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電銷AXB系統 解決呼出上限與呼出頻次的問題
AXB 是用的透傳技術
A:業務員號碼
X：中間號
B：客戶號碼
系統里點擊撥號，手機端APP默認會自動給X號碼撥號。 X號碼自動接聽。X號碼再呼叫B號碼。然后B號碼看到的來電是A的號碼，不會看到X的號碼。這就是通常的AXB顯A線路
用戶行為本身具有較大差異性，數據采集過程中移動設備放置位置多樣化，以及采集環境多樣化等因素，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手機內置三維加速度傳感器采集的人體日常行為數據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，從加速度數據中提取最大值、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。
