基于LCS/GA-KNN定位算法的室内聚类信息区域划分优化

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摘要：为提高室内指纹定位精度，创新性地构建了基于遗传算法的K-最近邻（genetic algorithm-K nearest neighbor，GA-KNN）算法。该算法能够有效解决常规室内定位的瓶颈问题，并抑制噪声干扰，使定位精度大幅提升。在此基础上，引入最长公共子序列（longest common subsequence，LCS）聚类方法开展区域分类工作，其能够有效降低匹配计算量，从而大幅缩短算法的定位时间。（剩余3951字）

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