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基于CFSFDP与ELM相结合的半监督室内定位算法
被引量:
3
1
作者
李克清
葛柳飞
戴欢
《武汉大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第5期451-455,共5页
针对室内环境复杂,难以获取足够多的有效标记数据进行定位,提出了一种将密度峰值快速搜索聚类(CFSFDP)和极限学习机(ELM)相结合的半监督室内定位算法(SLACE).SLACE利用CFSFDP聚类数据集,并标记聚类中心缺失的位置信息,扩充初始标记数据...
针对室内环境复杂,难以获取足够多的有效标记数据进行定位,提出了一种将密度峰值快速搜索聚类(CFSFDP)和极限学习机(ELM)相结合的半监督室内定位算法(SLACE).SLACE利用CFSFDP聚类数据集,并标记聚类中心缺失的位置信息,扩充初始标记数据;利用ELM训练初始标记数据,根据输出阈值向量和"换位"思想扩充标记数据,提高定位准确率.实验表明:在标记数据个数相同时,该算法运行时间短,较ELM算法、BP算法而言,定位准确率明显提高.
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关键词
室内定位
密度峰值快速搜索聚类
极限学习机
半监督定位算法
换位思想
原文传递
题名
基于CFSFDP与ELM相结合的半监督室内定位算法
被引量:
3
1
作者
李克清
葛柳飞
戴欢
机构
苏州市职业大学计算机工程学院
中国矿业大学计算机科学与技术学院
常熟理工学院计算机科学与工程学院
出处
《武汉大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第5期451-455,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61300186)
江苏省高校自然科学研究面上项目(13KJB510001)
苏州市物联网工程应用重点实验室项目(SZS201407)
文摘
针对室内环境复杂,难以获取足够多的有效标记数据进行定位,提出了一种将密度峰值快速搜索聚类(CFSFDP)和极限学习机(ELM)相结合的半监督室内定位算法(SLACE).SLACE利用CFSFDP聚类数据集,并标记聚类中心缺失的位置信息,扩充初始标记数据;利用ELM训练初始标记数据,根据输出阈值向量和"换位"思想扩充标记数据,提高定位准确率.实验表明:在标记数据个数相同时,该算法运行时间短,较ELM算法、BP算法而言,定位准确率明显提高.
关键词
室内定位
密度峰值快速搜索聚类
极限学习机
半监督定位算法
换位思想
Keywords
indoor
location
clustering by fast search and find of density peaks
extreme learning machine
semi-su pervised location algorithm
strategy of transposition
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CFSFDP与ELM相结合的半监督室内定位算法
李克清
葛柳飞
戴欢
《武汉大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2016
3
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