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傳統(tǒng)時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)記樣本量少等問題，造成識別效果較差。結(jié)合特征組分層和半監(jiān)督學(xué)習(xí)，提出一種鼠標(biāo)軌跡識別方法。通過不同視角構(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，利用多個隨機(jī)森林模型對未標(biāo)記樣本進(jìn)行偽標(biāo)記，且將抽取標(biāo)簽預(yù)測一致且置信度較高的部分樣本加入到訓(xùn)練集中。基于基礎(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)識別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法可有效識別鼠標(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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