一种基于时间序列的RFID供应链数据分析方法(2)

电子学报2010年2期 文档装换有缺失 请下载查看完整版

第

２Ａ期

高

昕：一种基于时间序列的ＲＦＩＤ供应链数据分析方法

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的角度、规则等，同时基于这些信息设计出相应的数据挖掘方法，从而达到既符合实际业务要求又有较大应用范围的目的．

在本文中，通过分析供应链中的业务需求，总结并

并将这些信息给出了具体的ＲＦＩＤ数据相关业务规则，

转化为具体的时间序列模型．然后，基于时间序列模型检测出物品在供应链中流通的异常情况．具体的分析过程是通过收集供应链系统各运输阶段和仓储阶段中的Ｒ建立学习样本，并基于这些学习样本对ＦＩＤ数据，

供应链系统中各阶段Ｒ获ＦＩＤ数据进行时间序列分解，从数据中可以看出，一批物品在供应链流通中的

相同地点和相同时间会有众多的Ｒ而且对应ＦＩＤ数据，实际运输中物品数量的变化，这些数据也会发生变化．所以对收集到的相同时间和相同地点的ＲＦＩＤ数据进

，，，行聚合，并通过聚合表（ＳＩＤＬｏｃａｔｉｏｎＴｉｍｅｎＴｉｍｅ－Ｉ－

）和映射表Ｍ表示，从而可以挖掘出代表某次物Ｏｕｔａｐ品流通状况的Ｒ从而可以将跨多个企业的ＦＩＤ数据集．

数据统一成一致的格式进行处理．

２．２ＲＦＩＤ数据挖掘

具有一些ＲＦＩＤ数据的管理与普通数据管理相比，得相应的数据流模型，从而给出一种基于时间序列的ＲＦＩＤ数据分析方法来检测反映流通中异常情况的ＲＦＩＤ数据．

２相关研究

ＲＦＩＤ数据处理有众多的研究方面，

研究主要集中在两方面，包括对从读写器得到的ＲＦＩＤ编码进行处理生成相应的ＲＦＩＤ数据集以及ＲＦＩＤ数据挖掘．

２．１ＲＦＩＤ数据集

当帖有ＲＦＩＤ标签的物品进入到ＲＦＩＤ读写器的有效范围内时，ＲＦＩＤ读写器就会读取标签，

生成相应的ＲＦＩＤ数据集．从这些ＸＭＬ数据中我们可以抽取出ＲＦＩＤ

的原始数据集ＲａｗＤａｔａＳｅｔ，包括物品的ＩＤ

、事件和地点，可以用一个三元组来表示（ＩＤ，Ｌｏｃａｔｉｏｎ，Ｔｉｍｅ）［２

］．

这样供应链系统的数据可以用这种格式的数据集表示，例如一批数量为ｎ的货物在经过ｍ个地点的供应链流程中收集的数据将如表１所示．

表１原始ＲＦＩＤ数据集ＲＦＩＤＲａｗＤａｔａＳｅｔ（ＩＤ，Ｌｏｃａｔｉｏｎ，Ｔｉｍｅ）（ｉ１，ｌ１，ｔ１）（ｉ２，ｌ１，ｔ１），…，（ｉｎ，ｌ１，ｔ１）（ｉ１，ｌ２，ｔ２）（ｉ２，ｌ２，ｔ２），…，（ｉｎ，ｌ２，ｔ２）…

…

（ｉ１，ｌｍ，ｔｍ）（ｉ２，ｌｍ，ｔｍ），…，（ｉｎ，ｌｍ，ｔｍ

）在实际过程中，往往由于操作等多种原因，同一货物在相同地点可能被读取多次，造成数据冗余，所以需要对原始数据进行清洗．这样形成ＲＦＩＤ数据的四元组（ＣＩＤ，Ｌｏｃａｔｉｏｎ，Ｔｉｍｅ－Ｉｎ，Ｔｉｍｅ－Ｏｕｔ）的形式，其中Ｔｉｍｅ－

Ｉｎ和Ｔｉｍｅ－Ｏ

ｕｔ分别代表物品进入和物品离开某地的时间，如表２所示．

表２清洗处理后的ＲＦＩＤ数据集

ＲＦＩＤＤａｔａＳｅＡｆｔｅｒＣｌｅａｎｉｎｇ（ＣＩＤ，Ｌｏｃａｔｉｏｎ，ＴｉｍｅＩｎ，Ｔｉｍｅｏｕｔ）（ｉ１，ｌ１，ｔ１，ｔ２）（ｉ２，ｌ１，ｔ１，ｔ２），…，（ｉｎ，ｌ１，ｔ１，ｔ２）（ｉ１，ｌ２，ｔ２，ｔ３）（ｉ２，ｌ２，ｔ２，ｔ３），…，（ｉｎ，ｌ２，ｔ２，ｔ３）…

…

（ｉ１，ｌｍ，ｔｍ，ｔｍ＋１）（ｉ２，ｌｍ，ｔｍ，ｔｍ＋１），…，（ｉｎ，ｌｍ，ｔｍ，ｔｍ＋１

）明显的特征．ＲＦＩＤ数据的海量，

冗余，不准确，连续性，实时性等特点都给管理策略提出了很大的挑战．这方面得到众多研究者的关注，文献［３，５］从反映企业业务逻辑的复杂事件的角度在ＲＦＩＤ数据中挖掘各种复杂事件的相关信息．文献［４］关注基于ＲＦＩＤ数据的收集、转换和重组从而更有效地管理供应链的物品流通．文献［１３］利用时态实体关系模型管理供应链中的ＲＦＩＤ数

据．文献［６］通过一个ＲＦＩＤ部署模型分析业务路线和用户行为．文献［７］为了管理海量的ＲＦＩＤ数据，提出了路径和工作流两种数据模型来存储和挖掘ＲＦＩＤ数据．文献［９

］针对供应链中的运输效率低和一些欺诈行为给出相应的异常数据挖掘方法．

从数据采集层面上来说，数据的预处理是一个必

要的环节．

数据预处理主要包括数据清理、数据集成和数据规约．对于ＲＦＩＤ数据，

其中最主要的工作就是数据清理．

其实，数据清理对于一般的数据挖掘任务来说都是很重要的一个环节．而ＲＦＩＤ的数据预处理与其它普通任务的区别在于它基于流数据，所以ＲＦＩＤ数据具有连续性并要求数据清理策略具有实时处理的能力．在此要求之上，数据清理主要解决三个问题：阅读中丢失数据，阅读中不可靠数据以及数据冗余．

然后需要对这些经过预处理的数据进行分析和挖掘．在这个阶段中，机器学习方法扮演了重要的角色 …… 此处隐藏：251字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……