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摘要:
收集带有位置信息的经验样本即标定样本是一个花费昂贵的工作,限制了基于机器学习方法的实际应用.针对该问题,提出一种基于流形正则化的室内定位算法LocMR,该算法使用少量的标定样本和充足的未标定样本学习得出信号空间到位置空间的映射关系.在实际IEEE 802.11Wi-Fi环境中采集的数据集上进行验证,结果表明,LocMR在达到较高定位精确度的同时,能大幅减少定位系统的工作量,增强了其实际应用能力.
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文献信息
篇名 基于半监督学习的室内定位算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 室内定位 无线局域网 半监督学习 流形正则化
年,卷(期) 2010,(17) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 277-279
页数 分类号 TP393
字数 3900字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.17.094
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 支小莉 上海大学计算机工程与科学学院 15 53 4.0 6.0
2 张勇 上海大学计算机工程与科学学院 17 83 6.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
室内定位
无线局域网
半监督学习
流形正则化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
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