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基于CFSFDP与ELM相结合的半监督室内定位算法

作者:李克清; 葛柳飞; 戴欢室内定位密度峰值快速搜索聚类极限学习机半监督定位算法换位思想

摘要:针对室内环境复杂,难以获取足够多的有效标记数据进行定位,提出了一种将密度峰值快速搜索聚类(CFSFDP)和极限学习机(ELM)相结合的半监督室内定位算法(SLACE).SLACE利用CFSFDP聚类数据集,并标记聚类中心缺失的位置信息,扩充初始标记数据;利用ELM训练初始标记数据,根据输出阈值向量和'换位'思想扩充标记数据,提高定位准确率.实验表明:在标记数据个数相同时,该算法运行时间短,较ELM算法、BP算法而言,定位准确率明显提高.

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武汉大学学报·理学版

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