基于RFID技术的正向物流应用模型

来源 :计算机应用与软件 | 被引量 : 12次 | 上传用户:quhaoshu
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
无线射频识别RFID(Radio Frequency Identi fication)技术是近年来整个社会普遍关注的热点话题之一。与传统的条形码系统相比,RFID技术存在着诸多优点,在物流管理中也有着很明显的优势。随着RFID技术的不断改进,RFID标签的成本不断降低,其性价比显著提高,已经逐渐被广泛应用。从系统应用的角度出发,研究RFID在物流管理中的系统应用方案,提出了分层系统模型、基于RFID技术的正向物流应用模型以及信息中心系统模型,建立RFID物流管理应用的技术基础。
其他文献
软件的缺陷度量对于显示测试的进度,确保软件按时发布十分重要。基于缺陷度量的方法收集数据,为项目管理者有效地评估项目测试工作的进展情况和测试人员的工作效率提供了有用的信息,从而有效地追踪测试工作的执行。
利用93个不同下垫面上的空气监测网点数据、地统计分析工具和克里格(Kriging)方法,模拟北京市城区2008年夏季PM1.0、PM3.0、PM5.0以及气象因子的空间分布。分析北京市城区大气可吸入颗粒物的污染分布特征,同时采用同期气象资料进行典型相关分析(CCA),比较各气象因子对颗粒物浓度的影响大小。结果发现:实验半变异函数符合具有块金值的球状模型;北京城区空气可吸入颗粒物的污染范围主要集中在
有限高斯混合模型是广泛应用于聚类分析与分布估计的概率模型之一,同样在脑部MR图像分割领域获得了广泛应用。利用高斯混合模型可以描述大脑图像,通过期望最大算法求解随机变量的特征值,并用其对图像上的点进行分类,可以在一定程度上解决脑图像分割问题。针对含脉冲噪声的大脑图像,首先利用改进的滤波方法对图像进行滤波,再利用粒子群改进算法的全局优化特性求解高斯混合模型的参数,这样避免了EM算法易陷入局部极值的现象