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随着室内定位技术的飞速发展,射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术以其非接触、快速识别等优点成为解决问题的首选方案。针对目前室内定位算法的精度容易受到标签密度和算法效率的影响及对动态环境适应性不足的问题,文中提出了一种蝗虫群优化(Grasshopper Optimization Algorithm,GOA)和极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)相结合的RFID室内定位算法。该算法通过蝗虫群优化对极限学习机随机产生的输入