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面向物联网的RFID不确定数据清洗与存储技术研究

表目录第1-8页
图目录第8-10页
摘要第10-12页
Abstract第12-15页
第一章 绪论第15-35页
   ·研究背景与意义第15-24页
     ·物联网概述第15-18页
     ·RFID 系统的构成与工作原理第18-20页
     ·RFID 技术的应用第20-21页
     ·RFID 数据的特点第21-23页
     ·RFID 数据管理所面临的挑战第23-24页
   ·相关研究工作第24-30页
     ·RFID 数据清洗研究现状第24-28页
     ·RFID 数据存储与压缩研究现状第28-30页
   ·本文的主要工作第30-32页
   ·论文结构第32-35页
第二章 基于概率运动状态模型的 RFID 不确定数据清洗第35-55页
   ·问题描述第35-36页
   ·基于伯努利二项分布的读取率模型第36页
   ·概率运动状态模型第36-39页
     ·读取率与距离的关系第36-38页
     ·读取率与时间的关系第38-39页
   ·基于线性概率运动状态模型的数据清洗第39-44页
     ·读取率平滑第39-40页
     ·参数线性回归第40-41页
     ·逆向过滤机制第41-42页
     ·清洗算法及流程第42-44页
   ·改进的非线性概率运动状态模型第44-47页
     ·非线性关系的建立第44-45页
     ·高斯—牛顿迭代法参数回归第45-47页
   ·实验验证第47-54页
     ·实验设置第47-48页
     ·准确度分析第48-53页
     ·性能分析第53-54页
   ·本章小结第54-55页
第三章 基于 HMM 的 RFID 运动轨迹清洗模型第55-75页
   ·问题描述第55-56页
   ·基于 HMM 的问题建模与求解第56-62页
     ·场景建模与定义第56-58页
     ·基于 HMM 的问题建模第58-60页
     ·利用维特比算法求解第60-62页
     ·算法时间复杂度分析第62页
   ·改进的轨迹清洗模型 HMMS第62-67页
     ·HMMS 模型的定义第62-66页
     ·基于 HMMS 模型的问题求解第66-67页
   ·实验验证第67-73页
     ·实验设置第67页
     ·性能分析第67-72页
     ·准确度分析第72-73页
   ·本章小结第73-75页
第四章 基于贝叶斯推理的 RFID 不确定数据清洗第75-89页
   ·问题描述第75-76页
   ·相关研究第76页
   ·基于贝叶斯推理的决策模型第76-78页
   ·基于路径信息的差异决策模型第78-81页
   ·基于路径编码的路径匹配算法第81-84页
   ·滑动时间窗口模型第84-85页
   ·实验验证第85-88页
     ·实验设置第85页
     ·性能分析第85-86页
     ·准确度分析第86-88页
   ·本章小结第88-89页
第五章 基于拆分路径框架的 RFID 数据存储与查询模型第89-113页
   ·问题描述第89页
   ·相关研究第89-90页
   ·基于树结构的路径拆分第90-100页
     ·基于树结构的路径拆分算法第92-97页
     ·路径拆分实例第97-100页
   ·在关系数据库中存储拆分路径信息第100-105页
   ·实验验证第105-112页
     ·实验设置第105-106页
     ·数据压缩第106-107页
     ·查询集与查询语句构造第107-108页
     ·查询效率分析第108-112页
   ·本章小结第112-113页
第六章 结论与展望第113-117页
   ·本文的主要工作与创新点第113-114页
   ·下一步工作展望第114-117页
致谢第117-119页
参考文献第119-131页
作者在学期间取得的学术成果第131-133页
附录 A 攻读博士学位期间参加的科研项目第133-135页
附录 B 面向路径的数据查询 SQL 语句第135-138页

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