[发明专利]一种基于数据分析的机器打分系统及方法

权利要求书

1.一种基于数据分析的机器打分系统，包括：

数据录入装置，用于录入学生的成绩数据；所述数据录入装置具有若干个，分配给不同的教师，教师分别通过专属的数据录入装置，录入学生的成绩信息；数据分析装置，用于对录入的成绩信息进行数据分析，得出学生的综合成绩，以及对录入的成绩信息进行加密；其特征在于，

所述数据分析装置，对录入的成绩信息进行数据分析，得出学生的综合成绩的方法执行以下步骤：对采集的原始数据进行清洗和集成；对经预处理后的数据利用熵进行离散化处理，以得到为标称型数据的样本集；构建用于训练的逻辑回归模型，从经数据转换的样本集中随机抽取一份数据集作为训练集，并基于该训练集对构建的逻辑回归模型的参数进行求解，以得到最终的分析模型；将样本集中的另一份数据集作为测试集，利用得到的最终的分析模型进行测试，以得到分析结果；采用多种评估度量对分析结果的准确性进行评估；

所述构建用于训练的逻辑回归模型，从经数据转换的样本集中随机抽取一份数据集作为训练集，并基于该训练集对构建的逻辑回归模型的参数进行求解，以得到最终的分析模型的方法执行以下步骤：基于训练集使用如下的转换函数，对数据进行线性变换，进行逻辑回归模型的参数进行求解：

其中，x^*为求解得到的参数；x^′为训练集；min为进行数据中的最小值计算；max为进行数据中的最大值计算；进行数据建模，得到分析模型；进行效果分析，包括：当模型训练结束后，采用如下公式，计算分析模型的分析结果与预测结果进行精准度计算，即得到R²得分，得分越高，表示分析准确率越高；

其中y代表预测结果；

代表分析结果；

n_samples代表进入模型的样本量大小；

所述数据分析装置，对录入的成绩信息进行数据分析，得出学生的综合成绩，以及对录入的成绩信息进行加密的方法执行以下步骤：

步骤1：设定第一加密密钥函数，用S_i表示，将每个输入变量与相对应的权重函数进行卷积运算，得到第一加密密钥的中间结果；

步骤2：设定第二加密密钥函数，所述第二加密密钥函数为明函数：设定随机判定阈值为：P；将第一加密密钥函数和第二加密密钥函数以及随机判定阈值进行卷积运算，得到加密的结果为：

步骤3：分析计算前向加密结果的误差；设定训练的输出变量E_I为实际值，但模型训练后会产生一个预测值为O_i，故得出误差函数为：其中m代表输入本次建模样本的数量，i表示第i个变量；

步骤4：反向传播更新权重w直到误差函数算出的值在设定的阈值范围内，将得到的最终结果作为加密后的结果进行存储。

2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据分析装置，对录入的成绩信息进行数据分析，得出学生的综合成绩的方法执行以下步骤：对采集的原始数据进行清洗和集成；对经预处理后的数据利用熵进行离散化处理，以得到为标称型数据的样本集；构建用于训练的逻辑回归模型，从经数据转换的样本集中随机抽取一份数据集作为训练集，并基于该训练集对构建的逻辑回归模型的参数进行求解，以得到最终的分析模型；将样本集中的另一份数据集作为测试集，利用得到的最终的分析模型进行测试，以得到分析结果；采用多种评估度量对分析结果的准确性进行评估。

3.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述数据分析装置，对采集的成绩信息进行清洗和集成的方法执行以下步骤：在坐标轴中设置四个象限的数据过滤集合分别采用如下公式进行表示：

其中，β为成绩信息，为实数集合，p为第一参数，取值范围为：1～10；q为第二参数，取值范围为：11～100；将成绩信息落入数据过滤集合以外的数据进行剔除，完成数据的清洗和集成。