南京防封系统好用吗

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电销防封系统，专为电销企业定制的封号解决方案

支持批量外呼，无高频，双备份线路

实体号码呼出，引入电话保护机制

从源头降低封号风险！！！

已有研究

用户行为本身具有较大差异性，数据采集过程中移动设备放置位置多样化，以及采集环境多样化等因素，都将大大增加用户行为识别的难度。国内外研究者们在这一方面做了大量研究。Zhang等人[1]提出一种基于粗糙集理论的知识增益方法来选择特征，进而用于人体行为识别。赵海勇等人提出了一种以人的动作序列图像的轮廓为特征、基于隐条件随机场的行为识别方法，利用背景差分法和阴影消除技术提取运动人体轮廓[2]。谢立东提出了一种采用分层方法来研究人体行为识别技术的方法[3]。范琳等人提出了一种与穿戴位置无关的手机用户行为识别模型[4]，对走路、跑步、上楼、下楼等日常行为识别的准确率最高达88.32%。王忠民等人提出了一种多频段时域分解的行为识别特征优选方法[5]，对日常行为的识别准确率最高达89%。衡霞等人提出了一种依据手机内置三维加速度传感器采集的人体日常行为数据来进行识别分类的方法，平均识别正确率为87.17%。陈益强等人将智能手机放置位置细分为：右裤子口袋、右手、右上衣口袋、左裤子口袋、左手、左上衣口袋6种，从加速度数据中提取最大值、最小值、标准差、能量、均值等特征，采用ELM算法，建立手机放置位置交叉的自适应行为识别模型，对静止、下楼、走路、跑步、上楼进行识别，护理论文网其平均识别准确率能提高12%左右。

为了进一步提高移动用户行为识别的准确率，本文提出了一种基于多分类器融合的行为识别模型。