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一种基于卷积神经网络的高校异常行为学生识别方法
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发明专利
专利类型 -
未知
专利状态 -
2023102032932
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2023102032932 | 专利名称 | 一种基于卷积神经网络的高校异常行为学生识别方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06F18/24(2023.01),G06F18/214(2023.01),G06F18/23(2023.01),G06N3/0464(2023.01),G06N3/08(2023.01) |
| 申请人 | 申请地址 | 400065 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号 | |
| 发明人 | 申请日期 | 2023-03-06 | |
| 下证状态 | 未知 | 更新时间 | 2026-10-13 18:03:15 |
| 专利摘要 | 本发明涉及一种基于卷积神经网络的高校异常行为学生识别方法，属于数据挖掘领域。该方法为：获取高校教务后台数据进行预处理；构建卷积神经网络；训练和测试所述卷积神经网络，得到异常行为学生识别卷积神经网络模型；利用模型对学生实时校园活动数据进行分析，及时发现可能存在异常行为的学生。本发明通过高校学生背景信息及学习成绩，结合校园日常行为数据，通过卷积神经网络提取高校学生校园行为的持续性、变化性、周期性的特征，引入DBSCAN密度聚类算法代替softmax函数对提取的特征值进行分类，将有异常行为的学生区分而出以及时干预，帮助克服学习或生活中的困难。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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