专利名称：一种用于都市型农业综合评价的信息处理系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种信息处理系统，尤其是涉及一种用于都市型农业综合评价的信息处理系统。
背景技术：
长期以来，都市型农业作为一个笼统的概念，在很大程度上阻碍了研究的深入和实践的推进。实际上，我们可以将人们在不同场合使用的都市型农业划分为三个层次。第一层次，即宏观层次，是整个都市经济社会综合体的一个组成部分，我们称之为都市型农业体系；第二层次，即区域层次，是都市型农业体系的某个区域的农业，我们称之为都市型区域农业；第三层次，即微观层次，是都市型农业体系中具有独立经济利益的农业经营单元，我们称之为都市型农业经营单元。不论是农业体系、区域农业还是农业经营单元，前面修饰了“都市型”，就说明其与相应的“农区型”农业存在显著区别。这种区别一方面是城乡互动 自然演变而形成，另一方面也是为适应城市扩张，满足城市发展需求而有意识促进而形成。都市型农业评价指标体系不仅代表了对都市型农业更为全面和更为具体的理解，也是促进都市型农业健康、快速发展的行动指南。评价指标体系一直以来就是都市型农业研究的重点内容之一。韩士元设计了人均GDP、科技贡献率、林木覆盖率等八项指标，描述都市型农业的综合发展程度和达到的总体水平。黄映辉设计了农业保障水平、农业综合生产水平、农业生态环境及资源利用水平和农业社会服务水平等四类指标。文化等从综合生产水平、社会服务水平、生态保障水平、区域和谐、发展能力建设水平等五个方面设计了 21项指标。毕然设计了生态坏境水平、农业机械化水平、科技创新、社会服务水平和城乡和谐水平等五类指标。陈凯设计了农业投入水平、农业可持续发展、农业产出水平和农村社会发展水平等四类指标。关海玲设计了经济发展水平、社会发展水平和生态发展水平等三类指标。现有的评价指标体系一方面未能很好地从与城市关系的角度凸显都市型农业“依托都市资源，服务都市需求”的特征，受先验知识影响较大，主观性强。另一方面也仅限于宏观层次的评价，从而使其评价指标体系及方法未能在从不同的层次，动态地实现对都市型农业的综合评价，因此其通用性受到了很大的制约。综上所述，不仅在农业体系上，都市型农业与农区型农业存在显著区别，在区域层次和经营单元层次，同样存在“都市型”的特征。其次，各种评价方法在指标选取及计算方法上主观性较大。因此，需要有一种通用的方法、系统及装置在评价过程中智能地进行指标的选取、体系的构建及算法的融合，从而能够动态的、多层次的实现对都市型农业进行综合性的评价。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种用于都市型农业综合评价的信息处理系统，该信息处理系统通过自动构建指标体系及调用指标算法，从而动态的、多层次的对都市型农业的指标进行信息处理，获取综合评分。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现一种用于都市型农业综合评价的信息处理系统，包括输入模块，用于获取评价指标与相对应的评价数值；存储模块，用于保存先验知识模板、评价指标集合、评价参考阈值及规则集合和历史数据；评价处理模块，根据输入模块获取的基本评价指标与相对应的评价数值以及存储模块保存的的先验知识模板、评价指标集合、评价参考阈值及规则集合、历史数据进行处理，生成评价结果；输出模块，用于输出评价处理模块生成的评价结果。 存储模块中的先验知识模板、评价指标集合、评价参考阈值及规则集合和历史数据以符合ER模型的格式化数据存储于关系型数据库中。所述的评价处理模块包括指标预处理单元，用于对输入的评价指标进行格式化处理；指标智能推荐单元，用于对格式化处理后的评价指标进行优化；综合评价计算单元，根据优化后的评价指标、评价参考阈值及规则集合生成基于不同算法的评价结果；评价结果融合单元，用于对基于不同算法的评价结果进行融合，生成最终的评价结果。所述的指标预处理单元包括无量纲化处理子单元和标度设置子单元，分别用于对评价指标进行无量纲化处理和标度设置处理。所述的指标智能推荐单元包括数据清洗子单元，将输入的数据进行规范化处理后保存入存储模块中；模式构建子单元，从存储模块中调用评价参考规则，并根据评价参考规则构建评价模式；模式识别子单元，采用组合加权评分的方法对模式构建子单元所构建的评价模式进行补充优化；指标推荐子单元，用于进行指标的智能化推荐及指标体系的优化。所述的输出模块包括量化输出单元、图形化输出单元和预定义报告格式输出单
