基于RSSI的核函数机器学习室内定位技术

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基于RSSI的核函数机器学习室内定位技术

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基于RSSI的核函数机器学习室内定位技术

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
专用术语注释表	第9-11页
第一章绪论	第11-15页
1.1 研究意义和研究现状	第11-12页
1.2 现有基于指纹的室内定位技术	第12页
1.3 基于机器学习的室内定位技术	第12-13页
1.4 本文主要工作	第13-14页
1.5 本文章节安排	第14-15页
第二章基本理论知识	第15-33页
2.1 位置指纹定位技术	第15-17页
2.1.1 位置指纹	第15页
2.1.2 系统模型	第15-16页
2.1.3 离线阶段	第16-17页
2.1.4 在线阶段	第17页
2.2 位置指纹匹配算法	第17-30页
2.2.1 K近邻法	第17-18页
2.2.2 反向传播神经网络法	第18-21页
2.2.3 支持向量法	第21-30页
2.3 序列最小优化算法	第30-32页
2.4 本章小结	第32-33页
第三章基于RSSI和混合核函数的机器学习定位算法	第33-56页
3.1 离线数据预处理	第33-39页
3.1.1 常用数据预处理技术	第33-35页
3.1.2 迭代自组织数据分析	第35-39页
3.2 离线分类学习	第39-40页
3.2.1 分类问题模型	第39页
3.2.2 分类学习算法	第39-40页
3.3 离线回归学习	第40-46页
3.3.1 回归问题模型	第40-41页
3.3.2 回归学习算法	第41-43页
3.3.3 混合核函数的定义	第43-45页
3.3.4 权重系数优化方法	第45-46页
3.4 算法描述总结	第46-48页
3.5 算法性能分析	第48-54页
3.5.1 实验场景	第48-49页
3.5.2 参数设置	第49页
3.5.3 定位精度分析	第49-54页
3.5.4 计算复杂度分析	第54页
3.6 本章小结	第54-56页
第四章基于RSSI和广义多核函数的机器学习定位算法	第56-71页
4.1 离线分类学习	第56-57页
4.2 离线回归学习	第57-63页
4.2.1 回归学习算法	第57-58页
4.2.2 多核函数的定义	第58-59页
4.2.3 广义多核学习算法	第59-60页
4.2.4 投影梯度下降求解算法	第60-61页
4.2.5 谱投影梯度求解算法	第61-63页
4.3 算法描述总结	第63-64页
4.4 算法性能分析	第64-69页
4.4.1 实验场景	第64页
4.4.2 参数设置	第64-65页
4.4.3 定位精度分析	第65-68页
4.4.4 计算复杂度分析	第68-69页
4.5 本章小结	第69-71页
第五章总结与展望	第71-73页
5.1 工作总结	第71-72页
5.2 研究展望	第72-73页
参考文献	第73-76页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文	第76-77页
附录2 攻读硕士学位期间申请的专利	第77-78页
附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目	第78-79页
致谢	第79页

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