随着高校规模的不断扩大，传统宿舍管理模式已难以满足现代管理需求。为提高宿舍管理的智能化水平，本文提出一种基于人工智能的宿舍信息管理系统设计方案。该系统结合了机器学习算法与数据库技术，实现了对宿舍分配、人员信息管理及异常行为检测等功能的自动化处理。
在系统架构方面，采用前后端分离模式，前端使用Vue.js框架构建用户界面，后端采用Python Flask框架进行逻辑处理，并通过MySQL存储宿舍和学生数据。同时，引入TensorFlow框架实现对宿舍使用情况的预测分析，以优化资源配置。
下面是系统中用于识别学生行为异常的核心代码示例：
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
# 假设输入特征为：作息时间、出入记录、活动频率
X = np.array([[23, 1, 5], [8, 3, 2], [22, 0, 4], [9, 2, 1]])
y = np.array([1, 0, 1, 0]) # 1表示异常，0表示正常
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=3, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(X, y, epochs=100, verbose=0)
prediction = model.predict(np.array([[21, 1, 3]]))
print("异常预测结果:", "是" if prediction[0] > 0.5 else "否")
本系统通过人工智能技术提升了宿舍管理的智能化水平，减少了人工干预，提高了管理效率与安全性，具有良好的应用前景。