12、智能语音情感识别与欺诈检测算法研究

智能语音情感识别与欺诈检测算法研究

1. 智能语音情感识别在呼叫中心的应用

在呼叫中心场景中,传统的先来先服务算法可能无法满足所有客户的需求。研究提出了一种基于情感的路由算法,通过在呼叫前分析来电者的情绪状态,对呼叫进行优先级排序。

1.1 不同情绪下的等待时间对比
情绪 先来先服务算法平均等待时间(s) 基于情感路由平均等待时间(s) 平均耐心时间(s)
悲伤 45 30 390
中性 90 210 435
愤怒 300 140 220
快乐 60 90 555

从表格数据可以看出,基于情感的路由算法在某些情绪下能够显著减少等待时间,例如愤怒情绪下,等待时间从 300s 减少到 140s。

1.2 算法优势
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内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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