一种基于一维卷积神经网络的RFID测距模型构建方法及系统

本申请提供了一种基于一维卷积神经网络的RFID测距模型构建方法及系统，根据本申请的方法包括：获取信号强度数据并进行预处理，将得到的有效RSSI值作为模型输入数据；将模型输入数据输入至一维卷积神经网络CNN模型中进行训练，采用第三代非支配排序遗传算法对CNN模型进行优化得到NSGAIII‑1D‑CNN模型；将有效RSSI值及其对应的实际距离值分为训练集和测试集，利用训练集对NSGAIII‑1D‑CNN模型进行训练，得到训练好的RFID测距模型，通过测试集验证RFID测距模型，得到最终的RFID测距模型。所述方法进一步包括：在适用环境下通过最终的RFID测距模型进行位置勘探。本申请设计了基于非支配排序遗传算法的多目标优化一维卷积神经网络的RFID测距新模型，从而有效提高了RFID测距的精度和鲁棒性。