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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子資料>基于特征組分層和半監(jiān)督學(xué)習(xí)的鼠標(biāo)軌跡識(shí)別方法

      基于特征組分層和半監(jiān)督學(xué)習(xí)的鼠標(biāo)軌跡識(shí)別方法

      2021-05-13 | rar | 1.26 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　傳統(tǒng)時(shí)間序列分類方法存在鼠標(biāo)軌跡特征挖掘不充分、數(shù)據(jù)不平衡與標(biāo)記樣本量少等問(wèn)題，造成識(shí)別效果較差。結(jié)合特征組分層和半監(jiān)督學(xué)習(xí)，提出一種鼠標(biāo)軌跡識(shí)別方法。通過(guò)不同視角構(gòu)建有層次的鼠標(biāo)軌跡特征組，并借鑒半監(jiān)督學(xué)習(xí)的思想，利用多個(gè)隨機(jī)森林模型對(duì)未標(biāo)記樣本進(jìn)行偽標(biāo)記，且將抽取標(biāo)簽預(yù)測(cè)一致且置信度較高的部分樣本加入到訓(xùn)練集中?；诨A(chǔ)特征組和輔助特征組，在擴(kuò)充后的訓(xùn)練集上訓(xùn)練隨機(jī)森林模型，以實(shí)現(xiàn)鼠標(biāo)軌跡的人機(jī)識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法可有效識(shí)別鼠標(biāo)軌跡，旦精確率、召回率與調(diào)和均值分別達(dá)到97.83%、94.72%和96.56%

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