基于机器学习算法的指纹匹配定位技术研究

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基于机器学习算法的指纹匹配定位技术研究

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基于机器学习算法的指纹匹配定位技术研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第一章绪论	第9-14页
1.1 课题背景及意义	第9-11页
1.1.1 选题背景	第9-10页
1.1.2 课题研究意义	第10-11页
1.1.3 课题来源	第11页
1.2 研究内容及成果	第11-13页
1.2.1 研究内容	第11-12页
1.2.2 研究成果	第12-13页
1.3 论文结构安排	第13-14页
第二章蜂窝网定位技术概述	第14-24页
2.1 传统蜂窝网定位技术概述	第14-15页
2.2 常用的指纹匹配定位技术	第15-20页
2.2.1 确定性算法	第15-17页
2.2.2 概率型算法	第17-20页
2.3 基于机器学习算法的定位技术	第20-23页
2.3.1 基于支持向量机的定位技术	第20-21页
2.3.2 基于高斯混合模型的定位算法	第21-22页
2.3.3 基于神经网络模型的定位算法	第22-23页
2.4 本章小结	第23-24页
第三章蜂窝网快速定位算法	第24-38页
3.1 定位方案设计	第24-27页
3.1.1 实验场景介绍	第25-26页
3.1.2 算法框架设计	第26-27页
3.2 基站最大相似度算法	第27-30页
3.2.1 相似度判决标准	第27-28页
3.2.2 基站组合相似度计算	第28-30页
3.3 基于多分类模型的分区判决算法	第30-35页
3.3.1 区域切割模型	第31-33页
3.3.2 基于逻辑回归的分区判决模型	第33-35页
3.4 算法性能及实验结果	第35-37页
3.4.1 实验结果	第35-37页
3.5 本章小结	第37-38页
第四章众包数据下基于组合多学习器的定位算法	第38-56页
4.1 组合多学习器方法介绍	第39-40页
4.2 构造差异性的数据集	第40-43页
4.2.1 数据分布分析	第40-41页
4.2.2 基于时间顺序的数据切割方法	第41-43页
4.3 多库融合算法	第43-49页
4.3.1 最小误差期望函数	第43-46页
4.3.2 基于最小误差期望的高斯混合模型	第46-47页
4.3.3 多库融合算法	第47-49页
4.4 基于轨迹信息的结果融合方法	第49-52页
4.4.1 轨迹合成	第51-52页
4.4.2 轨迹信息融合算法	第52页
4.5 定位性能分析	第52-55页
4.6 本章小结	第55-56页
第五章结束语	第56-58页
5.1 论文工作总结	第56-57页
5.2 下一步的研究方向	第57-58页
附录	第58-59页
参考文献	第59-62页
致谢	第62-63页
攻读研究生期间研究成果	第63页

本篇论文共63页，点击这进入下载页面。

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