《表2 各专业轻量化内容:面向自标定室内定位基于遗传算法优化SVM的视距与非视距信号分类》
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《面向自标定室内定位基于遗传算法优化SVM的视距与非视距信号分类》
由图2可知,本文算法收敛速度与适应度函数实际取值明显较之前算法有了提升。经由两次借助于机器学习中贡献率概念有针对性地学习,以及GA对SVM给予两方面的性能提升,外加本文使用的9维度特征,使得算法准确度有了一定提升,依据文献[1-3,5,7]中算法,使用相同样本完成训练与识别后,所得结果汇总如表2所示。
图表编号 | XD00210940500 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2021.01.01 |
作者 | 阚瑞祥、王玫 |
绘制单位 | 桂林理工大学信息科学与工程学院、桂林理工大学信息科学与工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |