23、基于代理的后端RFID标签管理系统解析

基于代理的后端RFID标签管理系统解析

1. RFID技术背景与问题提出

射频识别(RFID)是一种基于传感器的技术,主要用于识别和跟踪产品或生物。它通过收发器(阅读器)查询嵌入式集成电路(标签)来实现。RFID标签有主动、被动和混合三种供电方式。该系统旨在取代和增强现有的条形码,同时提供新的跟踪、访问管理和安全服务。

然而,为了使RFID系统在经济上可行,对标签的实现提出了严格的限制,这导致了严重的安全和隐私问题。目前,关于RFID安全和隐私的研究主要集中在前端系统通信(阅读器 - 标签交互),而后端系统的研究相对较少。由于存在大量相互不兼容的加密算法、协议和标签实现,导致了严重的互操作性问题。此外,标签委托问题尚未得到充分解决。

2. 软件代理的RFID平台

为了解决上述问题,提出了一种基于软件代理的RFID平台,该平台考虑了安全和隐私问题。传统的抽象RFID系统由RFID标签、标签阅读器和后端子系统组成。而后端子系统负责管理与标签相关的所有信息,可看作是后端数据库和后端应用子系统的组合。

在提出的基于代理的平台中,后端数据库和与标签相关的记录分别被代理存储库和标签代理所取代。
- 代理存储库 :是一个主机平台,为驻留或访问的代理提供必要的计算资源和服务。从安全角度,可分为可信和不可信(外来)存储库。可信存储库遵循安全和隐私(S&P)政策,是受管理代理的安全避风港。每个拥有并希望管理一组标签的实体都有一个可信存储库,因此不需要中央“可信”代理存储库。
- 标签代理 :是一个自主的软件实体,仅管理一个RFID标签。每个标签代理存储相

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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