基于素数编码技术对供应链中路径编码的研究

无线射频识别（RFID）技术已经应用到许多不同的领域,尤其在供应链的监测和管理中是非常有用的,然而在这样的环境中将产生巨大的路径信息数据,从这些数据中提取有用的信息需要耗费很长时间．采用目前广泛使用的编码技术素数编码对供应链中物品路径进行有效编码,减小存储空间,并方便地检索路径信息．设计了一个存储策略支持在关系型数据库上进行有效的查询处理．最后提出了一种将查询模板转换为SQL方法．     

路网移动对象空间关键字连续Top-k查询

为了克服现有空间关键字查询方法大多只适用于欧氏空间查询处理的局限性,提出了一种渐增监控查询处理方法(CMA),以高效处理路网中移动对象空间关键字连续top-k查询问题(CMkSK).该方法用一棵组合扩展树CEtree来界定查询的监控范围,通过识别、处理监控范围内对查询结果有影响的查询点和移动对象的位置更新对相应的CEtree进行修正,以保证查询结果的持续有效性.所提出的方法考虑了现实生活中对象的可移动性,可以处理查询点和数据对象在路网中自由移动的情形.最后,通过模拟实验证明了所提出算法较参照算法的性能提高约1.1倍.     

基于轨迹不确定的移动对象的预测处理

针对带有不确定性移动对象的预测查询处理可利用不确定轨迹模型来实现的问题,本文首先结合了移动对象具有自身运动的确定性及外界影响的不确定性建立了一个新的不确定轨迹模型;其次,设计了一种新的可用于对不确定性移动对象预测查询处理的索引结构B-TPR树,这种结构利用了本文模型中提到的不确定性移动对象的轨迹在未来一段时间内分布于某个角度范围的思想,对移动对象进行规则划分,从而达到更好的索引不确定性移动对象,实现预测查询处理.     

基于RFID应用的综合性数据清洗策略

RFID应用中会产生大量不可靠性数据、冗余数据和时间戳乱序数据,而现有的RFID数据清洗技术主要关注单一的错误数据类型,不适合于复杂的应用环境.针对这个问题提出了一种综合性的数据清洗机制来保证RFID数据的准确性、精简性和时序性.该机制由局部过滤器和全局过滤器组成,局部过滤器处理单个阅读器接收的数据,通过时间延迟对数据按时间戳排序,并根据RFID数据流的分布情况设定不同的约束条件删除多读数据;而全局过滤器处理多个阅读器接收的数据,通过考虑标签数据的时空关联性填补漏读数据和删除多读数据,并设定约束条件删除冗余数据.实验证明了该机制可以适应不同流的分布情况,有效地对各种脏数据进行修正.     

针对不确定射频识别数据流的改进概率推导方法

针对射频识别(RFID)数据存在漏读和交叉读而导致所提供的位置信息不准确,以及RFID数据与上层应用需求之间存在的信息鸿沟,提出了一种可以处理RFID交叉读问题的改进的RFID数据推导方法.该方法利用动态图模型并辅以历史RFID识读,从不确定RFID数据流上有效捕获对象的当前状态,采用基于熵的方法推导对象的最可能位置与包含,并且利用仿真物流仓库的RFID模拟数据进行算法评价.实验结果显示,该方法在获得准确推导结果的同时,能确保其高效性.对于常见RFID部署,位置推导和包含推导的错误率都可以控制在10%以内,针对超过17万个节点的推导所用时间小于1s,采用修剪措施后内存使用低于700MB.     

不确定RFID数据流上基于熵的数据推导方法

针对海量RFID数据中存在的不准确性以及语义信息鸿沟,提出了一种基于概率分布熵的数据推导方法.该方法采用时变图模型并充分利用历史RFID识读,从不确定RFID数据流上有效捕获贴标对象所处的状态,并采用基于概率分布熵的方法分别推导对象最可能的位置和包含.该方法可以同时处理RFID识读中的漏读和多读.最后利用模拟RFID数据进行参数调优和算法评价,实验结果显示：该方法在获得准确推导结果的同时,能确保其高效性和高伸缩性.     

