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J-GLOBAL ID：201902228045815191   整理番号：19A1785888

フィンガープリント法に基づく屋内位置決めの性能分析:試験データ選択の非自明な事例【JST・京大機械翻訳】

Analysing the Performance of Fingerprinting-Based Indoor Positioning: The Non-trivial Case of Testing Data Selection

著者 (1件)： Grzenda Maciej (Faculty of Mathematics and Information Science, Warsaw University of Technology, Warszawa, Poland)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11606  ページ： 457-469  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 屋内位置決め法は建物内の移動物体の位置を推定することを可能にする。これらの方法の多くはフィンガープリント法に依存している。最初に,信号強度データを多くの参照室内位置で収集した。頻繁に,この方法で得られたWiFiアクセスポイントによって放出される信号の強度のベクトルは,瞬間ベースのモデルを含む機械学習モデルを訓練するために使用される。本研究では,モデル試験のための信号強度データを選択する異なる戦略が等価であるかどうかを検証するために,信号強度データ収集の問題に取り組んだ。解析した事例において,試験データセットの内容は様々な方法で作成できる。最初に,leave-one-out方式を採用することができた。代わりに,ランダムに選択した点または同じ格子点からのデータを用いて,方法の精度を推定した。著者らは,これらの方法と他の手法が異なる精度推定をもたらすことを示し,これらの差が統計的に有意である場合について示した。著者らの研究は,屋内位置決めシステムの性能を分析することに関する以前の研究を拡張した。同時に,訓練データが取得された方法と比較して,類似の,しかし,異なる条件における試験データ収集の相反する必要性をバランスさせて,データ収集をテストすることの興味深い問題を例示した。Copyright 2019 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *性能分析 ,  データ収集 ,  移動体 ,  模型試験 ,  端局 ,  *フィンガープリント法 ,  ベクトル ,  機械学習
準シソーラス用語： 訓練データ ,  WiFi ,  信号強度 ,  *屋内 ,  *試験データ ,  *屋内位置決め , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 性能評価 ,  屋内位置決め ,  回帰 ,  データ前処理

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  データベースシステム  (JD03030U) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (4件)： フィンガープリント法 ,  屋内位置決め ,  性能分析 ,  試験データ