本书共10章。第一章为绪论，阐述了研究的背景和开展意义，并结合研究内容所涉及领域，系统分析了国内外研究的现状和动态，提出了研究目标、内容与技术路线，展示了研究的创新之处。第二章为面向可追溯的物联网数据采集与建模概念模型，建立了研究的概念框架，从可追溯系统的感知数据监测需求、数据采集方法、系统建模方法等方面进行了系统性分析和思考，一方面，提供了可追溯系统在物联网环境下，政府、企业和社会公众等不同用户群体的功能和性能需求；另一方面，为如何满足这些需求提出了解决思路，并为下文研究的开展起到了提纲挈领的作用。

第三章至第九章从7个角度对研究内容进行了展开，为了便于组织，分为数据工程、信息工程和知识工程3个层面。在数据工程层面，第三章首先提出了基于WSN的可追溯感知数据采集方法，实现感知数据全程采集，研发了生鲜农产品质量安全数据感知节点、网关中继器和远程数据采集中间件软硬件原型进行了物理层、介质访问控制层、网络层和供应链环境下的可靠性测试；第四章，进一步地设计了基于WSN的可追溯数据多传感器集成方法，以鲜食葡萄冷链物流为实例，通过对业务流程及品质变化机制的分析，得到鲜食葡萄冷链物流过程中的环境参数感知需求，针对环境参数，对传感器进行选型并完成多传感器的集成和优化。

在信息工程层面，第五章首先针对感知数据射频传输能耗高导致数据采集寿命短的问题，基于统计过程控制原理，设计了改进的单值滑动极差感知数据时域压缩算法，与阈值、K滑动均值算法对比，能耗在同一数量级，在不同的时间序列平稳性状态上，算法的平衡性和适应性好；第六章针对感知数据在采集端与数据库、异构数据库间、数据库与应用端的交换需求，设计了基于可扩展文本标记语言的可追溯感知数据交换中间件，以有限状态机原理为基础实现了数据的实时解帧，通过映射算法实现了数据由关系数据库到可扩展文本标记语言的映射转换，为数据交换提供了一致的规范化数据流。

在知识工程层面，第七章针对现有的生鲜农产品质量安全可追溯系统中，数据建模方法的规范性、一致性、兼容性差导致的系统柔性低，不能输出灵活的数据粒度问题，以结构模式识别中的模式基元理论为基础，完成了生鲜农产品质量安全可追溯系统的兼容建模，构造了描述追溯单元转化模式基元，设计了模式基元的数据存储结构与数据采集算法；第八章针对政府、企业和社会公众等不同类型的用户对可追溯数据粒度需求的差异，提出了面向粒度分级的可追溯系统建模方法，在2型文法的基础上，完成可追溯数据形式化描述和句子生成，改进下推自动机建立了粒度分级规约方法，以冻罗非鱼片加工、半滑舌鳎养殖、肉牛养殖与屠宰加工业务流程为实例进行了方法验证；在第九章中，识别了可追溯数据在生鲜农产品供应链上各阶段的潜在价值，设计了基于云计算的可追溯综合服务平台，实现了平台级可追溯服务，在数据采集、信息追溯和智能决策等方面改善了生鲜农产品供应链管理水平。

最后，第十章为结论与展望，对研究结论进行总结，展望了各部分研究未来的改进方向。

本书的研究在开展过程中，得到了中国农业大学工学院傅泽田教授和英国朴茨茅斯大学商学院Mark Xu教授的悉心指导，在成果结集出版的过程中得到了智能决策与大数据应用北京市国际科技合作基地、食品质量与安全北京实验室、北京循环经济体系（产业）协同创新中心、北京知识管理研究基地、绿色发展大数据决策北京市重点实验室的支持，齐鲁工业大学（山东省科学院）的韩玉冰博士、中国农业大学的张雷硕士和王载琼硕士对本书第三、第四、第六章做出了贡献，在此一并表示诚挚的感谢！

由于是首次系统性地论述面向生鲜农产品质量安全可追溯的物联网数据采集与建模方法，本书提出的一些理论、概念和方法难免有不准确和值得商榷的地方。同时，由于受技术、经济和时间等诸多因素的限制，本书所涉及的实验、实证仍存在进一步完善的空间。对于纰漏之处，敬请读者和同行不吝赐教！