【摘 要】
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RFID数据采集过程中漏读现象频频发生,降低了RFID(radio frequency identification)应用中查询结果的准确性.目前解决漏读问题的算法主要是以RFID原始读数为粒度,并基于标签
【机 构】
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医学影像计算教育部重点实验室（东北大学）,东北大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金Nos.60773220,60873009;国家重点基础研究发展计划(973)No.2006CB303000~~
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RFID数据采集过程中漏读现象频频发生,降低了RFID(radio frequency identification)应用中查询结果的准确性.目前解决漏读问题的算法主要是以RFID原始读数为粒度,并基于标签自身历史读数进行窗口平滑,这种作法会填补许多与查询无关的冗余数据,并且在多逻辑区域参与的复杂应用中,填补准确率较差.为解决上述问题,首次将RFID数据从数据层抽象到逻辑区域层作为处理的粒度,提出3种基于动态概率路径事件模型的数据填补算法,通过挖掘已知的区域事件的顺序相关性来对后续发生的事件进行判断和填补.进一步,增加对时间因素的考虑,对概率路径事件模型进行扩展.大量实验证明,提出的各个算法在不同的情况下有着不同的性能优势,并且在精简性和准确性上要高于现有的策略.
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