首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

基于RFID中间件的海量数据集成技术及其在现代物流决策分析中应用研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第一章 前言第10-17页
   ·研究背景第10-12页
   ·课题引出第12-15页
   ·论文的主要工作第15-16页
   ·论文组织第16-17页
第二章 基本理论第17-28页
   ·RFID数据的特点第17-19页
   ·RFID中间件第19-20页
     ·RFID中间件的定义第19页
     ·现有RFID中间件的分类第19-20页
     ·RFID中间件的特征第20页
   ·RFID数据挖掘第20-21页
   ·频繁路径挖掘第21-23页
   ·轨迹数据挖掘第23-27页
   ·本章小结第27-28页
第三章 RFID中间件第28-38页
   ·XML第28-30页
     ·XML的特点第28-29页
     ·XML的作用第29-30页
   ·RFID中间件第30-31页
     ·RFID中间件的定义第30页
     ·现有RFID系统的缺点第30页
     ·RFID中间件的作用第30-31页
     ·RFID中间件带来的好处第31页
   ·基于AGENT的RFID中间件第31-35页
     ·RFID系统的架构第31-32页
     ·RFID中间件的架构第32-33页
     ·基于agent的优点第33-35页
   ·RFID中间件的应用第35-37页
   ·本章小结第37-38页
第四章 基于MP-TREE的RFID频繁路径挖掘算法MP-MINE第38-50页
   ·频繁路径定义第38-39页
   ·挖掘频繁路径算法:MP-MINE第39-45页
     ·构建MP-tree(移动路径树)第39-41页
     ·基于MP-tree的挖掘算法(MP-Mine)第41-45页
   ·预测阶段第45-47页
   ·实验与结果分析第47-49页
   ·本章小结第49-50页
第五章 基于分割簇的RFID轨迹数据挖掘算法第50-60页
   ·问题定义第50-51页
   ·轨迹分割第51-55页
     ·距离函数第51-53页
     ·使用最小描述长度原则进行形式化第53-54页
     ·特征点选取第54-55页
   ·使用分割聚类和整体聚类的轨迹聚类第55-57页
     ·分割簇的定义第55-56页
     ·轨迹分割聚类第56页
     ·建立和更新分割簇第56-57页
     ·合并分割簇第57页
   ·轨迹整体聚类第57页
   ·实验与结果分析第57-59页
   ·本章小结第59-60页
第六章 总结与展望第60-62页
   ·本文的主要研究成果第60-61页
   ·未来的研究方向第61-62页
参考文献第62-70页
致谢第70-71页
攻读学位期间发表的学术论文第71-72页
攻读学位期间参加的研究工作第72-74页

论文共74页,点击 下载论文
上一篇:人脸图像特征抽取方法及应用研究
下一篇:基于单目视觉及主动激光标记的空间曲面重构方法研究