J Li ο与现有技术相比，本发明具有以下优点I)本发明可以根据用户输入的基本评价目标，根据先验知识进行相似模板的推荐及提供向导完成评价指标体系的构建。2)本发明可以自动的完成对用户评价指标的无量纲化处理及标度设置的数据预处理操作。3)本发明可以基于组合加权评分方法对评价指标进行智能，补充及优化用户的评价指标体系。4)本发明可以在综合评价过程中提供多种算法包进行调用，并保留扩展算法包的接口。5)本发明可以对不同的算法包计算产生的综合评价结果进行动态的融合。
6)本发明可以以多种形式对评价结果进行输出和可视化表达。
图I是本发明的整体结构框图；图2是本发明的信息处理过程图；图3是输入模块的内部结构图；图4是指标预处理单元的内部结构图；图5是指标智能推荐单元的内部结构图；图6是评价结果融合单元的结构示意图； 图7是评价目标设置示意图；图8是自定义指标输入单元的定义方式示意图；图9是模式构建子单元的模式构建流程图。
具体实施例方式下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。实施例如图I所示，一种用于都市型农业综合评价的信息处理系统，包括输入模块101、存储模块102、评价处理模块103和输出模块104。其中，输入模块101用于获取评价指标与相对应的评价数值，包括针对都市型农业的各项评价指标定义及数值。存储模块102存储先验知识模板、备选评价指标集合、评价参考阈值及规则集合等结构化数据，并保存系统运行过程中的都市型农业评价运算的历史信息及中间信息。在本实施例中，存储模块102所存储的都市型农业评价指标的历史信息是在历史积累的基础上得到的，并作为进行模板生成、指标推荐及算法处理的数据基础。评价处理模块103根据输入模块101所输入的评价指标进行指标的预处理(包括无量纲化处理及标度设置)，并根据用户的评价目标及存储单元102所存储的历史评价记录进行评价指标的智能推荐处理，并根据上述两步合并及清洗后的格式化的指标集合进行算法计算，评价处理模块103预置了多种算法可供选择，最后将计算结果经过融合处理后输出到输出模块104，其主要包括了如图2所示的几个单元，分别为I、用于对输入的评价指标进行格式化处理的指标预处理单元202，包括指标的无量纲化处理与标度设置两个主要操作，无量纲化处理是指将所有指标的原始数据换算成统一的没有单位的标量数据，标度设置是指在设置了不同指标区间的不同跨度，并赋予相同的分数跨度后，在每一个小的指标区间内采用平均评分法使得标度的设置更为科学。2、用于对格式化处理后的评价指标进行优化的指标智能推荐单元203，基于组合加权评分的方法对预处理后的评价指标体系进行指标补充及优化，使得评价结果更有客观性和覆盖面。同时，解决了传统推荐方式存在的稀疏性问题、冷启动问题及可扩展性问题。3、根据优化后的评价指标、评价参考阈值及规则集合生成基于不同算法的评价结果的综合评价计算单元204。4、用于对基于不同算法的评价结果进行融合，如图6所示，生成最终的评价结果的评价结果融合单元205。输出模块104包括量化输出单元、图形化输出单元和预定义报告格式输出单元，根据处理单元103所运算结果向用户输出最终的评价结果，评价结果可通过量化方式、图形化方式及评估报告等多种形式进行输出。输入模块101的具体结构如图3所示，评价目标设置单元301、自定义指标输入单元302、自定义阈值输入单元303、先验模板判断单元304、模板向导单元305及评价指标构建单元306。评价目标设置单元301用于接收用户对于评价目标、原则、体系框架及专题领域等顶层设计概念集合，本实施例中的评价目标设置如图7所示。自定义指标输入单元302用于接收用户输入的自定义指标，指标的输入按照树形结构进行，方便用户维护及保持数据的内部参照性，具体的定义方式如图8所示。
