农产品供应链中RFID数据压缩方法研究与应用

发布时间：2017-10-12 03:09

  本文关键词：农产品供应链中RFID数据压缩方法研究与应用

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【摘要】：随着RFID(Radio Frequency Identification)无线射频识别技术的不断完善,RFID技术已经广泛应用于农产品供应链管理。RFID技术的应用不可避免地会产生海量的RFID数据,从而占用大量的存储空间。如何有效地压缩存储与快速地查询RFID数据,已经逐渐引起人们的重视。目前已提出一些存储结构与传统的查询过程,但很少专门针对农产品供应链进行RFID数据的压缩存储研究。本文结合农产品供应链中RFID数据的相关特征,研究对RFID数据进行压缩处理,并且实现相应的数据压缩算法。主要工作如下:(1)数据预处理。由于农产品供应链中RFID数据会出现大量的时间冗余,将产生的大量RFID数据进行时间冗余处理,本文针对相同地点不同时间的冗余数据进行预处理。(2)建立数据模型。根据农产品供应链中RFID对象的完整信息,包括对象的标识信息、位置信息、时间信息、从属信息以及业务信息,本文在已有的研究基础上进行扩展并建立数据压缩存储模型,主要分为静态和动态两大类。(3)实现压缩算法。根据RFID测试数据,对RFID数据从时间间隔和地理位置信息进行聚类分析,通过对RFID对象的数量、时间间隔和位置聚集层次来实现相应的数据压缩存储算法。(4)实验分析。按照RFID对象在农产品供应链中的模型,经模拟自动生成测试数据。通过对象数量分组、时间间隔聚集层次和位置聚集层次来分析算法的数据压缩效果以及查询响应时间。实验结果表明,本文所提出的数据存储模型对农产品供应链中RFID数据具有很好的效果,可降低时间复杂度,提高准确度。该算法对农产品供应链中RFID数据具有良好的压缩效果,从而降低了数据存储空间,切实有效地提高了RFID数据查询效率,具有较强的实用性。
【关键词】：农产品 供应链 RFID数据压缩 海量数据 存储模型
【学位授予单位】：湖南人文科技学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.44
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-15
• 1.1 引言8
• 1.2 研究背景8-9
• 1.3 国内外研究现状分析9-11
• 1.3.1 非压缩性数据存储9
• 1.3.2 确定性数据压缩9-10
• 1.3.3 非确定性数据压缩10-11
• 1.4 研究的目的和意义11
• 1.5 论文研究内容11-12
• 1.6 本文研究技术路线12-13
• 1.7 论文的组织结构13-15
• 第二章 农产品供应链中RFID数据15-23
• 2.1 RFID技术的介绍15
• 2.2 RFID技术在农产品供链中的应用15-17
• 2.3 RFID数据17-20
• 2.3.1 RFID数据的概念17-18
• 2.3.2 RFID数据的特点18-19
• 2.3.3 RFID数据的产生19-20
• 2.4 RFID数据预处理20-22
• 2.5 本章小结22-23
• 第三章 RFID数据压缩23-38
• 3.1 RFID数据压缩处理框架23-24
• 3.2 建立数据模型24-28
• 3.3 数据聚类压缩分析28-35
• 3.3.1 时间聚类压缩28-30
• 3.3.2 位置聚类压缩30-34
• 3.3.3 聚类压缩实例分析34-35
• 3.4 实现算法35-37
• 3.5 本章小结37-38
• 第四章 实验分析38-50
• 4.1 实验环境38
• 4.2 实验参数38-39
• 4.3 数据压缩效果分析39-42
• 4.4 数据查询分析42-49
• 4.5 本章小结49-50
• 第五章 工作总结与展望50-52
• 5.1 主要工作总结50
• 5.2 展望50-52
• 参考文献52-56
• 致谢56-57
• 作者简介57-58
• 在读期间科研成果目录58

【参考文献】

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本文编号：1016303