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원문정보
초록
영어
For any pattern matching based algorithm in WLAN environment, the characteristics of signal to noise ratio(SNR) to multiple access points(APs) are utilized to establish database in the training phase, and in the estimation phase, the actual two dimensional coordinates of mobile unit(MU) are estimated based on the comparison between the new recorded SNR and fingerprints stored in database. The system that uses the artificial neural network(ANN) falls in a local minima when it learns many nonlinear data, and its classification accuracy ratio becomes low. To make up for this risk, the SVM/ANN hybrid algorithm is proposed in this paper. The proposed algorithm is the method that ANN learns selectively after clustering the SNR data by SVM, then more improved performance estimation can be obtained than using ANN only and The proposed algorithm can make the higher classification accuracy by decreasing the nonlinearity of the massive data during the training procedure. Experimental results indicate that the proposed SVM/ANN hybrid algorithm generally outperforms ANN algorithm.
목차
Abstract 1. 서론 2. SVM/ANN Hybrid Algorithm 2.1. Fingerprinting 방식 2.2. Support Vector Machine 2.3. 인공 신경망(ANN) 3. 실험 및 결과 3.1. 실험환경 3.2. 실험장비 3.3. 성능비교와 분석 4. 결론 참고문헌
조선대학교 기초과학연구원 [The Natural Science Research Institute of Chosun]
설립연도
2008
분야
자연과학>자연과학일반
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5. 『자연과학연구총서』, 『자연과학번역총서』 등 단행본 발간
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통합자연과학논문집(구 조선자연과학논문집) [Journal of Integrative Natural Science]