[发明专利]基于PCA降维的堆积两层框架的异常电话识别方法及系统在审
| 申请号： | 201811119184.8 | 申请日： | 2018-09-25 |
| 公开（公告）号： | CN109359193A | 公开（公告）日： | 2019-02-19 |
| 发明（设计）人： | 纪科;袁雅涵;孙润元;刘健;马坤;林杰;张尧臣 | 申请（专利权）人： | 济南大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06K9/62 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 董雪 |
| 地址： | 250022 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于PCA降维的堆积两层框架的异常电话识别方法及系统，包括：采集电话样本，基于PCA对电话样本的特征进行降维；将采集到的样本分为选择训练集样本和测试集样本；对于训练集样本，采用5折交叉验证方法分别训练第一层的五个基学习器；根据第一层的训练结果得到第二层学习器的训练集样本和测试集样本，对第二层学习器进行训练，输出最后的测试结果。本发明有益效果：使用两层的Stacking框架预测异常电话准确率高于单层集成算法，采用五折交叉验证可以增加训练数据的个数，解决样本少的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 样本 训练集样本 学习器 两层 电话识别 交叉验证 测试集 第一层 堆积 采集 集成算法 训练结果 训练数据 准确率 单层 降维 输出 预测 | ||
【主权项】：
1.基于PCA降维的堆积两层框架的异常电话识别方法，其特征在于，包括：(1)采集电话样本，基于PCA对电话样本的特征进行降维；(2)将采集到的样本分为选择训练集样本和测试集样本；(3)对于训练集样本，采用5折交叉验证方法分别训练第一层的五个基学习器；(4)根据第一层的训练结果得到第二层学习器的训练集样本和测试集样本，对第二层学习器进行训练，输出最后的测试结果。
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