典型文献
基于DNN的大学生异常行为诊断模型的研究
文献摘要：
在大数据网络环境下,针对高校大学生异常行为检测研究较少、检测准确度不高等问题,文中以吉林某大学为研究对象,深度调研,从学生学习生活中存在的实际问题出发,采用深度神经网络方法进行大学生异常行为预测,建立基于DNN的大学生异常行为诊断模型.该模型对校园大数据进行关联聚类,以学生在校成绩、一卡通消费、图书借阅及SCL90记录基本信息数据为输入,建立深度神经网络DNN,实现海量信息检测及异常行为诊断.实验结果表明,从召回率及精度两方面进行评估,该模型有较强的预测诊断能力.同时,在此基础上设计并实现了一套大学生异常行为诊断系统,该系统通过对基础信息进行监测,实现对异常信息进行实时预警,提供可视化预警图示,并通知相关管理人员对此类学生做好教育工作,提早发现问题,尽早解决问题,防止发生校园安全事故.
文献关键词：
异常诊断模型;大学生异常行为;深度神经网络;大数据;召回率;行为预警
中图分类号：
作者姓名：
张恒维;于合龙;乔羽;徐明
作者机构：
吉林农业大学,吉林 长春 130118
文献出处：
引用格式：
[1]张恒维;于合龙;乔羽;徐明-.基于DNN的大学生异常行为诊断模型的研究)[J].现代电子技术,2022(13):57-61
A类：
大学生异常行为
B类：
DNN,行为诊断,大数据网络,网络环境,高校大学生,异常行为检测,检测准确度,某大学,学习生活,深度神经网络,神经网络方法,行为预测,校园大数据,关联聚类,在校成绩,一卡通,图书借阅,SCL90,信息数据,信息检测,召回率,预测诊断,诊断能力,诊断系统,统通,基础信息,异常信息,实时预警,图示,做好教育,提早,早发现,发现问题,校园安全事故,异常诊断模型,行为预警
AB值：
0.373528
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
