一种基于深度学习的TebNet神经网络模型的WLAN室内定位方法涉及室内定位领域。在离线阶段进行EDA探索数据，利用matplotlib数据分析工具探索数据规律与分布，并特征工程进行特征的选择与合成，生成统计特征；再利用交叉验证等方法进行数据的训练，最终得到定位预测模型。本发明可随着数据积累强化学习，拥有较强的环境自适应性和定位精度。
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“基于深度学习的TebNet神经网络模型的WLAN室内定位方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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