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龙图腾网获悉石家庄学院申请的专利基于聚类处理的学生行为异常检测系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120524399B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511016462.7，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于聚类处理的学生行为异常检测系统是由张波;冯超;李烨;李瑗;郭柯馨设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于聚类处理的学生行为异常检测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于聚类处理的学生行为异常检测系统，包括数据采集模块、行为邻域集合定义模块、行为密度加权核定义模块、初始异常评分构建模块、聚类中心校正模块、双阶段分配策略设计模块和学生行为异常检测模块。本发明属于数据处理领域，具体是指基于聚类处理的学生行为异常检测系统，本方案引入自适应邻域划分，避免把正常边缘学生行为错报为异常；引入密度信任度，解决伪高密度行为误报；通过引入异常模式分散因子，确保异常检测既多样又不重复；通过引入迭代衰减强化因子，避免反复关注高密度的主流行为群体；基于自适应邻域扩散，确保核心群体内学生归类准确；基于双阶段分配策略，逐步细化行为边界，避免将孤立的噪声行为误识为异常。

本发明授权基于聚类处理的学生行为异常检测系统在权利要求书中公布了：1.基于聚类处理的学生行为异常检测系统，其特征在于：系统包括数据采集模块、行为邻域集合定义模块、行为密度加权核定义模块、初始异常评分构建模块、聚类中心校正模块、双阶段分配策略设计模块和学生行为异常检测模块； 所述数据采集模块采集学生行为数据，构建学生行为数据集； 所述行为邻域集合定义模块基于学生行为数据集，取最大邻域上限，构建邻居子集，并定义自适应邻域和稀疏邻域； 所述行为密度加权核定义模块基于自适应邻域和稀疏邻域得到综合行为密度； 所述初始异常评分构建模块通过计算异常距离得到初始异常评分； 所述聚类中心校正模块基于初始异常评分选择学生行为数据集的聚类中心，并用迭代衰减因子对初始异常评分校正，进而对聚类中心校正； 所述双阶段分配策略设计模块对学生行为数据进行聚类分配； 所述学生行为异常检测模块基于聚类结果实现学生行为异常检测； 所述初始异常评分构建模块通过结合综合行为密度和相对距离构建初始异常评分，并引入异常模式分散因子进行修正，表示为：；；；其中，是异常距离评分；是第j个学生行为数据的综合行为密度；是第i个学生行为数据的综合行为密度；是第i个学生行为数据和第j个学生行为数据的欧氏距离；是初始异常评分；是排斥力度系数；是行为差异衰减系数；是第i个学生行为数据到已选聚类中心的最小距离；C是已选聚类中心集。

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