移动对象流量查询方法研究

针对移动对象数据库中存储有移动对象运动状态信息的特点,提出了在移动对象数据库中实现基于道路网络的移动对象流量查询。首先,给出了利用直方图处理基于时间段的移动对象流量数据的方法;其次,基于FNR-Tree思想,提出了一个新的索引结构IFNR-Tree(Improved FNR-Tree),该索引结构增加了hash表和网格结构能够对移动对象数目进行统计,从而可以实现移动对象的流量查询。     

移动对象运动方式隐私保护

现有的基于位置隐私保护研究主要提供对用户位置的保护,没有涉及运动方式,例如公交车、步行、驾车等.作为移动对象的重要属性之一,运动方式反映移动特点,对用户行为分析起到了重要的作用.针对包含多种运动方式的移动对象,提出了一种数据隐私保护方法.该方法针对范围查询,包含两种措施:1位置模糊;2查询重设,可有效地将精确运动方式隐藏,避免将真实数据返回给非法查询用户.对两种保护措施进行了分析比较,给出了如何将此方法融合到已有系统中.此外,在位置模糊和查询重设基础上,提出了不同保护粒度的措施使得数据保护度具有可调性以适应不同的应用需求.     

面向推荐系统的多目标决策优化算法

针对推荐系统利用多目标决策技术进行位置信息的查询与推荐时,由于查询者位置的移动和空间障碍物的位置变化导致传统多目标决策技术的查询效率较低的问题,提出了一种基于范围的障碍空间连续Skyline查询算法。首先,根据静态Skyline点的特征对由空间数据对象信息组成的初始数据集进行约减;然后,根据障碍空间中查询者的位置移动的特点构建距离相交模型,利用距离相交模型和数据对象的属性提出了剪枝策略,再根据剪枝策略过滤掉当查询者的位置移动时对查询结果无影响的数据对象,从而精减了冗余数据,得到过滤后的候选数据集;最后,根据数据对象的非空间属性和相互间的支配关系特征得出影响候选数据集的事件,利用影响候选数据集的事件再对候选数据集进行精炼计算,从而减少了冗余计算,查询出当前时刻的结果集。理论研究与实验结果表明：所提算法在查询者位置移动和空间障碍物位置变化时,能提升多目标决策技术的查询效率;相对传统对比算法,在数据集规模、障碍物数量、查询范围增大时,所提查询算法的平均效率提升约13%;针对多维度数据信息的查询,所提查询算法的平均效率提高了约11%。     

基于XPush自动机的XML动态查询过滤优化

大数据中存在大量非结构化数据,在XPush自动机的基础上,考虑XML数据流的动态查询过滤,提出一种基于合并自动机的方法递增的处理XML数据流,该方法对于现实应用中极为有用,可以动态满足用户的需要和查询过滤的要求.本文提出的集成XPush自动机的模型,分自动机模块和控制模块两个部分来进行动态查询过滤,使用有序的哈希键值更加有效的实现查询系统的动态更新,通过分离进程和增加新的查询处理两方面来实现查询的动态性.最后实验证明集成XPush自动机在查询要求发生改变的不同情况下较原先的XPush自动机都具有较低的过滤时间代价.     

基于双树双索引结构的移动查询方法

为实现对有限范围内海量移动对象的有效索引,构建通用的移动查询解决方案,针对移动对象在道路网格中的运动特点,提出了预测实时运动速度的速度积累模型和预测未来聚集位置的基于双树双索引结构的移动对象查询方法.双树双索引结构利用网格划分思想构建空间分割树,实现对现有GG TPR-tree查询结构的拓展,并结合GG TPR-tree索引及建立于内存中的Hash索引以满足各种类型的移动查询请求.仿真实验表明,在回答受限范围内海量移动对象的确定性查询和统计性查询时,与传统方法相比,双树双索引结构在查询结果准确率方面有明显的改善.     

移动对象的反向最近邻查询方法研究

在移动对象允许相互提供某些服务的地方,反向最近邻居(RNN)能有效地运用到许多应用中。提出了一个在指定时间间隔内计算一个查询点的RNN查询的有效方法,在这里假设查询和数据点都在空间内连续移动。做为解决子问题的方法,同时提出了解决连续移动点NN查询的算法。     

空间多样化约束下的移动k近邻查询

考虑为移动中的查询对象连续返回k个距离近并且满足空间多样化约束的对象，提出了空间多样化约束下的移动k近邻(SDC-MkNN)查询.在此，满足空间多样化约束代表对象之间的相互距离大于距离阈值.为了高效处理SDC-MkNN查询问题，提出了两种基于安全区域技术的算法.算法均通过减少重新计算查询结果的次数来提高查询效率.其中一种为精确算法EA，可连续返回精确的查询结果；另一种为近似算法ρAA，可连续返回具有近似率保障的近似查询结果.采用真实数据集验证了所提出算法的有效性.     

