典型文献
稀疏训练指纹库融合MMPSO-ELM室内可见光定位
文献摘要：
为了解决采用极限学习机(ELM)神经网络室内可见光定位方法存在误差较大、网络模型训练时间较长、结果稳定性较差等缺点,采用稀疏训练指纹库,融合多目标动量粒子群算法(MMPSO),结合ELM室内可见光定位方法,形成MMPSO-ELM方案,引入动量因子,避免迭代过程中过度振荡,加快系统收敛速度.在不同的定位空间内随机选取训练数据集方式,在测试点数量不同的情况下,将本方案与后向传播(BP)、ELM以及PSO-ELM 3种定位算法进行了比较.结果表明,MMPSO-ELM方案在20组训练数据条件下,对80组待定位点进行预测定位,定位误差最大为0.0225m,最小误差为0.00093m,平均定位误差低至0.00143m,且定位性能受定位空间大小影响较小;MMPSO-ELM可见光定位方案具有定位精度高、速度快、泛化性强等优点.该研究为在室内场所实现快速准确定位提供了理论支撑.
文献关键词：
光通信;极限学习机;粒子群算法;稀疏训练指纹库;动量因子;可见光定位
中图分类号：
作者姓名：
张慧颖;梁誉;卢宇希;王凯;于海越
作者机构：
吉林化工学院 信息与控制工程学院,吉林132022
文献出处：
引用格式：
[1]张慧颖;梁誉;卢宇希;王凯;于海越-.稀疏训练指纹库融合MMPSO-ELM室内可见光定位)[J].激光技术,2022(06):788-795
A类：
稀疏训练指纹库,MMPSO,0225m,00093m,00143m
B类：
ELM,室内可见光定位,极限学习机,定位方法,模型训练,训练时间,粒子群算法,动量因子,统收,收敛速度,训练数据集,测试点,后向传播,定位算法,组训,数据条件,待定,定位点,平均定位误差,定位性能,小影,定位方案,定位精度,泛化性,内场,快速准确,准确定位,光通信
AB值：
0.238748
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