【摘 要】
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为提高室内环境定位系统的精度和可靠性,分析传统定位算法在数据样本选取和模型学习过程中的局限性,设计一种基于密度峰值聚类（density peak cluster,DPC）的随机森林（random for
【机 构】
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浙江农林大学工程学院,浙江大学机械工程学院,银江股份有限公司银江研究院
【基金项目】
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浙江省科技厅公益基金项目（2015C31104）,浙江省自然科学基金项目（LQ16E050013）,浙江省自然科学基金重点基金项目（LZ15E050003）,国家自然科学基金项目（61175125）
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为提高室内环境定位系统的精度和可靠性,分析传统定位算法在数据样本选取和模型学习过程中的局限性,设计一种基于密度峰值聚类（density peak cluster,DPC）的随机森林（random forest,RF）室内定位系统。以密度峰值聚类中心为依据对接收信号强度（receive signal strength,RSS）数据进行指纹样本选取,通过指纹数据库训练随机森林模型,结合网格搜索和交叉验证技术寻求最优RF定位模型。实验结果表明,DPC算法建立的指纹数据库可靠性高,优化选择得到的RF模型与单分类回
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