南京防封系統(tǒng)好用嗎

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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?。?！

已有研究

用戶行為本身具有較大差異性，數(shù)據(jù)采集過程中移動設備放置位置多樣化，以及采集環(huán)境多樣化等因素，都將大大增加用戶行為識別的難度。國內外研究者們在這一方面做了大量研究。Zhang等人[1]提出一種基于粗糙集理論的知識增益方法來選擇特征，進而用于人體行為識別。趙海勇等人提出了一種以人的動作序列圖像的輪廓為特征、基于隱條件隨機場的行為識別方法，利用背景差分法和陰影消除技術提取運動人體輪廓[2]。謝立東提出了一種采用分層方法來研究人體行為識別技術的方法[3]。范琳等人提出了一種與穿戴位置無關的手機用戶行為識別模型[4]，對走路、跑步、上樓、下樓等日常行為識別的準確率最高達88.32%。王忠民等人提出了一種多頻段時域分解的行為識別特征優(yōu)選方法[5]，對日常行為的識別準確率最高達89%。衡霞等人提出了一種依據(jù)手機內置三維加速度傳感器采集的人體日常行為數(shù)據(jù)來進行識別分類的方法，平均識別正確率為87.17%。陳益強等人將智能手機放置位置細分為：右褲子口袋、右手、右上衣口袋、左褲子口袋、左手、左上衣口袋6種，從加速度數(shù)據(jù)中提取最大值、最小值、標準差、能量、均值等特征，采用ELM算法，建立手機放置位置交叉的自適應行為識別模型，對靜止、下樓、走路、跑步、上樓進行識別，護理論文網(wǎng)其平均識別準確率能提高12%左右。

為了進一步提高移動用戶行為識別的準確率，本文提出了一種基于多分類器融合的行為識別模型。