【摘 要】
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科学技术的高速发展,智能手机因其内置的各类传感器而功能越来越强大。通过智能手机内置的传感器分别收集左右手从桌面拿起手机时的状态数据,从中提取相关特征。利用序列向前
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科学技术的高速发展,智能手机因其内置的各类传感器而功能越来越强大。通过智能手机内置的传感器分别收集左右手从桌面拿起手机时的状态数据,从中提取相关特征。利用序列向前选择（SFS）算法及相关评价函数选出特征子集,然后通过机器学习算法构建分类模型,用来对用户拿起手机的左右手进行识别。最后通过10-折交叉验证方法评估模型的准确率,实验结果表明构建的分类模型具有较高的准确率。
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