【摘 要】
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针对位置指纹库定位技术,在离线阶段指纹数据质量低和指纹数据存储量大的问题,提出了基于动态均值的FisherAP（dynamic mean Fisher,DMF-AP）选择算法。该算法首先在离线阶段根据
【机 构】
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黑龙江省科学院,哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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哈尔滨市科技创新人才基金项目（编号2016RQQYJ091,2015RQQXJ072）
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针对位置指纹库定位技术,在离线阶段指纹数据质量低和指纹数据存储量大的问题,提出了基于动态均值的FisherAP（dynamic mean Fisher,DMF-AP）选择算法。该算法首先在离线阶段根据AP节点RSS局部相似性,采用K-means算法将定位区域划分成多个子区域,然后在每个子区域采用Fisher-AP选择策略过滤掉性能较差的AP节点,选出判别能力强并且稳定性高的AP节点,重构指纹数据库,达到有效降低数据库的存储量并提高指纹数据质量。通过与MaxMean选择算法、InfoGain选择算法、稳定A
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