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谷峪,于戈,胡小龙,王义.基于监控对象动态聚簇的高效RFID数据清洗模型.软件学报,2010,21(4):632-643
基于监控对象动态聚簇的高效RFID数据清洗模型
Efficient RFID Data Cleaning Model Based on Dynamic Clusters of Monitored Objects
投稿时间:2008-05-15  修订日期:2009-01-15
DOI:
中文关键词:  RFID(radio frequency identification)技术  数据清洗  动态聚簇  关联度  漏读数据
英文关键词:RFID (radio frequency identification) technology  data cleaning  dynamic cluster  association degree  false negative data
基金项目:Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.60773220, 60873009, 60933001 (国家自然科学基金)
作者单位
谷峪 医学影像计算机教育部重点实验室(东北大学),辽宁 沈阳 110004
东北大学 信息科学与工程学院,辽宁 沈阳 110004 
于戈 医学影像计算机教育部重点实验室(东北大学),辽宁 沈阳 110004
东北大学 信息科学与工程学院,辽宁 沈阳 110004 
胡小龙 东北大学 信息科学与工程学院,辽宁 沈阳 110004 
王义 东北大学 信息科学与工程学院,辽宁 沈阳 110004 
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中文摘要:
      由于RFID(radio frequency identification)技术采用无线射频信号进行数据通信,漏读和多读现象时有发生,降低了其在事件检测中查询结果的准确性.在很多RFID监控应用中,监控物体都是以动态变化的小组为单位进行活动的.通过定义关联度和动态聚簇对各个RFID监控物体所在的小组进行动态的分析,并在此基础上定义了一套关联度维护和数据清洗的模型和算法,通过对图模型进行压缩,提出了基于分裂重组思想的链模型关联度维护策略,提高了维护的时空效率.模拟实验结果表明,该数据清洗模型可以获得较好的效率和准确性.
英文摘要:
      Because wireless radio frequency signal is adopted during the RFID (radio frequency identification) communication, many false negative and false positive readings may be produced leading to inaccurate event detection. In RFID-based applications, monitored objects often progress in the form of group. In this paper, by analyzing the group changes based on the defined association degree and dynamic clusters, a series of models and algorithms about association degree maintenance and data cleaning are proposed. Especially, by compressing the graph model, an association degree maintenance strategy based on splitting and recombining list model is discussed to improve the time and space performance. Simulated experiments have demonstrated the efficiency and accuracy of the proposed data cleaning model.
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