RFID（射频识别）技术是一种非接触式的自动识别技术，它可以实现远距离的自动数据采集和识别。RFID系统主要由标签（Tag）、读写器（Reader）和数据管理系统（Database）三部分组成。RFID的原理是利用射频信号和空间耦合特性，实现对静止或移动的物体进行非接触式的信息传递，并获取相应信息。
文章《基于逻辑区域事件关系模型的RFID复合事件漏检处理》所探讨的核心问题是在RFID事件处理中，原始数据的不可靠性问题，特别是RFID原始读取数据的漏检问题。传统的RFID数据清洗方法主要是通过填充缺失的读取数据来解决问题，但这会导致大量的无效数据冗余，因为这些方法在填充大量无意义的数据时，并没有考虑这些数据的实际语义信息。
在高层面复合RFID事件合成过程中，原始RFID数据的质量起着至关重要的作用。若在合成高层级的复合事件时未能识别和处理原始数据中的缺陷，那么所得到的复合事件可能是不准确的，甚至完全错过某些重要的复合事件。针对这个问题，该论文提出了一种方法，该方法考虑了高层级复合事件的语义信息对原始RFID数据的限制，并提出了一个逻辑区域事件关系模型。
逻辑区域事件关系模型是一种基于时间约束和实际应用场景语义构建的模型。它根据应用场景的语义信息形成一个逻辑区域事件模型。接着，利用该模型识别在时间约束范围内最有可能发生的复合事件，从而避免复合事件的漏检。这种方法不仅减少了在处理原始数据不可靠性时数据冗余的问题，还提高了复合事件合成算法的准确性，并且降低了处理延迟时间。
实验结果显示，这种方法在处理RFID数据不可靠性问题的同时，有效地降低了数据冗余率，提高了复合事件合成的准确性，并减少了处理延时。从关键字来看，文章涉及RFID、复合事件、不可靠性、漏检、逻辑区域事件关系模型等关键概念。
RFID技术的准确性和可靠性对于应用系统至关重要。该文章的研究不仅对RFID事件处理领域有所贡献，也对那些依赖RFID技术进行实时事件监控与管理的系统，如供应链管理、智能交通、智能建筑等提出了有效的数据处理策略，为其提供了减少错误事件检测和响应时间的技术支持。通过逻辑区域事件关系模型对事件的定义，确保了事件处理过程中能够准确地识别和处理复合事件，进而提升整个系统的性能和效率。
