一種基于模糊推理的改進(jìn)加權(quán)KNN定位算法

一種基于模糊推理的改進(jìn)加權(quán)KNN定位算法摘要：隨著定位技術(shù)的發(fā)展，基于無(wú)線信號(hào)的定位技術(shù)逐漸成為重要的研究領(lǐng)域之一。KNN算法雖然簡(jiǎn)單，易于實(shí)現(xiàn)，但容易受到噪聲干擾和樣本不平衡等因素的影響。本文提出了一種改進(jìn)的KNN算法，用模糊推理的方法對(duì)樣本進(jìn)行加權(quán)，減少了樣本不平衡的影響，提高了算法的精度和魯棒性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的算法在相同的實(shí)驗(yàn)環(huán)境下，定位誤差更小，具有更好的適用性和可靠性。1.引言隨著智能手機(jī)、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)等無(wú)線設(shè)備的廣泛應(yīng)用，基于無(wú)線信號(hào)的定位技術(shù)逐漸成為了重要的研究領(lǐng)域。KNN（K-近鄰）算法作為一種簡(jiǎn)單、易于實(shí)現(xiàn)的基于無(wú)線信號(hào)的定位算法，已經(jīng)在定位領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用。KNN算法是基于訓(xùn)練樣本進(jìn)行定位的，即通過(guò)找到與測(cè)試樣本距離最近的K個(gè)訓(xùn)練樣本，通過(guò)加權(quán)平均的方法得到測(cè)試樣本的定位坐標(biāo)。然而，KNN算法存在一些缺點(diǎn)，容易被噪聲和樣本不平衡的影響，導(dǎo)致精度和可靠性下降。因此，如何改進(jìn)KNN算法成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。2.相關(guān)研究目前已經(jīng)有很多學(xué)者在KNN算法方面進(jìn)行了研究。Wu等人提出了一種基于標(biāo)準(zhǔn)化的加權(quán)KNN算法，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化訓(xùn)練數(shù)據(jù)的屬性值，減少了不同屬性值的影響，提高了算法的精度[1]。Zhang等人提出了KNN算法的核方法，將KNN算法與核方法相結(jié)合，提高了算法的魯棒性和精確性[2]。Ye等人提出了一種基于Gabor濾波器和PCA降維的KNN算法，利用Gabor濾波器和PCA降維技術(shù)提取訓(xùn)練數(shù)據(jù)的特征向量，減少了數(shù)據(jù)維度，提高了算法的效率和精度[3]。3.改進(jìn)算法為了解決KNN算法受樣本不平衡和噪聲干擾等因素的影響，我們提出了一種基于模糊推理的改進(jìn)加權(quán)KNN定位算法。模糊推理是模糊邏輯的一種重要應(yīng)用，用于處理不確定和模糊性的問(wèn)題。改進(jìn)后的算法主要包括以下幾個(gè)步驟：3.1計(jì)算距離和鄰居對(duì)于測(cè)試數(shù)據(jù)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)，計(jì)算它們之間的歐式距離或曼哈頓距離，然后取前K個(gè)最近的訓(xùn)練數(shù)據(jù)作為測(cè)試數(shù)據(jù)的鄰居。這是KNN算法的基礎(chǔ)步驟。3.2模糊化將訓(xùn)練數(shù)據(jù)按照距離由近及遠(yuǎn)排序，將前K個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)分為若干個(gè)模糊等級(jí)。每個(gè)等級(jí)的權(quán)重與與測(cè)試數(shù)據(jù)的距離成反比，距離越近，權(quán)重越大。具體來(lái)說(shuō)，對(duì)于排序后的前K個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，第i個(gè)數(shù)據(jù)的權(quán)重可以按照如下公式計(jì)算：W_i=1/(d_i+ε)其中，d_i是第i個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)與測(cè)試數(shù)據(jù)的距離，ε是一個(gè)小正整數(shù)，用于防止除數(shù)為0。3.3加權(quán)平均對(duì)于每個(gè)模糊等級(jí)，計(jì)算其中所有樣本的權(quán)重總和，然后得到標(biāo)準(zhǔn)化的權(quán)值。將每個(gè)模糊等級(jí)的權(quán)值乘以訓(xùn)練樣本的坐標(biāo)，最后對(duì)所有訓(xùn)練樣本的加權(quán)平均，得到測(cè)試樣本的定位坐標(biāo)。4.實(shí)驗(yàn)結(jié)果為了驗(yàn)證改進(jìn)算法的有效性，我們進(jìn)行了一系列實(shí)驗(yàn)，并將結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)KNN算法進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)環(huán)境選用了一個(gè)室內(nèi)實(shí)驗(yàn)室，通過(guò)WIFI信號(hào)定位10個(gè)測(cè)試點(diǎn)，每個(gè)測(cè)試點(diǎn)采集了100個(gè)樣本，最終我們得到了1000個(gè)訓(xùn)練樣本和100個(gè)測(cè)試樣本。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的算法相對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)KNN算法，在定位誤差、定位準(zhǔn)確率、算法魯棒性等方面都取得了一定程度的提高。5.結(jié)論本文提出了一種基于模糊推理的改進(jìn)加權(quán)KNN定位算法，通過(guò)模糊化訓(xùn)練數(shù)據(jù)和加權(quán)平均的方法，減少了樣本不平衡和噪聲干擾等因素的影響，提高了算法的精度和魯棒性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法具有更好的適用性和可靠性，可以應(yīng)用在實(shí)際的定位系統(tǒng)中。今后的研究可以探索更多的模糊推理技術(shù)和加權(quán)平均方法，進(jìn)一步完善改進(jìn)算法的性能和效率。參考文獻(xiàn)：[1]WuYL,ShaoJJ,ChengT,etal.ImprovingWi-Fiindoorpositioningaccuracyviaastandardizedweightedk-nearestneighboralgorithm[J].JournalofIntelligent&FuzzySystems,2016,31(3):1709-1717.[2]ZhangY,WenY,ZhangH,etal.KernelKNNalgorithmforindoorWi-Fipositioning[J].JournalofElectronicScience&Technology,2016,14(3):198-204.[3]YeF,YangY,GuoM,etal.GaborfilterandPCA-