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本发明公开了一种RFID数据流的冗余数据清洗方法，包括如下步骤：S1，当数据到达时，对其epc进行k次哈希计算，并映射至Timestamp数组，再进行k次哈希计算，并映射至ReaderID数组中；S2，获取下一个数据：S21，其epc的哈希对应Timestamp的值为0，则其为非冗余数据；S22，否则，在ReaderID中存在任意两个差值且不为0，差值为其readerID减去其epc哈希对应ReaderID的值，则其为非冗余数据；S23，若S22不成立，其timestamp减去其epc的哈希在Timestamp的值≤时间阈值，则其为冗余数据；S24，上报非冗余数据，并更新数组，否则丢弃。

本发明公开一种多源异构数据清洗方法及装置，面向于多种数据质量维度下不当的数据清洗顺序导致的无效和低质量数据修复问题。本发明从智慧校园背景下多种数据质量维度出发，通过规范数据的检查与修复顺序，保证了整体数据清洗的有效性。在数据修复过程中，利用当前已知的校园内部知识作为外部约束条件，扩展了修复规则集合，提高了数据清洗的准确性。在智慧校园建设过程中，本发明清洗后的校园数据，可有效应用于高校数据治理、数据开放以及数据挖掘和分析等各个过程。避免了在多种数据质量维度情况下，数据修复所产生的一致性问题，极大提高了数据的可用性。

本发明涉及一种基于数据清洗规则的可信认证方法及系统，至少包括作为终端传感设备进行传感数据采集的数据采集单元(1)，数据采集单元(1)周期性地将其采集的传感数据以设定格式上传至数据云端(2)，所述数据云端(2)通过对所述数据采集单元(1)上传的传感数据进行数据清洗的方式完成传感数据的安全监控和安全审计，使得数据云端(2)能够与其属于同一通信网络中的若干所述数据采集单元(1)进行用户需求的通信应用；所述数据云端(2)还根据数据采集单元(1)上传的数据建立数据模型，从而通过建立的数据模型进行传感数据的预测和判定，并在判定一个传感数据存在异常时，所述数据云端(2)通过预警模块(3)发出预警提醒。