[发明专利]基于在线增量超限学习机的室内指纹定位算法在审
| 申请号： | 201610983146.1 | 申请日： | 2016-11-09 |
| 公开（公告）号： | CN106482738A | 公开（公告）日： | 2017-03-08 |
| 发明（设计）人： | 卢先领;朱顺涛 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G01C21/20 | 分类号： | G01C21/20 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 214122 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于在线增量超限学习机的室内指纹定位算法，解决了传统室内定位算法定位精度低、自适应性差的问题。在线增量超限学习机是在超限学习机的基础上进行改进，主要包括增量学习和在线学习两方面，其特征为隐含层节点增量添加至定位模型中，为每个隐含层节点选取最优的参数，构建一个紧凑的位置估计模型，并且充分利用最新的位置指纹信息来进行在线学习，对训练好的模型进行动态调整。本发明使得算法对于环境的动态变化有自适应能力，同时有效地提高了定位精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 在线 增量 超限 学习机 室内 指纹 定位 算法 | ||
【主权项】：
基于在线增量超限学习机的室内指纹定位算法，其特征在于包括以下几个方面：(1)通过增量学习，逐个添加隐含层节点至定位模型之中；(2)计算经过增量学习后的隐含层输出权值向量，构建初始化的位置估计模型；(3)通过在线学习方法对初始化的位置估计模型进行动态调整；(4)计算经过在线学习后的隐含层输出权值向量，得到最终的位置估计模型。
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