Med den snabba utvecklingen av mobila terminaler, positioneringstekniker baserade på fingeravtryck metod drar uppmärksamhet från många forskare även världsberömda företag. För att övervinna vissa brister i befintliga fingeravtryckssystem och ytterligare förbättra systemets prestanda, å ena sidan, i tidningen, föreslår vi en grov positioneringsmetod baserad på slumpmässig skog, som kan anpassa flera delregioner, och klassificera testpunkt till regionen med en enastående noggrannhet jämfört med några typiska kluster algoritmer. Å andra sidan tillämpas genom den matematiska analysen inom teknik den föreslagna kärnkomponentanalysalgoritmen för radiokartbehandling, vilket kan ge bättre robusthet och anpassningsförmåga jämfört med linjära funktionsextraktionsmetoder och mångfacetterad inlärningsteknik. Vi bygger både teoretisk modell och verklig miljö för att verifiera genomförbarhet och tillförlitlighet. De experimentella resultaten visar att det föreslagna inomhuspositioneringssystemet kan uppnå 99% grov lokaliseringsnoggrannhet och förbättra 15% fin positioneringsnoggrannhet i genomsnitt i en stark bullrig miljö jämfört med vissa typiska fingeravtrycksbaserade metoder.
Mo m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF föreslog en grov positioneringsmetod baserad på RF, som kan anpassa flera delregioner, och testa pekar till regionen med en enastående noggrannhet jämfört med vissa typiska kluster algoritmer.
Random Forest Based Coarse Locating and KPCA Feature Extraction for Indoor Positioning System
{'venue': None, 'journal': 'Mathematical Problems in Engineering', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}