《表2 CNN与机器学习模型在分类精度上的比较》

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《基于社会力异常检测改进算法的人群行为模型》

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为验证深度学习（CNN）的识别率高于传统机器学习的方法（支持向量机 （SVM）和随机森林（RF）） 。实验中通过测试UMN数据库比较分类的精确度，训练时间复杂度和测试时间复杂度。对比结果如表2所示，CNN比机器学习（SVM和RF）的分类精度高18.9%。在时间复杂度上，机器学习和CNN的时间复杂度（训练和测试）相差不大。