考虑室内复杂环境对可见光定位精度的影响,提出了一种基于可见光指纹的室内定位方法。利用定位终端接收来自室内不同LED发出的信号强度信息,构建特征,将物理坐标作为标签,采用支持向量机回归(SVR)算法学习模型,确定移动目标粗略的位置范围。同时,为了进一步优化定位性能,以该位置范围作为限制条件,采用指纹定位算法实现更精确的定位。将所提定位方法在4 m×4 m×3 m的空间区域中进行了实验。结果表明,该方法定位误差小于1 cm的概率为67.5%,与SVR定位算法相比,平均定位精度提高了93.98%;与传统的基于指纹的定位方法相比,该方法可以在更低复杂度的情况下实现更精确的定位,有效提高了室内定位精度及其数据的利用率。
2021-08-29 15:09:32
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行业分类-设备装置-一种基于经验模态分解和支持向量机的钟差预测方法.zip
2021-08-28 18:07:49
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python爬虫爬取商品评论，提取各自特征，并让机器学会区分评论的褒贬性。利用支持向量机，以及逻辑线性回归取预测它的准确度，如果想要了解机器学习的朋友可以下载看看，有啥问题可以联系我
2021-08-24 15:22:44
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