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電銷防封系統，專為電銷企業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，基于數據集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智能手機內部各種傳感器采集的數據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據，并對原始數據進行預處理、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護、智能監測、生物醫學、智能視頻監控等方面具有極其廣闊的應用前景。