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一种基于深度学习的TebNet神经网络模型的WLAN室内定位方法
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一种基于深度学习的TebNet神经网络模型的WLAN室内定位方法涉及室内定位领域。在离线阶段进行EDA探索数据,利用matplotlib数据分析工具探索数据规律与分布,并特征工程进行特征的选择与合成,生成统计特征;再利用交叉验证等方法进行数据的训练,最终得到定位预测模型。本发明可随着数据积累强化学习,拥有较强的环境自适应性和定位精度。
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专利基本信息 :
专利类型: 发明申请
申请(专利)号: CN202011531295.7
申请日期: 2020-12-23
公开(公告)日: 2021-04-13
公开(公告)号: CN112653991A
申请(专利权): 北京工业大学
法律状态: 实质审查
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