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基于模糊聚类的位置指纹室内定位优化技术研究的任务书
任务书
任务名称：基于模糊聚类的位置指纹室内定位优化技术研究
任务背景：
随着室内定位技术的不断发展，越来越多的场景需求需要高精度的室内定位服务。位置指纹定位作为一种基于WiFi信号强度的传统室内定位技术，由于其成本低、易于实现等优点而被广泛应用于各种室内定位场景。然而，由于室内信号环境的复杂性，位置指纹定位存在一些问题，例如指纹数据采集、指纹数据融合和定位精度等问题。因此，针对这些问题开展研究和优化，有助于提高位置指纹定位的精度和鲁棒性，提高室内定位技术的应用价值。
任务目标：
本任务旨在基于模糊聚类算法，对位置指纹定位进行优化，以提高定位精度和鲁棒性。具体目标如下：
1.设计一种基于模糊聚类算法的位置指纹采集方案，提高采样效率和精度。
2.提出一种基于模糊聚类算法的位置指纹数据融合方法，解决不同采集设备导致的数据差异问题。
3.基于模糊聚类算法，建立位置指纹定位模型，提高定位精度和鲁棒性。
4.开发一个完整的室内定位系统，实现实时定位和路径规划功能。
任务分工和时间计划：
任务分工见下表：
|任务名称|任务分工|
|---|---|
|方案设计|负责制定位置指纹采集、融合和定位方案|
|数据采集|负责采集数据并进行处理|
|算法实现|负责实现模糊聚类算法|
|系统开发|负责开发室内定位系统|
|评估与测试|负责对系统进行测试和评估|
时间计划见下表：
|任务名称|时间计划|
|---|---|
|方案设计|前两周|
|数据采集|4周|
|算法实现|6周|
|系统开发|8周|
|评估与测试|2周|
任务要求：
1.本任务要求采用Python等编程语言，使用sklearn等机器学习库、Keras等深度学习库实现相关算法，使用Django等Web框架实现室内定位系统。
2.团队成员要积极配合，认真完成任务，并能够根据任务进展情况进行适当的调整。
3.本任务的成果应包括论文和软件系统。
4.论文要求规范、清晰、有条理，应包含以下内容：研究背景和意义、相关工作、方法与实现、实验结果与分析、结论和展望等部分。
5.软件系统要求界面简洁、易用，功能齐全、性能稳定。