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电销防封线路

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实验设计及结果分析

3.1 实验环境及数据集

本文所用数据集是XUPT-ADD，是课题组成员使用内嵌三轴加速度计的智能手机实时采集的静止、行走、跑步、上楼、下楼等日常行为数据。数据采集时，智能手机分别放置在手中、包里以及裤子前口袋。参与此次数据采集的一共有15人，每人分别采集三种不同位置下每种行为的加速度数据，共1973个样本。从原始加速度数据中提取平均值、中位数、方差、标准差、最大值、最小值、范围、均方根、直流分量、系数和、频谱能量等特征值，生成特征数据集T。

实验设计及结果分析

为了验证多分类器融合的行为识别模型的有效性，本文首先将特征数据集T划分为五组，训练出5个采用SVM算法的基分类器和5个采用决策树算法的基分类器，然后将各基分类器的测试结果和融合后的测试结果进行对比分析。

（1）数据集划分

将特征数据集T随机分为三个人一组，共五组数据，每组数据都包含了五种行为。训练基分类器时，根据以下方式将特征数据集再细分为训练集和测试集：第一种，是分别提取每组数据中每一种行为的前一半作为训练集，而剩下的一半作为测试集；第二种，是每组的全部数据作为训练集，第五组数据作为测试集；第三种，是取每组数据的奇数行作为训练集，偶数行作为测试集。