| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 1 绪论 | 第12-19页 |
| ·研究背景 | 第12-14页 |
| ·RFID系统 | 第12-13页 |
| ·RFID中间件概述 | 第13-14页 |
| ·RFID数据清洗研究现状 | 第14-16页 |
| ·国外相关研究 | 第14-16页 |
| ·国内相关研究 | 第16页 |
| ·RFID发展现状及趋势 | 第16-18页 |
| ·RFID发展现状 | 第16-17页 |
| ·RFID发展趋势 | 第17-18页 |
| ·研究内容及组织结构 | 第18-19页 |
| 2 RFID数据清洗综述 | 第19-30页 |
| ·数据清洗原理 | 第19-20页 |
| ·RFID数据 | 第20-21页 |
| ·RFID数据特点 | 第20页 |
| ·RFID数据的不可靠性 | 第20-21页 |
| ·RFID数据清洗技术 | 第21-29页 |
| ·静态窗口数据清洗方法 | 第21-23页 |
| ·在线可扩展的清洗框架EPS | 第23-24页 |
| ·自适应滑动窗口的数据清洗方法 | 第24-25页 |
| ·基于动态贝叶斯网络的清洗方法 | 第25-26页 |
| ·基于卡尔曼滤波的清洗方法 | 第26-27页 |
| ·基于时空冗余的RFID数据清洗方法 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 清洗框架及策略 | 第30-35页 |
| ·清洗框架 | 第30-31页 |
| ·阅读器层 | 第31-32页 |
| ·近邻组层 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 4 结合卡尔曼滤波和滑动窗口的数据清洗方法 | 第35-50页 |
| ·问题描述 | 第35-36页 |
| ·卡尔曼滤波模型 | 第36-40页 |
| ·预测阶段 | 第37-39页 |
| ·更新阶段 | 第39-40页 |
| ·滑动窗口处理模型 | 第40-43页 |
| ·单标签清洗 | 第41-42页 |
| ·多标签清洗 | 第42-43页 |
| ·算法设计 | 第43-44页 |
| ·实验评价 | 第44-49页 |
| ·实验环境 | 第45页 |
| ·评价模型 | 第45页 |
| ·实验结果及分析 | 第45-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 5 基于Matrix Bloom filter的RFID冗余数据清洗方法 | 第50-65页 |
| ·问题引出 | 第50-52页 |
| ·应用场景 | 第50页 |
| ·问题描述 | 第50-52页 |
| ·Bloom Filter | 第52-55页 |
| ·Bloom Filter原理 | 第52-53页 |
| ·错误率估计 | 第53页 |
| ·最优哈希函数个数 | 第53-54页 |
| ·位数组大小 | 第54-55页 |
| ·TBF及TIBF | 第55-58页 |
| ·Time Bloom Filter | 第55-56页 |
| ·Time Interval Bloom Filter | 第56-58页 |
| ·算法设计 | 第58-61页 |
| ·基于Matrix Bloom filter的清洗方法TIMBF | 第58-60页 |
| ·空间优化 | 第60-61页 |
| ·实验与评价 | 第61-64页 |
| ·实验环境 | 第61页 |
| ·评价模型 | 第61页 |
| ·最优参数选择 | 第61-63页 |
| ·实验结果及分析 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 6 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·工作总结 | 第65页 |
| ·工作展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 作者简历 | 第71-73页 |
| 学位论文数据集 | 第73页 |
