【摘 要】
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针对传统指纹库存在建立工作量大以及随机森林匹配误差大等问题,提出了一种基于指纹库自动扩充的改进随机森林指纹定位方法 (FDE-IRF)以提升指纹库构建的效率和指纹匹配的精度.该方法对传统全采样构建指纹库方法和随机森林回归定位方法进行改进,稀疏采样多时间段的指纹数据和Kriging插值方法组合补全未采样指纹点,提升建库效率,得到强代表性的指纹库.同时,利用决策树加权策略改进传统随机森林平均投票的方式
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目(61902237),上海市科技学术委员会重点项目(18511101600),上海市科委青年科技英才“扬帆计划”资助项目(19YF1418200)。
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针对传统指纹库存在建立工作量大以及随机森林匹配误差大等问题,提出了一种基于指纹库自动扩充的改进随机森林指纹定位方法 (FDE-IRF)以提升指纹库构建的效率和指纹匹配的精度.该方法对传统全采样构建指纹库方法和随机森林回归定位方法进行改进,稀疏采样多时间段的指纹数据和Kriging插值方法组合补全未采样指纹点,提升建库效率,得到强代表性的指纹库.同时,利用决策树加权策略改进传统随机森林平均投票的方式,根据袋外数据评估决策树的预测误差,分配相应的权重,提高该算法的回归准确率.实验结果表明:该方法的平均定
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