兰州交通大学学报
蘭州交通大學學報
란주교통대학학보
JOURNAL OF LANZHOU JIAOTONG UNIVERSITY（Natural Sciences）
2013年
3期
78-81
,共4页
网格聚类%RFID%事件探测%多分类器
網格聚類%RFID%事件探測%多分類器
망격취류%RFID%사건탐측%다분류기
grid cluster%RFID%event detection%multiple classifier
RFID数据流是一种动态RFID数据,它在某种因素的驱动下可能会随时间发生变化,而这种变化往往隐含着现实世界的某种事件.如何及时、准确地发现RFID数据流中的变化已成为数据流挖掘领域的一个研究热点,并且在实际中有非常广泛的应用.本文提出一种连续网格聚类算法来定位和描述RFID数据流的变化,并采用多分类器的方法建立变化特征向量与隐含事件的映射关系,实验表明该方法能有效检测出RFID数据流变化隐含的事件,与基于规则的事件检测方法相比,具有更高的检测效率.
RFID數據流是一種動態RFID數據,它在某種因素的驅動下可能會隨時間髮生變化,而這種變化往往隱含著現實世界的某種事件.如何及時、準確地髮現RFID數據流中的變化已成為數據流挖掘領域的一箇研究熱點,併且在實際中有非常廣汎的應用.本文提齣一種連續網格聚類算法來定位和描述RFID數據流的變化,併採用多分類器的方法建立變化特徵嚮量與隱含事件的映射關繫,實驗錶明該方法能有效檢測齣RFID數據流變化隱含的事件,與基于規則的事件檢測方法相比,具有更高的檢測效率.
RFID수거류시일충동태RFID수거,타재모충인소적구동하가능회수시간발생변화,이저충변화왕왕은함착현실세계적모충사건.여하급시、준학지발현RFID수거류중적변화이성위수거류알굴영역적일개연구열점,병차재실제중유비상엄범적응용.본문제출일충련속망격취류산법래정위화묘술RFID수거류적변화,병채용다분류기적방법건립변화특정향량여은함사건적영사관계,실험표명해방법능유효검측출RFID수거류변화은함적사건,여기우규칙적사건검측방법상비,구유경고적검측효솔.
