發(fā)布時(shí)間：2017-08-30 14:34

  本文關(guān)鍵詞：受約束kNN回歸在噪聲數(shù)據(jù)中的應(yīng)用

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【摘要】：基于無線信號(hào)的室內(nèi)定位技術(shù)所采用的定位算法在很大程度上受到無線信號(hào)中噪聲數(shù)據(jù)的影響,性能得不到保證。為此,提出一種受約束的k最鄰近(kNN)回歸算法,提升原始kNN算法對(duì)噪聲的魯棒性。假設(shè)噪聲點(diǎn)對(duì)于預(yù)測(cè)不同測(cè)試樣本的影響各不相同,通過訓(xùn)練集(含噪聲)劃分,即以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式把噪聲點(diǎn)劃分到合適的子集中,并且限定測(cè)試樣例的最優(yōu)近鄰搜索空間為其最近鄰子集的方式來約束噪聲對(duì)于kNN算法的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在藍(lán)牙指紋數(shù)據(jù)的室內(nèi)定位中,受約束的kNN回歸算法明顯優(yōu)于對(duì)比算法,達(dá)到2.4m的定位精度,基本滿足室內(nèi)定位的應(yīng)用要求。
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;淮陰師范學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 無線藍(lán)牙 室內(nèi)定位 受約束的k最鄰近 信號(hào)強(qiáng)度 噪聲數(shù)據(jù)
【基金】：江蘇省科研創(chuàng)新基金資助項(xiàng)目(KYLX_0289) 江蘇省高校自然科學(xué)研究基金資助面上項(xiàng)目(13KJD520002)
【分類號(hào)】：TN911.4
【正文快照】： 中文引用格式:張衡,金鑫,秦曉倩.受約束的kNN回歸在噪聲數(shù)據(jù)中的應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)工程,2015,41(12):275-279,287.英文引用格式:Zhang Heng,Jin Xin,Qin Xiaoqian.Application of Constrained kNN Regression in Noisy Data[J].Computer Engineering,2015,41(12):275-279,287.1概

【相似文獻(xiàn)】

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