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J-GLOBAL ID：201702253664043981   整理番号：17A1324977

K-平均とRandom Forestに基づくWiFi屋内位置決め方法【JST・京大機械翻訳】

Method of WiFi Indoor Location Based on K-means and Random Forest

著者 (4件)： Li Jun (上海交通大学自動化系系統控制与信息処理教育部重点実験室,上海,200240) ,  He Xing (上海交通大学自動化系系統控制与信息処理教育部重点実験室,上海,200240) ,  Cai Yunze (上海交通大学自動化系系統控制与信息処理教育部重点実験室,上海,200240) ,  Xu Qin (国网上海市電力公司電力科学研究院,上海,200437)
資料名： Kongzhi Gongcheng  (Kongzhi Gongcheng)
巻： 24  号： 4  ページ： 787-792  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2953A  ISSN： 1671-7848  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 室内環境因子が室内WiFi定位に与える影響を低減し、定位コストを低減し、位置決め精度を向上させ、位置決め領域を拡大するために、屋内位置決めシステムと機械学習アルゴリズムについて検討した。K-平均とRandom Forest融合に基づくWiFi屋内位置決めアルゴリズムを提案した。室内WiFi信号強度分布の特徴に対して、このアルゴリズムはK平均クラスタリング改良アルゴリズムを用いてデータを初期分類し、Random Forestを用いて初期分類結果を二次分類した。実験結果は,位置決め精度が2m以内で89.1%に達し,期待値の位置決め効果に達し,同時に,欠測値データに対してより良い適応性を持つことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 適応性 ,  *位置決め ,  クラスタ化 ,  学習アルゴリズム ,  期待値 ,  定位 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 欠測値 ,  強度分布 ,  位置決め精度 ,  環境因子 ,  *屋内 ,  *屋内位置決め ,  *WiFi , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Indoor positioning ,  Wi-Fi ,  Random Forest ,  K-means ,  multimode fusion

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 平均 ,  WiFi ,  屋内位置決め