神经网络定位中多点多映射概率样本增强方法研究.pdf

神经网络定位中多点多映射概率样本增强方法研究 本文研究了神经网络定位中多点多映射概率样本增强方法，旨在解决样本采集工作量大的问题。该方法首先根据无线信号的传播特性以及空间相关性，利用少量实测点数据，快速构建多点反应环境影响的特征，然后利用概率法生成表征无线信号波动的多映射正态分布样本数据。实验结果表明，利用多点多映射概率样本增强方法生成的训练样本集，有效数据量大，信号表征性好，且人工采集工作量低，由此训练的神经网络定位算法定位精度高。 神经网络定位算法的定位精度取决于训练样本的数量和样本对数据特征的表征性，因此提高样本采集效率和质量对神经网络定位算法的精度至关重要。本文提出的多点多映射概率样本增强方法可以有效地提高样本采集效率和质量，从而提高神经网络定位算法的精度。 神经网络定位算法的应用前景广阔，无线网络、大数据等技术的不断发展，基于位置服务的应用需求快速增长。例如，智能家居、智能交通、智能医疗等领域都需要高精度的定位技术。因此，本文提出的多点多映射概率样本增强方法对于神经网络定位算法的发展和应用具有重要意义。 神经网络定位算法的核心是神经网络模型，该模型可以学习和表征复杂的环境影响和信号特征，从而实现高精度的定位。但是，神经网络模型的训练需要大量的高质量样本数据，因此提高样本采集效率和质量是神经网络定位算法的关键。本文提出的多点多映射概率样本增强方法可以有效地提高样本采集效率和质量，从而提高神经网络定位算法的精度。 空间相关性是神经网络定位算法中一个重要的技术，通过分析无线信号的传播特性和空间相关性，可以快速构建多点反应环境影响的特征，从而提高神经网络定位算法的精度。本文提出的方法可以有效地解决空间相关性问题，提高神经网络定位算法的精度。 概率法是神经网络定位算法中一个重要的技术，通过概率法可以生成表征无线信号波动的多映射正态分布样本数据，从而提高神经网络定位算法的精度。本文提出的方法可以有效地提高概率法的效果，提高神经网络定位算法的精度。 本文提出的多点多映射概率样本增强方法可以有效地提高神经网络定位算法的精度，对神经网络定位算法的发展和应用具有重要意义。