Nghiên cứu và đánh giá tính hiệu quả của thuật toán láng giềng gần nhất cho hệ thống định vị trong nhà dựa trên kỹ thuật WiFi Fingerprinting
Nghiên cứu các thuật toán định vị (như Nearest Neighbor (NN), K- Nearest Neighbor (KNN) và Weighted K- Nearest Neighbor (WKNN)) dựa trên các khoảng cách Euclidean, Manhattan, Minkowski, Canberra, Chi-squared và Clark với các tham số K khác nhau. Đánh giá tính hiệu quả của các thuật toán định vị dựa...
Guardat en:
| Autor principal: | |
|---|---|
| Altres autors: | |
| Format: | Thesis |
| Idioma: | Vietnamese |
| Publicat: |
Trường Đại học Đà Lạt
2025
|
| Matèries: | |
| Accés en línia: | https://scholar.dlu.edu.vn/thuvienso/handle/DLU123456789/296288 |
| Etiquetes: |
Afegir etiqueta
Sense etiquetes, Sigues el primer a etiquetar aquest registre!
|
| Thư viện lưu trữ: | Thư viện Trường Đại học Đà Lạt |
|---|
| Sumari: | Nghiên cứu các thuật toán định vị (như Nearest Neighbor (NN), K- Nearest Neighbor (KNN) và Weighted K- Nearest Neighbor (WKNN)) dựa trên các khoảng cách Euclidean, Manhattan, Minkowski, Canberra, Chi-squared và Clark với các tham số K khác nhau. Đánh giá tính hiệu quả của các thuật toán định vị dựa trên các độ đo khoảng cách khác nhau nhằm đạt được hiệu suất định vị tốt cho mô hình IPS thực tế |
|---|