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A Framework for Processing Uncertain RFID Data in Supply Chain Management

机译：供应链管理中处理不确定RFID数据的框架

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Radio Frequency Identification (RFID) is widely used to track and trace objects in supply chain management. However, massive uncertain data produced by RFID readers are not suitable for directly use in RFID applications. Following our thorough analysis of key features of RFID objects, this paper proposes a new framework for effectively and efficiently processing uncertain RFID data, and supporting a variety of queries for tracking and tracing RFID objects. In particular, we propose an adaptive cleaning method by adjusting size of smoothing window according to various rates of uncertain data, employing different strategies to process uncertain readings, and distinguishing different types of uncertain data according to their appearing positions. We propose a comprehensive data model, which is suitable for a wide range of application scenarios. In addition, a path coding scheme is proposed to significantly compress massive data by aggregating the path sequences, the positions and the time intervals. Experimental evaluations show that our approach is effective and efficient in terms of the compression and traceability queries.
机译：射频识别（RFID）广泛用于跟踪和跟踪供应链管理中的物体。然而，RFID读取器产生的大规模不确定数据不适合于直接用于RFID应用。在我们彻底分析RFID对象的关键特征之后，本文提出了一种新的框架，用于有效和有效地处理不确定的RFID数据，并支持用于跟踪和跟踪RFID对象的各种查询。特别地，我们通过根据不确定数据的各种速率调整平滑窗口的尺寸，采用不同的策略来提出自适应清洁方法，采用不同的策略来处理不确定的读数，并根据其出现的位置区分不同类型的不确定数据。我们提出了一个全面的数据模型，适用于广泛的应用方案。另外，提出了一种路径编码方案来通过聚合路径序列，位置和时间间隔来显着压缩大规模数据。实验评估表明，我们的方法在压缩和可追溯性查询方面是有效和有效的。

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