[发明专利]一种基于校园大数据的失联学生实时预警方法

权利要求书

1.一种基于校园大数据的失联学生实时预警方法，其特征在于，包括：

建立校园云大数据中心C；

根据校园云大数据中心C，采集学生在校状态数据；

根据学生在校状态数据，建立学生在校状态二次数据库D，并添加历史失联记录字段f₁、失联时间字段f₂；

建立失联学生状态识别模型；

建立失联学生实时预警模型；

根据实时预警模型输出预警结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于校园大数据的失联学生实时预警方法，其特征在于，学生在校状态数据包括：校务系统特征M₁、一卡通系统特征M₂、校园监控系统特征M₃、校园网络系统特征M₄。

3.根据权利要求2所述的一种基于校园大数据的失联学生实时预警方法，其特征在于，建立失联学生状态识别模型包括：

建立学生失联状态向量s，s＝(M₁,M₂,M₃,M₄)；

其中，校务系统特征M₁为：

一卡通系统特征M₂为：

校园监控系统特征M₃为：

校园网络系统特征M₄为：

，

其中F为学生在校状态二次数据库D的全字段序列，表示“存在x_i”；表示“任意x_i”。

4.根据权利要求3所述的一种基于校园大数据的失联学生实时预警方法，其特征在于，建立失联学生实时预警模型包括：

建立一级失联学生实时预警模型L₁，模型L₁如下：

，

其中f₁初始状态为1，f₁为0时表示该学生有过失联记录，当L₁＝0时，判断学生为失联状态。

5.根据权利要求4所述的一种基于校园大数据的失联学生实时预警方法，其特征在于，建立失联学生实时预警模型还包括：

建立二级失联学生实时预警模型L₂，模型L₂如下：

标准状态向量v＝(1,1,1,1)，通过向量内积结果判断学生的失联状态，当L₂＝0时，判断学生为失联状态。

6.根据权利要求5所述的一种基于校园大数据的失联学生实时预警方法，其特征在于，建立失联学生实时预警模型还包括：

当L₂＝0时，将该学生历史失联记录字段f₁置为0，并开始计算此次失联持续时间开始计算此次失联持续时间，通过失联时间字段f₂记录；

建立三级失联学生实时预警模型L₃，模型L₃如下：

其中Threshold为预设安全阈值，当L₃＝0，判断学生为失联状态。

7.根据权利要求4-6所述的任一一种基于校园大数据的失联学生实时预警方法，其特征在于，预警结果包括预警通知等级、预警通知对象。