发明专利 已授权

一种基于卷积神经网络的高校异常行为学生识别方法

📄 申请号:CN202310203293.2 📄 发布日:2026/08/20

著录项目信息

申请日
2023-03-06
公开号
CN116340815A
公开日
2023-06-27
申请人
重庆邮电大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

所属领域

应用场景

高校学生管理, 校园安全, 智慧校园, 视频监控, 异常行为预警

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。

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是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN116340815A

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

20250610
⏳ 专利申请权的转移 :
20230714
?? 实质审查的生效 :
20230627
📄 公开

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