RFID是一种利用射频通信实现的非接触式自动识别和获取数据的技术。复杂事件处理技术将数据看作不同类型的事件,通过分析事件间的关系,将简单事件复合成具有更高级语义的复杂事件。面向RFID应用的复杂事件处理主要从事件流中查询符合特定模式的事件序列。由于RFID技术限制,RFID数据一般具有不确定性,本文将不确定RFID数据抽象为带概率参数的事件流。不确定RFID数据上的复杂事件处理需要的解决核心问题为从带概率参数的事件流中查找符合某种匹配模式的事件序列,该问题可分解为复杂事件的模式匹配与概率值计算两部分。针对这个问题本文主要研究以下内容：(1)将概率数据库中的数据世系概念应用到不确定数据上的复杂事件概率计算中,讨论了基于事件世系计算复杂事件概率的方法,在基本算法的基础上,利用子事件的重用改进了算法效率。(2)根据事件流中基本事件是否由多个可能发生的事件组成,将概率事件流分为单项概率事件流和多项概率事件流模型。针对这两种特性的概率事件流分别改进了当前基于自动机的复杂事件模式匹配方法。提出了NFA-MMG模式匹配方法在多项概率事件流上检测复杂事件,该方法使用多个有向无环图结合自动机来实现不确定数据上的复杂事件模式匹配。(3)提出了NFA-Tree模式匹配方法在单项概率事件流上进行复杂事件检测,使用匹配树结合自动机实现不确定数据的的模式匹配。针对需要根据概率阈值对匹配结果进行过滤的情况,提出了改进的NFA-Tree算法,通过匹配树的剪枝优化提高查询的效率。(4)开发不确定数据复杂事件处理系统原型实现了上述算法,并通过实验验证了上述算法的性能优势。