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| 专利/申请号： | CN202310203293.2 | 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 |
| 申请日： | 2023-03-06 | 申请/专利权人 | 重庆邮电大学 |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号 |
| 专利状态： | 授权未缴费 查询审查信息 | IPC分类号： | G06F18/24 分类检索 |
| 公开/公告日： | 2023-06-27 | 转让价格： | 【平台担保交易】 |
| 公开/公告号： | CN116340815A | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 |
| 浏览量： | 43 | 所属领域： | 智慧校园 教育信息化 AI人工智能专利转让搜索 |
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。
| 交易方 | 企业 | 个人 |
| 买家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（签字） |
| 专利转让委托书（需盖公章）一式两份 | 专利转让委托书（需签字）一式两份 | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 卖家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（需申请人签字） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 专利证原件（若授权下证） | 专利证原件（若授权下证） |
| 日期 | 法律信息 | 备注 |
| 申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
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