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La localización en interiores ha seguido atrayendo interés en la última década, debido a que su realización sigue siendo un desafío. Los sistemas basados en huellas digitales son emocionantes porque incorporan intrínsecamente información relacionada con la propagación de señales en comparación con los modelos de propagación de radio. El Wi-Fi (una tecnología de RF) es el más adecuado para la localización en interiores porque está tan ampliamente desplegado que literalmente no se requiere infraestructura adicional. Dado que los servicios basados en la ubicación dependen de las huellas adquiridas a través de la tecnología subyacente, cada vez se incorporan más mecanismos inteligentes como el aprendizaje automático para extraer información comprensible. Proponemos CEnsLoc, una nueva metodología de localización Wi-Fi fácil de entrenar e implementar, establecida en el agrupamiento GMM y los Ensembles de Random Forest (RFEs). Se aplicó un análisis de componentes principales para la reducción de la dimensión de los datos crudos. La experimentación realizada demuestra que proporciona un 97% de precisión para la predicción de habitaciones. Sin embargo, las soluciones de localización basadas en redes neuronales artificiales, los vecinos más cercanos, FURIA y DeepLearning4J proporcionaron un promedio de precisión del 85%, 91%, 90%, 92% y 73% en nuestro conjunto de datos del mundo real recopilado, respectivamente. Ofrece una alta precisión a nivel de habitación con un tiempo de respuesta insignificante, lo que lo hace viable y adecuado para aplicaciones en tiempo real.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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