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采用邻域关联性的非监督流形对齐算法
1
作者
徐猛
王靖
杜吉祥
《华侨大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2018年第2期256-261,共6页
假设对于两个流形上关联性较强的样本点,其邻域点之间也会具有较强的关联性.基于此假设,提出一种新的非监督流形对齐算法,通过学习局部邻域之间的关联性,挖掘不同流形样本点间的关联性;然后,将两个流形样本点投影到共同的低维空间,同时...
假设对于两个流形上关联性较强的样本点,其邻域点之间也会具有较强的关联性.基于此假设,提出一种新的非监督流形对齐算法,通过学习局部邻域之间的关联性,挖掘不同流形样本点间的关联性;然后,将两个流形样本点投影到共同的低维空间,同时保持所挖掘的关联性.结果表明:与传统的非监督流形对齐算法比较,文中算法能更准确地找出不同流形数据在低维空间的匹配点.
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关键词
流形对齐
关联性
局部邻域
非监督
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职称材料
基于流形插值数据库构建的WLAN室内定位算法
被引量：
13
2
作者
周牧
唐云霞
+1 位作者
田增山
卫亚聪
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第8期1826-1834,共9页
针对传统无线局域网(WLAN)室内定位系统中因参考点密集分布及逐点信号采集所带来的位置指纹数据库构建工作量繁重的问题,该文提出一种基于混合半监督流形学习和3次样条插值的数据库构建方法。该方法利用少量标记数据和大量未标记数据求...
针对传统无线局域网(WLAN)室内定位系统中因参考点密集分布及逐点信号采集所带来的位置指纹数据库构建工作量繁重的问题,该文提出一种基于混合半监督流形学习和3次样条插值的数据库构建方法。该方法利用少量标记数据和大量未标记数据求解定位目标函数的最优解,同时根据高维信号强度空间与低维物理位置空间的映射关系,实现对未标记数据的位置标定。大量实验结果表明,该方法能够在保证较高定位精度的同时,显著降低位置指纹数据库的构建开销。
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关键词
无线局域网
位置指纹
半监督学习
流形对齐
3次样条插值
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职称材料
基于接收信号强度非齐性分布特征的半监督学习室内定位指纹库构建
被引量：
9
3
作者
李世宝
王升志
+2 位作者
刘建航
黄庭培
张鑫
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第10期2302-2309,共8页
室内定位中半监督学习的指纹库构建方法能够降低人力开销,但忽略了高维接收信号强度(RSS)数据不均匀的非齐分布特点,影响定位精度,针对此问题该文提出一种基于RSS非齐性分布特征的半监督流形对齐指纹库构建方法。该算法运用局部RSS尺度...
室内定位中半监督学习的指纹库构建方法能够降低人力开销,但忽略了高维接收信号强度(RSS)数据不均匀的非齐分布特点,影响定位精度,针对此问题该文提出一种基于RSS非齐性分布特征的半监督流形对齐指纹库构建方法。该算法运用局部RSS尺度参数以及共享近邻相似性构造权重矩阵,得到精确反映RSS数据流形结构的权重图,利用该权重图通过求解流形对齐的目标函数最优解,实现运用少量标记数据对大量未标记数据的位置标定。实验结果表明,该算法可以显著降低离线阶段数据采集的工作量,同时可以取得较高的定位精度。
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关键词
无线局域网
室内指纹定位
半监督
流形对齐
非齐性分布
指纹库构建
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职称材料
题名
采用邻域关联性的非监督流形对齐算法
1
作者
徐猛
王靖
杜吉祥
机构
华侨大学计算机科学与技术学院
出处
《华侨大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2018年第2期256-261,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61370006)
福建省自然科学基金资助项目(2014J01237)
+2 种基金
福建省教育厅科技项目(JA12006)
福建省高等学校新世纪优秀人才支持计划(2012FJ-NCET-ZR01)
华侨大学中青年教师科技创新资助计划(ZQN-PY116)
文摘
假设对于两个流形上关联性较强的样本点,其邻域点之间也会具有较强的关联性.基于此假设,提出一种新的非监督流形对齐算法,通过学习局部邻域之间的关联性,挖掘不同流形样本点间的关联性;然后,将两个流形样本点投影到共同的低维空间,同时保持所挖掘的关联性.结果表明:与传统的非监督流形对齐算法比较,文中算法能更准确地找出不同流形数据在低维空间的匹配点.
关键词
流形对齐
关联性
局部邻域
非监督
Keywords
manifold alignment
correlation
local neighborhood
unsupervised
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于流形插值数据库构建的WLAN室内定位算法
被引量：
13
2
作者
周牧
唐云霞
田增山
卫亚聪
机构
重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室
天津师范大学天津市无线移动通信与无线电能传输重点实验室
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第8期1826-1834,共9页
基金
国家自然科学基金(61301126)
长江学者和创新团队发展计划(IRT1299)
+1 种基金
重庆市科委重点实验室专项经费
重庆邮电大学青年科学研究项目(A2013-31)~~
文摘
针对传统无线局域网(WLAN)室内定位系统中因参考点密集分布及逐点信号采集所带来的位置指纹数据库构建工作量繁重的问题,该文提出一种基于混合半监督流形学习和3次样条插值的数据库构建方法。该方法利用少量标记数据和大量未标记数据求解定位目标函数的最优解,同时根据高维信号强度空间与低维物理位置空间的映射关系,实现对未标记数据的位置标定。大量实验结果表明,该方法能够在保证较高定位精度的同时,显著降低位置指纹数据库的构建开销。
关键词
无线局域网
位置指纹
半监督学习
流形对齐
3次样条插值
Keywords
Wireless Local Area Network （WLAN）
Location fingerprint
Semi-supervised learning
Manifoldalignment
Cubic spline interpolation
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于接收信号强度非齐性分布特征的半监督学习室内定位指纹库构建
被引量：
9
3
作者
李世宝
王升志
刘建航
黄庭培
张鑫
机构
中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第10期2302-2309,共8页
基金
国家自然科学基金(61972417,61601519,61872385)
中央高校基本科研业务费专项资金(18CX02134A,18CX02137A,18CX02133A,19CX05003A-4)~~
文摘
室内定位中半监督学习的指纹库构建方法能够降低人力开销,但忽略了高维接收信号强度(RSS)数据不均匀的非齐分布特点,影响定位精度,针对此问题该文提出一种基于RSS非齐性分布特征的半监督流形对齐指纹库构建方法。该算法运用局部RSS尺度参数以及共享近邻相似性构造权重矩阵,得到精确反映RSS数据流形结构的权重图,利用该权重图通过求解流形对齐的目标函数最优解,实现运用少量标记数据对大量未标记数据的位置标定。实验结果表明,该算法可以显著降低离线阶段数据采集的工作量,同时可以取得较高的定位精度。
关键词
无线局域网
室内指纹定位
半监督
流形对齐
非齐性分布
指纹库构建
Keywords
Wireless Local Area Network(WLAN)
Indoor fingerprinting localization
Semi-supervised manifold alignment
Nonhomogeneous distribution
Radio map construction
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
采用邻域关联性的非监督流形对齐算法
徐猛
王靖
杜吉祥
《华侨大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2018
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于流形插值数据库构建的WLAN室内定位算法
周牧
唐云霞
田增山
卫亚聪
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2017
13
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于接收信号强度非齐性分布特征的半监督学习室内定位指纹库构建
李世宝
王升志
刘建航
黄庭培
张鑫
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2019
9
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职称材料
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