一種基于深度學習的TebNet神經網絡模型的WLAN室內定位方法涉及室內定位領域。在離線階段進行EDA探索數據,利用matplotlib數據分析工具探索數據規律與分布,并特征工程進行特征的選擇與合成,生成統計特征;再利用交叉驗證等方法進行數據的訓練,最終得到定位預測模型。本發明可隨著數據積累強化學習,擁有較強的環境自適應性和定位精度。
聲明:
“基于深度學習的TebNet神經網絡模型的WLAN室內定位方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)