基于大数据的学生异常行为检测方法

本发明公开了基于大数据的学生异常行为检测方法，方法包括数据采集、数据预处理、数据平衡处理、建立学生异常行为检测模型和学生异常行为检测。本发明属于行为检测技术领域，具体是指基于大数据的学生异常行为检测方法，本方案根据类别样本量的差异性来调整模型对不同类别的关注程度；针对多数类和少数类样本的差异，分别进行欠采样和过采样处理，防止模型过度拟合多数类数据，提高模型预测少数类的能力；通过引入深度可分离卷积层、组洗牌卷积层和双向特征金字塔网络层，增强模型对学生行为数据的特征提取能力，优化激活函数以更好地处理复杂的学生行为数据特征；最终提高模型的性能和泛化能力。