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王怡婷

作品数：1 被引量：9H指数：1
供职机构：福州大学数学与计算机科学学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金福建省自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇信号
  • 1篇指纹
  • 1篇聚类
  • 1篇聚类算法
  • 1篇WIFI
  • 1篇层次聚类
  • 1篇层次聚类算法

机构

  • 1篇福州大学

作者

  • 1篇郭红
  • 1篇王怡婷

传媒

  • 1篇福州大学学报...

年份

  • 1篇2017
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于层次聚类的WiFi室内位置指纹定位算法被引量：9
2017年
提出一种利用WiFi信号指纹实现对室内区域进行定位的CL-KNN(complete linkage K-nearest neighbor)算法.该算法先采用层次聚类方法对测试环境进行区域划分,再根据相应的WiFi信号指纹信息进行匹配,最后通过加权计算确定定位结果.实验结果表明,在WiFi热点数量足够多的情况下,与原始KNN算法和kmeans-KNN算法相比,CL-KNN算法可以获得更高的定位精度和准确率.
王怡婷郭红
关键词：层次聚类算法
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