识别关键事务.结果表明,通过合理地选择参数,TMPBP算法能够显著地提高关键事务的服务质量.     

基于应用需求和RFID局限性的RFID中间件设哥

射频识别（RFID）技术致力于自动而廉价地跟踪供应链中流通的产品。需要专用的中间件解决方案扩散RFID标签和阅读器以管理阅读器并处理大量捕获的数据。本文分析了这些应用需求并设计射频识别中间件。我们认为,一种RFID中间件不应只着眼于应用的需求而也必须考虑到被动RFID技术强加的局限性。     

基于RFID数据集的供应链数据挖掘

为了从无线射频识别(RFID)设备收集的大量数据中得到优化商品供应链的信息,提出了利用RFID设备所收集的数据信息构建数据集的方法,运用数据清理及数据变换的方法生成用户有利的数据集。在对用户有利的数据集基础上,构建了工作流模型,提出了将Apriori算法应用到图中,进而得到进行数据挖掘发现的优化工作流网,最后写出了具体的实现算法,并验证了该算法的可行性。     

一种基于节点可选度的P2P点播流媒体数据调度算法

当前的P2P(Peer-to-Peer)点播流媒体系统中数据调度算法未能充分利用每个用户节点自身的特性.在分析典型数据调度算法基础上提出一种基于节点可选度的数据调度算法(SSP算法).该算法一方面在调度下载数据块时综合考虑了邻居节点带宽能力及其所拥有的数据信息.另一方面对服务节点的请求处理过程进行了优化.SSP算法有利于提高用户节点播放视频的连续性,降低流媒体服务器的负载压力,从而改善P2P点播流媒体系统的整体服务质量.仿真结果和实际应用表明算法性能良好,适用于用户节点能力差异较大的P2P点播流媒体环境.