【摘 要】
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通过挖掘海量RFID(Radio Frequency Identification)数据来优化供应链已经成为一个研究热点.本文针对供应链流通中出现的若干周转异常并且难以发现的问题,提出了一种基于时间
【机 构】
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北京大学信息科学技术学院; 北京大学信息科学技术学院软件研究所高可信软件技术教育部重点实验室; 北京大学软件工程国家工程研究中心;
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863)(No.2006AA04A119,No.2006AA04A121);国家重点基础研究发展计划(973)(No.2009CB320706);国家自然科学基金(No.60803014)
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通过挖掘海量RFID(Radio Frequency Identification)数据来优化供应链已经成为一个研究热点.本文针对供应链流通中出现的若干周转异常并且难以发现的问题,提出了一种基于时间序列的RFID供应链数据分析方法.将供应链的RFID数据统一成反映各环节周转状况的时间序列格式,然后通过分段趋势分解方法分解提取的时间序列数据,并根据分解后的随机项建立阈值来判断数据是否异常,从而建立相应的时间序列分析模型;最后基于模型检测数据异常.通过多样本和多数据集的实验检测,结果表明这种方法有效并具有较高的效率.
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