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電銷防封系統(tǒng)，專為電銷企業(yè)定制的封號解決方案

支持批量外呼，無高頻，雙備份線路

實體號碼呼出，引入電話保護機制

從源頭降低封號風險！！！

移動設備放置位置多樣化以及不同用戶行為的差異性，大大增加了用戶行為識別的難度。為了提高移動用戶行為識別的準確率，本文提出了一種多分類器融合的移動用戶行為識別模型（BRMMCF）。該模型根據(jù)融合算法將多個基分類器的識別結果進行融合處理，得到行為識別的最終結果。該模型分別采用SVM和決策樹作為分類算法，基于數(shù)據(jù)集XUPT-AAD進行了驗證。實驗結果表明，該模型對靜止、步行、跑步、上樓、下樓的平均識別準確率達到95.05%。

【關鍵詞】行為識別；基分類器；多分類器融合

0 引言

隨著科技發(fā)展以及人們生活水平的提高，智能手機已經成為了日常生活的必需品。集成在智能手機內的加速度傳感器，具有體積小、功耗低和靈敏度高等特點，為利用智能手機實現(xiàn)移動情景識別提供了必要條件。作為移動情景識別的一個重要研究方向，專家學者們就如何根據(jù)智能手機內部各種傳感器采集的數(shù)據(jù)進行人體行為識別展開了廣泛研究，越來越多的研究人員通過移動設備內嵌傳感器來采集數(shù)據(jù)，并對原始數(shù)據(jù)進行預處理、特征選擇、分類器訓練，得到用戶行為模型，運用該模型分析、確定未知用戶的行為，并根據(jù)行為識別結果為用戶提供所需要的各項服務。該技術在兒童和老年人安全監(jiān)護、智能監(jiān)測、生物醫(yī)學、智能視頻監(jiān)控等方面具有極其廣闊的應用前景。