[发明专利]一种基于混合高斯概率密度加权的打分模型及系统

说明书

技术领域

本发明涉及到一种基于高斯混合分布概率密度打分模型及系统，主要用于各类评估系统及专家打分系统。

技术背景

比打分是各种领域、各行各业为了发扬先进、好中选优所采取的激励性措施。为了避免个人因素存在而影响选手的真实水平，各种评比活动中都安排多位评委对选手进行打分。目前流行的两种专家打分方法分别是：①直接对将所有专家的打分求和取平均；②先去掉专家打分中的最高分和最低分，再求和取平均，也称为“去两头”打分法。

尽管以上两种方法在绝大所数领域内被广泛接受并加以应用，但是还是能发现其存在的明显弊端。一方面，不同专家对选手的水平认可程度不一样，导致评分侧重点也各不相同，因此对选手的打分不同也在合理之中，如果按照去掉最高分和最低分来评定选手的水平，显然会损失打分信息，因此是不可取的；另一方面，已有打分方法由于采用取平均值的方法，对每位专家的权重相等，因此不能有效解决少数专家故意压低或提高打分的问题。

随着计算机存储能力的不断增加，以及人们对事物认识能力的提高，如何在大量的数据中发现有用的信息、模式和知识成为了焦点问题，为此人们引入了混合高斯分布模型。

p(X|μ,σ)=Σi=1MαiN(X|μi,σi),]]>

Σi=1Mαi=1,0<αi<1,]]>