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RBF神经网络优化后的无线网络室内定位

单超颖  李权  郭莉莉  
【摘要】:目前室内定位技术已经相当成熟,但是依旧存在四个方面的问题:一是支持向量机的定位性能不高;二是室内环境相对复杂;三是神经网络的参数不够明确;四是无线信号具有较强的时变性。针对上述问题,提出通过和声搜索算法对RBF神经网络进行优化的无线网络室内定位系统。通过模糊聚类对有效训练区进行选择,以提高其精确性。同时,以和声搜索算法为依据进行RBF神经网络的参数计算,实现更加精准的室内定位。经过实验仿真表明,该系统切实可行。

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