《表1 模型测试样本统计指标》

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《基于MEA-GRNN的RFID室内定位》

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这些统计指标的结果均为其值越小，其模型表现出的泛化能力越强，精度越高。如表1所示，在人为经验设置参数σ=1时，平均绝对误差为0.300 7，平均相对误差为0.041 3，均方根误差为0.330 6；在遗传算法优化σ之后，平均绝对误差为0.100 6，平均相对误差为0.006 9，均方根误差为0.076 4；在思维进化算法优化σ后，标签的预测坐标与实际坐标之间的误差有了很大的改进，均方根误差为0.042 3，平均相对误差为0.002 8，平均绝对误差为0.086。比较可见，通过思维进化算法对σ值的优化，网络定位效果具有明显提高，泛化能力明显增强，避免了遗传算法陷入局部最优的问题。