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J-GLOBAL ID：202002286568560901   整理番号：20A0081823

可視光通信システムと人工神経回路網に基づく正確な屋内位置決めの2つの方法【JST・京大機械翻訳】

Two methods of accurate indoor positioning based on visible light communication system and artificial neural network

著者 (5件)： Ni Shencheng (Soochow University,School of Electronic & Information Engineering,Suzhou,China,215006) ,  Wang Feng (Soochow University,School of Electronic & Information Engineering,Suzhou,China,215006) ,  Han Shuying (Soochow University,School of Electronic & Information Engineering,Suzhou,China,215006) ,  Pang Jie (Soochow University,School of Electronic & Information Engineering,Suzhou,China,215006) ,  You Shanhong (Soochow University,School of Electronic & Information Engineering,Suzhou,China,215006)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICOCN  ページ： 1-3  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 正確な屋内位置決めを実現するために,人工ニューラルネットワーク(ANN)と可視光通信(VLC)に基づく2つの方法を提案した。最初の方法において,4つのネットワークは,トレーニングのために確立して,座標を計算した。2番目は4つの入力特徴ネットワークを作り出し,それはより良い結果を持っている。2つの方法の平均位置決め誤差は,それぞれ3.29cmと2.78cmに達することができ,結果の90%以上は5cm以下である。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ネットワーク ,  *ニューラルネットワーク ,  *屋内位置決め ,  *可視光通信

分類 (1件)： 電子航法一般  (ND14010O)

タイトルに関連する用語 (3件)： 可視光通信 ,  人工神経回路網 ,  屋内位置決め