【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及学生体质健康数据异常检测，具体涉及一种基于图神经网络的学生体质健康数据异常检测方法及系统。
技术介绍
1、目前，学生体质健康数据通常由学校自主上报，确保学生体质评价的客观性及升学体育成绩的公正性，为制定体育课程改革、资源配置等决策的科学依据提供准确的数据支撑具有重要意义。
2、现有技术cn113782207a公开了一种学生体质健康数据可信度评估方法及系统，该方案基于区域历史数据构建动态基准(如相邻年度成绩增幅阈值设定)采用离散度监测(标准差分析)与横向对比指数(区域分位数排名)双重验证，即通过相邻年度成绩增幅和成绩离散程度判定数据可信度。该方案存在以下缺陷：(1)模型可信度高度依赖历史数据的质量，但在现实场景中，学校上报的数据本身可信度不能保证，且对于处于生长发育阶段的青少年学生来说，相邻两年的体质健康水平差异存在较大的个体差异，增幅阈值设定难以兼容准确性和差异性；(2)离散度指标只能反映整体数据的分布特征，不能精细反映数据的准确性程度，例如将一个班的真实成绩数据复制到其余多个班级，对于类似的数据造价，离散度指...
【技术保护点】
1.一种基于图神经网络的学生体质健康数据异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的一种基于图神经网络的学生体质健康数据异常检测方法，其特征在于，获取学校上报的学生体质健康数据以及经抽查复测产生的学生体质健康数据，并进行预处理，具体包括：
3.如权利要求1所述的一种基于图神经网络的学生体质健康数据异常检测方法，其特征在于，获取学校上报的学生体质健康数据以及经抽查复测产生的学生体质健康数据，并进行预处理，具体包括：
4.如权利要求1所述的一种基于图神经网络的学生体质健康数据异常检测方法，其特征在于，构建用于学生体质...
【技术特征摘要】
1.一种基于图神经网络的学生体质健康数据异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的一种基于图神经网络的学生体质健康数据异常检测方法，其特征在于，获取学校上报的学生体质健康数据以及经抽查复测产生的学生体质健康数据，并进行预处理，具体包括：
3.如权利要求1所述的一种基于图神经网络的学生体质健康数据异常检测方法，其特征在于，获取学校上报的学生体质健康数据以及经抽查复测产生的学生体质健康数据，并进行预处理，具体包括：
4.如权利要求1所述的一种基于图神经网络的学生体质健康数据异常检测方法，其特征在于，构建用于学生体质健康数据异常检测的图神经网络模型，具体包括：
5.如权利要求4所述的一种基于图神经网络的学生体质健康数据异常检测方法，其特征在于，构建用于学生体质健康数据异常检测的图神经网络模型，具体包括：
6.如权利要求5所述的一种基于图神经网络的学生体质健康...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘晨，段月明，石金亮，郭浩然，宋迪，庞逸群，
申请(专利权)人：西南石油大学，
类型：发明
国别省市：
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