【摘 要】
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室内环境复杂多变,无线信号具有强烈的时变性,支持向量机存在定位效率低,神经网络参数难以确定等难题。为了改善无线网络室内的定位效果,提出了和声搜索算法优化神经网络的无
【机 构】
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甘肃中医药大学定西校区,周口师范学院计算机科学与技术学院
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室内环境复杂多变,无线信号具有强烈的时变性,支持向量机存在定位效率低,神经网络参数难以确定等难题。为了改善无线网络室内的定位效果,提出了和声搜索算法优化神经网络的无线网络室内定位模型。首先收集无线网络定位的训练样本,采用压缩感知算法减少训练样本的规模,然后采用聚类算法对样本进行聚类分析,选择最有效的训练样本,最后采用和声搜索算法优化神经网络实现无线网络定位,并通过具体仿真对比实验测试了该算法的可行性。测试结果表明,该算法的定位效果可以满足无线网络的定位实际要求。
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