模拟综合成绩获得方法与装置与流程

技术特征：

1.一种模拟综合成绩获得方法，其特征在于，所述模拟综合成绩获得方法包括：

获得输入的多个科目的难度评价等级及多个学生在每个所述科目的考试成绩；

根据层次分析法对每个所述科目的难度评价等级进行量化，获得每个所述科目的难度等级量化值；

根据主成分分析算法与所述每个所述科目的难度等级量化值合成每个科目的难度参数；

根据所述每个科目的难度参数对所述每个学生的考试成绩进行加权求和，输出每个学生的模拟综合成绩。

2.如权利要求1所述的模拟综合成绩获得方法，其特征在于，所述根据层次分析法对每个所述科目的难度评价等级进行量化，获得每个所述科目的难度等级量化值的步骤包括：

对每两个所述科目进行难度评价等级比较，获得判别矩阵；

对所述判别矩阵进行一致性检验，判断所述判别矩阵的一致性是否可以接受；

如果是，则对所述判别矩阵进行特征值计算，并将最大特征值对应的特征向量进行归一化，得到每个所述科目的难度等级量化值。

3.如权利要求1所述的模拟综合成绩获得方法，其特征在于，所述根据主成分分析算法与所述每个所述科目的难度等级量化值合成每个科目的难度参数的步骤包括：

构建每个所述科目为行，每个所述科目的难度等级量化值为列的矩阵；

对所述矩阵的各列进行标准化，得到标准化后的数据矩阵；

根据所述数据矩阵求出皮尔逊相关系数，并构造所述数据矩阵的相关系数矩阵；

根据所述相关系数矩阵，求得所述相关系数矩阵的特征根与特征向量；

根据所述特征根与特征向量计算主成分贡献率及累计贡献率，并确定多个主成分；

根据所述多个主成分计算主成分荷载；

根据所述主成分荷载得到第一主成分；

对所述第一主成分进行归一化处理，得到所述每个科目的难度参数。

4.如权利要求3所述的模拟综合成绩获得方法，其特征在于，所述对所述矩阵的各列进行标准化，得到标准化后的数据矩阵的步骤包括：

根据公式

$\left\{\begin{array}{c}{L}_{ii}=\Σ{\left(X_i\right)}^2-\frac{1}{n}{\left(\ΣX_i\right)}^2\\ {X_i}^{,}=\frac{X_i-{\stackrel{\‾}{X}}_i}{\sqrt{L_{ii}/\left(n-1\right)}}\end{array}\right.$

进行标准化，其中，L_ii为标准差，n为科目数，X_i为任意一列第i个分量，为所述列的平均值,X_i,为标准化后所述列的第i个分量。

5.如权利要求3所述的模拟综合成绩获得方法，其特征在于，所述对所述第一主成分进行归一化处理，得到所述每个科目的难度参数的步骤包括：

根据公式

$Z_i=\frac{S_i}{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n{S}_i},(i=1,2,\mathrm{...},n)$

进行归一化处理，其中，S_i为所述第一主成分的第i个分量，Z_i为第i个科目的难度参数，n为科目数。

6.一种模拟综合成绩获得装置，其特征在于，所述模拟综合成绩获得装置包括：

参数获得单元，用于获得输入的多个科目的难度评价等级及多个学生在每个所述科目的考试成绩；

量化单元，用于根据层次分析法对每个所述科目的难度评价等级进行量化，获得每个所述科目的难度等级量化值；

难度参数合成单元，用于根据主成分分析算法与所述每个所述科目的难度等级量化值合成每个科目的难度参数；

输出单元，用于根据所述每个科目的难度参数对所述每个学生的考试成绩进行加权求和，输出每个学生的模拟综合成绩。

7.如权利要求6所述的模拟综合成绩获得装置，其特征在于，所述量化单元包括：

判别矩阵获得模块，用于对每两个所述科目进行难度评价等级比较，获得判别矩阵；

判别矩阵检验模块，用于对所述判别矩阵进行一致性检验，判断所述判别矩阵的一致性是否可以接受；

难度等级量化值获得模块，用于若所述判别矩阵可以接受，则对所述判别矩阵进行特征值计算，并将最大特征值对应的特征向量进行归一化，，获得每个所述科目的难度等级量化值。

8.如权利要求6所述的模拟综合成绩获得装置，其特征在于，所述难度参数合成单元包括：

矩阵构建模块，用于构建每个所述科目为行，每个所述科目的难度等级为列的矩阵；

数据矩阵获得模块，用于对所述矩阵的各列进行标准化，获得数据矩阵；

相关系数矩阵构造模块，用于根据所述数据矩阵求出皮尔逊相关系数，并构造所述数据矩阵的相关系数矩阵；

特征根与特征向量求取模块，用于根据所述相关系数矩阵，求得所述相关系数矩阵的特征根与特征向量；

主成分确定模块，用于根据所述特征根与特征向量计算主成分贡献率及累计贡献率，并确定多个主成分；

主成分荷载计算模块，用于根据所述多个主成分计算主成分荷载；

第一主成分获取模块，用于根据所述主成分荷载得到第一主成分；

参数获取模块，用于对所述第一主成分进行归一化处理，得到所述每个科目的难度参数。

9.如权利要求8所述的模拟综合成绩获得装置，其特征在于，所述数据矩阵获得模块用于

根据公式

$\left\{\begin{array}{c}{L}_{ii}=\Σ{\left(X_i\right)}^2-\frac{1}{n}{\left(\ΣX_i\right)}^2\\ {X_i}^{,}=\frac{X_i-{\stackrel{\‾}{X}}_i}{\sqrt{L_{ii}/\left(n-1\right)}}\end{array}\right.$

进行标准化，其中，L_ii为标准差，n为科目数，X_i为任意一列第i个分量，为所述列的平均值,X_i’为标准化后所述列的第i个分量。

10.如权利要求8所述的模拟综合成绩获得装置，其特征在于，所述科目难度获取模块用于根据公式

$Z_i=\frac{S_i}{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n{S}_i},(i=1,2,\mathrm{...},n)$

进行归一化处理，其中，S_i为所述第一主成分的第i个分量，Z_i为第i个科目的难度参数。