[发明专利]一种感知差区域精准定位方法在审
| 申请号： | 201910938608.1 | 申请日： | 2019-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN110704780A | 公开（公告）日： | 2020-01-17 |
| 发明（设计）人： | 桂冠;樊广辉;张凯旋;曾骏 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F16/958 | 分类号： | G06F16/958;G06Q10/06;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 32224 南京纵横知识产权代理有限公司 | 代理人： | 董成 |
| 地址： | 210023 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种感知差区域精准定位方法，包括以下步骤:采集设定区域内的无线感知质量指标KQI数据；对所述无线感知质量指标KQI数据进行处理，将其分成训练集、问题集、验证集；对所述训练集进行降维，再将降维后的数据聚类成两类数据；基于所述问题集判断出聚类后的两类数据中的感知差类数据；根据感知差类数据中数据点的密度，在感知差类数据的聚类中心处画圆，位于圆内的数据点是精准定位的感知差区域，形成感知差区域模型；使用所述验证集验证所述形成感知差区域模型区域的准确率,准确率大于设定阈值，则作为最终感知差区域区域识别结果。解决了有些区域无法通过传统的关键绩效指标KPI门限过滤、KQI单指标过滤等方法进行识别的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 感知 精准定位 区域模型 无线感知 质量指标 数据点 训练集 验证集 准确率 降维 过滤 关键绩效指标 聚类中心 区域区域 数据聚类 传统的 单指标 画圆 聚类 门限 验证 采集 | ||
【主权项】：
1.一种感知差区域精准定位方法，其特征在于，包括以下步骤：/n采集设定区域内的无线感知质量指标KQI数据；/n对所述无线感知质量指标KQI数据进行处理，将其分成训练集、问题集、验证集；/n对所述训练集进行降维，再将降维后的数据聚类成两类数据；/n基于所述问题集判断出聚类后的两类数据中的感知差类数据；/n根据感知差类数据中数据点的密度，在感知差类数据的聚类中心处画圆，位于圆内的数据点是精准定位的感知差区域，形成感知差区域模型；/n使用所述验证集验证所述形成感知差区域模型区域的准确率,准确率大于设定阈值，则作为最终感知差区域识别结果。/n
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