公开(公告)号：CN108668254B

公开(公告)日：2022-01-04

申请号：CN201810460982.0

申请日：2018-05-15

Applicant: 福州大学

Inventor： 郭文忠 ,  贺国荣 ,  张笑宇 ,  董晨 ,  陈明志 ,  陈景辉 ,  叶尹 ,  张凡 ,  吴勇

IPC: H04W4/38 ,  H04W4/80 ,  H04W64/00 ,  G01S5/02 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于改进BP神经网络的WiFi信号特征的区域定位方法，其特征在于：将WiFi特征信号进行预处理转换成四层改进的BP神经网络，再利用蚁群算法对改进后的神经网络权值进行优化，并在权值更新公式中加入动量项因子，进而提高定位方法的收敛速度与分类精度。本发明实用性高，应用性强，成本低，预测分类精度高，计算过程处理简洁，稳定性强，可靠性高，可以基本实现短距离区域的高效分类。

公开(公告)号：CN108668254A

公开(公告)日：2018-10-16

申请号：CN201810460982.0

申请日：2018-05-15

Applicant: 福州大学

Inventor： 郭文忠 ,  贺国荣 ,  张笑宇 ,  董晨 ,  陈明志 ,  陈景辉 ,  叶尹 ,  张凡 ,  吴勇

IPC: H04W4/38 ,  H04W4/80 ,  H04W64/00 ,  G01S5/02 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于改进BP神经网络的WiFi信号特征的区域定位方法，其特征在于：将WiFi特征信号进行预处理转换成四层改进的BP神经网络，再利用蚁群算法对改进后的神经网络权值进行优化，并在权值更新公式中加入动量项因子，进而提高定位方法的收敛速度与分类精度。本发明实用性高，应用性强，成本低，预测分类精度高，计算过程处理简洁，稳定性强，可靠性高，可以基本实现短距离区域的高效分类。