笔者结合几年的bfrdmc应用经验,对当前已有的过滤算法进行了研究,并提出了一种带有噪点抑制功能的bfrdmc数据过滤算法,主要解决了bfrdmc数据采集中的噪声干扰以及过滤冗余数据2个问题。

对 bfrdmc 中间件的架构进行了介绍,研究和分析了现有的数据过滤方法. 结合应用场景的实际需求,设计了一种具有广泛适用性,能够抑制噪点数据和去除冗余数据的过滤算法。该算法对重复出现的标签进行权值累加,对未出现标签进行权值递减,当某标签权值达到预设阀值时则触发相应的标签事件,以减少噪点和冗余数据引起事件误报的可能性。最后,使用java语言对该算法进行了实现,并通过2个模拟场景的实验,对该算法的有效性和适应性进行了验证。

针对无线射频识别(bfrdmc)技术在仓储管理中的应用，探讨如何设计bfrdmc中间件的问题。采用数据过滤，数据聚合，添加业务逻辑处理、查询支持等方法，将数据流转换为适合上层应用程序的逻辑形式，实现仓储管理的自动化、智能化。

为了避免感染计算机病毒或者包含恶意代码等不良信息的电子标签对bfrdmc应用系统运行效率的影响，采用人工免疫系统的多层过滤机制建立了面向bfrdmc数据中不良信息的过滤模型，模型的实施包括数据预处理、多层过滤器的生成与衰亡、过滤器的应用及进化。实验结果表明，该模型有较高的召回率和正确率，这说明了基于人工免疫系统的bfrdmc数据过滤模型具有动态性和自适应强的优点，并为特定领域的信息分类问题解决提供了参考。

扼要分析bfrdmc技术在柔性制造系统(FMS)中的优势，通过介绍bfrdmc在汽油发动机生产线监控执行系统中的实际应用，给出系统的整体参考架构，进一步重点分析系统中数据通信中间件技术的选择、边缘层的数据过滤技术及通信数据的持久化方案，从而对基于bfrdmc系统中通信数据处理的实际设计方案给出了一种可行的、有价值的参考。