【摘 要】
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如何能提供更高精度、更短预测时间、更少成本花费和更强实用性的应用是当下室内定位的研究热点。针对提高定位精度,同时缩短定位预测时间的问题,本文将特征选择算法引入到传
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如何能提供更高精度、更短预测时间、更少成本花费和更强实用性的应用是当下室内定位的研究热点。针对提高定位精度,同时缩短定位预测时间的问题,本文将特征选择算法引入到传统的指纹定位法中,应用主成分分析法,将终端收集的数据进行空间变换、特征压缩,从而去除数据噪声,在实测过程中达到更高定位精度,降低定位模型复杂度,缩短预测时间的目的。同时,本文引入提升算法,通过结合并优化决策树算法,重点关注错分样本,达到优化模型训练过程,增强模型实测泛化能力的目的。特别的,将提升算法与特征选择相结合,能够提供更精确、实用能力更强的
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