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2023-05-26 发布于四川
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一种基于深度学习的学生异常行为分析方法.pdf

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本发明公开了一种基于深度学习的学生异常行为分析方法，包括：先采集学生在校消费、生活和学习方面的相关数据，并对数据进行预处理；再通过分析数据的可用性和评价学生在校行为，构建学生画像特征库，通过不同的指标刻画学生的行为特征，并根据采集到的数据量化进行指标量化；根据行为特征构建基于widedeep神经网络的异常行为预测模型；结合异常行为预测模型进行预测分析学生的异常行为。本发明能够高效地处理不同数据的融合，并行化程序高，系统稳定；同时，预测模型能够同时学习低阶和高阶组合特征，它混合了一个线性模型和D

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112256755 A (43)申请公布日 2021.01.22 (21)申请号 202011123849.X G06K 9/62 (2006.01)