用于RFID中间件的主存数据库索引结构

根据EPC Global标准,提出了基于RFID数据特征的网格索引结构.该索引结构针对RFID应用场景设计,不仅能实现高效的插入、查询以满足实时性的需求,还能够提高内存的利用率,节省内存.与传统索引相比,提出的索引结构能够完全适用于真实的RFID应用场景,实现条件查询、范围查询等其他传统索引很难实现的操作.可以减少内存消耗,提升条件查询,范围查询的速度.实验结果证明基于RFID数据特征的网格索引不但在插入效率上不亚于传统索引,而且在条件查询,范围查询的效率远远高于其他传统索引结构,并且内存占用率也具有一定优势.     

结合Mobile RFID和EPC网络架构的可携式电子名片研究

近年来,结合EPC网络与无线射频对象识别(RFID)技术的应用发展迅速,根据国际组织EPCglobal Inc.所主导的EPC Network架构标准,电子商品条形码EPC(Electronic Product Code)在EPC Network架构中成为最主要的应用项目.在EPC网络中,EPCIS(Electronic Product Code In-formation Server)为存放对应其EPC码数据的服务器.目前RFID相关应用多用于物流业,因此EPCIS通常由厂商全权管理,一般使用者只拥有读取权限与查询功能.本文作者结合Mobile RFID技术与Smart Phone,针对EPC Network的Client端向EPCIS查询时,提出一种账户化EPCIS的网络架构,让使用者可经过此网络架构修改与更新其个人数据,并且将此架构实作应用于可携式电子名片,以展示账户化EPCIS网络架构.     

基于时序关系的RFID不确定数据清洗算法

RFID原始数据具有海量性和不确定性的特点.通过对不确定数据时序关系的分析,提出了针对不同清洗节点的清洗算法.该类算法打破了传统的基于标签回应次数的方法,在综合考虑RFID数据时间特性的基础上,将RFID数据看成一系列时间序列数据,挖掘数据间的潜在规律.实验表明,该类算法具有很好的可扩展性,有效地提高了数据清洗的准确率.     

面向移动对象范围的混合索引结构

许多时空应用(如火灾模拟等)需要高效地查询移动对象的变化范围,针对此需求提出了基于TPR-tree和GF索引方法的两种混合索引结构,以支持对移动对象当前和未来范围的预测时空查询.在代价模型分析的基础上,基于模拟数据集的实验结果表明,这种混合索引方法能够有效地支持对移动对象变化范围的预测查询.     

RFID技术对供应链成本的影响研究

RFID技术因其技术优势而在供应链中得到越来越广泛的应用,RFID在供应链的不同环节上发挥着不同的作用,研究RFID的应用对供应链成本的影响,构建了RFID影响供应链成本的分析模型。     

分布式网络中 CKNN 查询的 BORA 优化汇聚

针对时空数据库中,移动对象轨迹的连续K近邻查询(continuous K nearest neighbor query,CKNN)的查询效率较低的问题,以及在分布式的移动对象数据库(moving objects databases,MOD)环境下,提升对应查询结果的数据汇聚效率问题进行了研究.在CKNN查询中,设计优化了查询海滩线的更新算法,通过在轨迹数据结构中增加更新标志位,减少了轨迹线段参与的判定运算;同时在假设的类网格覆盖的分布式空间环境下,利用基于Bresenham覆盖的路由汇聚(Bresenham-based overlay for routing and aggregation,BORA)方法,进行查询结果的汇聚;并针对不同近邻参数、轨迹数目、移动对象速度、汇聚方式等对查询时间的影响进行了仿真实验;仿真结果表明,不同参数数值的增加延长了处理时间,基于BORA的汇聚方式比一般的汇聚方式节省了更多的处理时间,提高了系统查询及处理的效率.     

基于路径编码的RFID数据压缩技术研究

射频识别(RFID)技术应用于痕迹追踪和供应链管理能显著提高效率,同时会产生大量的路径数据.使用路径编码对路径数据进行压缩并保存,可以大幅度减少数据存储空间,为以后的路径数据挖掘工作打下良好的基础.同时,路径编码具有一定的路径信息,可以直接对路径编码进行路径数据挖掘,提高挖掘效率. 实验结果表明,随着物品数量的增加, pid路径编码方法可以降低路径信息量,在大量物品共同移动时,数据压缩更加明显.