RFID-enabled類神經網路為基之存貨3D定位盤點系統

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題名:	RFID-enabled類神經網路為基之存貨3D定位盤點系統
作者:	王彣哲王樹仁
貢獻者:	工業工程與管理系
關鍵詞:	K-Nearest Neighbor 被動式RFID 3D定位類神經網路
日期:	2012
上傳時間:	2013-08-14 16:06:49 (UTC+8)
出版者:	台中;國立勤益科技大學
摘要:	RFID系統導入物品定位技術，不僅有利於記錄物料資訊，且充份運用即時動態性的自動定位，感應後經演算法運算就知道物料大致位置，能有效減少尋找物料時間，可以大量增加盤點的即時效性，並且有效降低企業盤點成本、人力、時間的浪費。本研究設計一套適用於被動式UHF RFID Tag倒傳遞類神經網路室內3D定位演算法，經過實驗設計驗證出，本研究的無線室內定位演算法為整合KNN(K-Nearest Neighbor)-NN(Neural Network)類型，並且利用多個讀取器、天線來接收多個位置發送而來的訊號強度，進而預估出3D位置座標。在從田口實驗結果中，發現本研究之最佳水準因子組合是運用二台天線與RFID料架距離為3公尺、兩天線放置角度為30°、類神經網路之學習循環次數為1000次、類神經網路之學習速率與慣性因子為0.5-0.5，再以此因子水準進行確認實驗，實驗數據顯示平均定位誤差(Average Location Error)為36.818 公分，優於以LANDMARC為標準之KNN定位演法平均誤差44.19公分。
顯示於類別:	[工業工程與管理系(所)] 【工業工程與管理系所】博碩士論文

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