%0 Journal Article
%T 基于CFSFDP与ELM相结合的半监督室内定位算法 A Semi-Supervised Indoor Location Algorithm Based on CFSFDP and ELM
%A 李克清
%A 葛柳飞
%A 戴欢
%J 武汉大学学报(理学版)
%D 2016
%X 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
%K 室内定位
%K 密度峰值快速搜索聚类
%K 极限学习机
%K 半监督定位算法
%K 换位思想
%U http://whdy.cbpt.cnki.net/WKD/WebPublication/paperDigest.aspx?paperID=f998b088-c323-440c-a6f6-23e24d27cc44