《表2 实验数据对比表Tab.2 Experimental data comparison》

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《基于改进的DBN的WLAN指纹定位数据库构建算法》

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改进的DBN训练完成后，将验证集中RP的坐标值输入神经网络中，输出对应RSS指纹的预测值，并与训练集数据合并，对指纹定位数据库进行构建。将测试集的RP作为待定位点，在构建后的指纹定位数据库上使用KNN、WKNN算法对构建效果进行评估。算法训练时间由TensorFlow交互界面得到。所有实验数据均重复实验10次，取平均值进行记录。本文中分别对比以下几种指纹数据库的构建情况:构建验证集中全部RP处的RSS指纹；构建验证集中31个RP处的RSS指纹；构建验证集中16个RP处的RSS指纹。实验数据对比见表2。