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電銷防封線路
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主叫變成接電話降低封卡風險
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實驗設計及結果分析
3.1 實驗環境及數據集
本文所用數據集是XUPT-ADD，是課題組成員使用內嵌三軸加速度計的智能手機實時采集的靜止、行走、跑步、上樓、下樓等日常行為數據。數據采集時，智能手機分別放置在手中、包里以及褲子前口袋。參與此次數據采集的一共有15人，每人分別采集三種不同位置下每種行為的加速度數據，共1973個樣本。從原始加速度數據中提取平均值、中位數、方差、標準差、最大值、最小值、范圍、均方根、直流分量、系數和、頻譜能量等特征值，生成特征數據集T。
實驗設計及結果分析
為了驗證多分類器融合的行為識別模型的有效性，本文首先將特征數據集T劃分為五組，訓練出5個采用SVM算法的基分類器和5個采用決策樹算法的基分類器，然后將各基分類器的測試結果和融合后的測試結果進行對比分析。
（1）數據集劃分
將特征數據集T隨機分為三個人一組，共五組數據，每組數據都包含了五種行為。訓練基分類器時，根據以下方式將特征數據集再細分為訓練集和測試集：第一種，是分別提取每組數據中每一種行為的前一半作為訓練集，而剩下的一半作為測試集；第二種，是每組的全部數據作為訓練集，第五組數據作為測試集；第三種，是取每組數據的奇數行作為訓練集，偶數行作為測試集。
