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题名基于谱回归核判别分析的候机楼室内快速定位算法
被引量：2
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作者
丁建立
穆涛
王怀超
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机构
中国民航大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第1期256-261,共6页
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基金
民航科技重大专项(MHRD20150107
MHRD20160109)
中央高校基本业务费专项资金资助项目(3122014C017)~~
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文摘
针对机场候机楼客流量大、室内环境复杂多变的特点,提出了一种基于谱回归核判别分析(SRKDA)的室内定位算法。在离线阶段,采集已知位置的接收信号强度(RSS)数据,使用SRKDA算法提取原始位置指纹(OLF)的非线性特征生成新的特征指纹库;在线阶段,先使用SRKDA对待定位点的RSS数据进行处理,进而使用加权K最近邻(WKNN)算法进行位置估计。定位仿真实验中,在两个不同的定位场景中,所提算法在1. 5 m定位精度下的误差累积分布函数(CDF)和定位准确率分别达到91. 2%和88. 25%,相对于核主成分分析法(KPCA)+WKNN模型分别提高了16. 7个百分点和18. 64个百分点,相对于KDA+WKNN模型分别提高了3. 5个百分点和9. 07个百分点;在大量离线样本(大于1 100条)的情况下,该算法数据处理时间远小于KPCA和KDA。实验结果表明,所提算法能够提高室内定位精度,同时节省了数据处理时间,提高了定位效率。
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关键词
谱回归核判别分析
室内定位算法
接收信号强度
位置指纹
非线性特征提取
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Keywords
Spectral Regression Kernel Discriminant Analysis(SRKDA)
indoor positioning algorithm
Received Signal Strength(RSS)
location fingerprint
nonlinear feature extraction
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分类号
TP393.17
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名柑橘黄龙病检测的近红外光谱集成建模方法
被引量：5
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作者
贺胜晖
李灵巧
刘彤
刘振丙
杨辉华
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机构
桂林电子科技大学
北京邮电大学
广州讯动网络科技有限公司
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出处
《分析科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期287-290,共4页
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基金
国家自然科学基金(No.21365008,61562013)。
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文摘
针对黄龙病检测问题,提出了一种集成了多特征提取模型和多分类器的柑橘黄龙病检测算法。将谱回归核判别分析和主成分分析并行融合进行特征提取,将偏最小二乘判别分析、决策树和支持向量机利用Stacking策略融合完成分类任务。基于3个主要柑橘品种共1620条近红外光谱数据,与单特征提取单分类器方法和多特征提取单分类器方法进行对比,集成分类模型的正确率可达98.52%,精度在98.57%以上,F2得分可达98.01%。实验结果表明,集成分类模型明显优于单特征提取单分类模型和多特征提取单分类模型,证明利用集成分类模型进行柑橘黄龙病的无损检测是可行的,为其他领域的光谱分类提供参考。
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关键词
集成学习
黄龙病
近红外光谱
谱回归核判别分析
Stacking策略
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Keywords
Ensemble learning
Huanglongbing
Near infrared spectroscopy
Spectral regression kernel discriminant analysis
Stacking
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分类号
O657.33
[理学—分析化学]
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