【摘 要】
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为解决基于WIFI的指纹定位中,离线阶段指纹数据集的收集需要大量时间成本的问题,提出基于拉普拉斯图与半监督模型的指纹数据库自动构建系统.首先,为了通过提高样本特征维度的方式来避免模型的欠拟合,首先采用拉普拉斯图的方法提升指纹数据集的特征,然后使用适用于稀疏样本训练的模型-条件变分自编码器进行训练,扩充指纹数据集.通过对原始指纹库和新指纹库的定位精度进行对比实验,验证了解决方案,虚拟数据集的平均定位精度比使用原始数据库高出28.8％.
【机 构】
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华北电力大学(北京),北京 100096
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为解决基于WIFI的指纹定位中,离线阶段指纹数据集的收集需要大量时间成本的问题,提出基于拉普拉斯图与半监督模型的指纹数据库自动构建系统.首先,为了通过提高样本特征维度的方式来避免模型的欠拟合,首先采用拉普拉斯图的方法提升指纹数据集的特征,然后使用适用于稀疏样本训练的模型-条件变分自编码器进行训练,扩充指纹数据集.通过对原始指纹库和新指纹库的定位精度进行对比实验,验证了解决方案,虚拟数据集的平均定位精度比使用原始数据库高出28.8％.
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