基于RFID和数据仓库的农产品库存分析系统研究与开发

论文摘要

本论文论述了农产品库存分析系统的设计及实现过程。传统的库存管理系统存在数据冗余,无法有效利用数据信息,无法提供制定决策的支持知识等弊端,本系统应用数据仓库基础上的先进的数据挖掘算法,对从无线射频电子标签上采集到的库存信息进行有效地分析及算法应用,得出能够为管理者制定决策的有利信息。系统中运用无线射频识别(Radio Frequency Identification, RFID)读写器及标签获取数据信息,RFID电子标签相对于传统的条形码具有明显的优势,并且在采集数据上具有半自动、高效、准确性高等特点。在RFID设备层的设计中,将RFID设备设计为系统数据仓库的底层信息获取渠道,通过封装动态链接库来实现对其驱动函数的调用,并在中间层利用程序设计对其存储空间进行块状分割。RFID电子标签采集到的数据无法直接应用于数据挖掘算法分析,使用上卷及下钻等处理方法获得有利于不同用户的数据挖掘知识,从而利用该数据集构建用户有利的数据仓库,以备数据挖掘算法的应用。本系统的核心为将改进后的数据挖掘算法应用到经处理的RFID数据集上,并获得利于管理者决策的信息。用Apriori算法进行了库存农产品调度的优化性分析,进而得到进行数据挖掘发现的优化工作流网,由于用户对信息需求的强层次性,使用改进后的AprioriGraph算法进行工作流的数据挖掘,获得了工作流的常态运转模式,以及离群点信息,并且文中写出了具体的实现算法,并验证了算法的可行性。根据系统模块,以及数据挖掘应用的关键点进行系统设计,应用Visual Basic开发语言,以及SQL Server2005数据库系统进行了具体的开发与设计工作。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1. 前言
• 1.1 绪论
• 1.2 课题的研究背景及国内外现状
• 1.3 本文的主要工作及意义
• 1.3.1 论文的主要工作
• 1.3.2 论文的研究意义
• 2 RFID及数据仓库相关技术概述
• 2.1 无线射频识别（RFID）
• 2.1.1 RFID技术概述
• 2.1.2 RFID系统
• 2.1.3 RFID在仓储中的应用
• 2.2 数据仓库
• 2.2.1 数据仓库与传统数据库的区别与联系
• 2.2.2 数据仓库的概念和基本特征
• 2.2.3 数据仓库的体系结构
• 2.3 数据挖掘
• 2.3.1 数据挖掘技术产生的背景
• 2.3.2 数据挖掘的概念及分类
• 2.3.3 数据的抽取转换和加载
• 3 农产品库存分析系统总体设计
• 3.1 软件需求分析
• 3.1.1 系统建设的业务目标
• 3.1.2 软体总体功能
• 3.2 数据挖掘框架设计
• 3.3 系统应用RFID技术的可行性
• 3.4 系统总体方案设计
• 3.4.1 系统结构图
• 3.4.2 系统具体实现方案
• 3.4.3 系统采用的开发环境
• 3.4.4 系统的体系结构
• 4 AprioriGraph挖掘算法在RFID数据集中的应用
• 4.1 AprioriGraph挖掘算法在系统中的应用前提
• 4.2 AprioriGraph挖掘算法的应用准备
• 4.2.1 构建RFID数据集
• 4.2.2 构建工作流模型
• 4.3 AprioriGraph挖掘算法实现
• 4.3.1 数据集预处理的算法实现
• 4.3.2 工作流网的数据挖掘算法
• 4.4 算法性能分析
• 5 农产品库存分析系统的具体实现
• 5.1 系统的功能模块设计
• 5.1.1 模块功能描述
• 5.2 RFID编码设计
• 5.3 系统的数据库设计
• 5.3.1 数据库需求分析
• 5.3.2 概念数据模型
• 5.3.3 逻辑数据模型
• 5.3.4 数据表的创建
• 5.4 数据仓库的创建
• 5.4.1 数据仓库创建的实现
• 5.4.2 SQL Server中的数据仓库访问与操纵
• 5.5 系统应用层设计
• 6 结论
• 7 参考文献
• 8 攻读硕士期间发表的论文
• 9. 致谢