自定义阈值输入单元303用于接收用户输入的自定义参照阈值，以太阳能和风能的使用为例指标太阳能及风能使用比例(C15)指标阈值5%阈值说明欧盟规定使用可再生能源是强制性指标，规定2020年英国可再生能源的比重达到20%，德国为18% ；日本是节能高效的国家，其规定2010年可再生能源使用比例达30%。丹麦在2000年，仅风能发电的比重已经达到了 10%，可再生能源的使用比例已远远超过20%。但总体来说，西方国家的可再生能源使用比例大部分都在10%以下，而中国本底值较小，在O. 5%之下。先验模板判断单元304用于对评价目标设置单元301的输入进行分析，检查数据中心单元中是否存在相似度较高的体系框架，若存在该模板，则调用模板向导单元304协助用户完成评价指标及阈值的输入，完成评级指标构建过程，并将结果输出到评价指标构建单元306中，用于后续的评价处理。图4示出了本发明评价处理模块103中指标预处理单元的内部结构示意图，包括指标无量纲化处理子单元401及标度设置子单元402。指标的无量纲化处理是指将所有指标的原始数据换算成统一的没有单位的标量数据。本发明中的指标无量纲化处理子单元401采用阈值内(min-max)全距平均评分法，即指标指越大越优时A = ^cT
max min指标值越小越优时；=
max min其中A为无量纲化后的评分，Ci为指标原始数据，Cfflax, Cfflin分别为指标范围的最小值、最大值。实际上，全距平均评分法存在重要缺陷相同的指标跨度，在不同的指标区间其所付出的代价和难度一般都是不一样的。例如水质从5级提升到4级的难度要远远小于从3级提升到2 ;利润率从5%提升到10%的难度要小于从20%提升到25%，如果采用平均评分法，就必然出现难度不同，分值相同的缺陷，最后总评分中的每一分所代表的难度和重要性不一致，这就失去了综合评价的意义。为避免此种情况，本发明的标度设置子单元402针对每一个指标设置不同的标度，不同的标度赋予不同的评分范围，在标度内再采用平均评分法。例如每一个指标的取值范围划分为5级(或者根据用户需求在系统中定制其他级别)，则评分分别为0 20,20 40,40 60,60 80,80 100，(考虑到多数指标为连续性指标因此上述评分区间也是连续的)。非全距平均设置标度将有效避免上述问题，并给予具体问题具体分析带来较大的自由度。例如，针对某一百分比指标，其标度和评分可能设置为0 5% (0 20)、5% 8% (20 40)、8% 10% (40 60)、10% 11% (60 80)、11% 11. 5% (80 100)。在设置了不同指标区间的不同跨度，并赋予相同的分数跨度后，在每一个小的指标区间内采用平均评分法，如上例中的5% 8% (20 40)即3%跨度中的指标平均分享20分的评分。相对于一般的阈值内全距平均评分法，本发明所使用的方法称之为阈值内阶段平均评分法，具体计算公式如下指标越大越优时
权利要求
1.一种用于都市型农业综合评价的信息处理系统，其特征在于，包括 输入模块，用于获取评价指标与相对应的评价数值； 存储模块，用于保存先验知识模板、评价指标集合、评价参考阈值及规则集合和历史数据； 评价处理模块，根据输入模块获取的基本评价指标与相对应的评价数值以及存储模块保存的的先验知识模板、评价指标集合、评价参考阈值及规则集合、历史数据进行处理，生成评价结果； 输出模块，用于输出评价处理模块生成的评价结果。
2.根据权利要求I所述的一种用于都市型农业综合评价的信息处理系统，其特征在于，所述的存储模块中的先验知识模板、评价指标集合、评价参考阈值及规则集合和历史数据以符合ER模型的格式化数据存储于关系型数据库中。
3.根据权利要求I所述的一种用于都市型农业综合评价的信息处理系统，其特征在于，所述的评价处理模块包括 指标预处理单元，用于对输入的评价指标进行格式化处理； 指标智能推荐单元，用于对格式化处理后的评价指标进行优化； 综合评价计算单元，根据优化后的评价指标、评价参考阈值及规则集合生成基于不同算法的评价结果； 评价结果融合单元，用于对基于不同算法的评价结果进行融合，生成最终的评价结果。
4.根据权利要求3所述的一种用于都市型农业综合评价的信息处理系统，其特征在于，所述的指标预处理单元包括无量纲化处理子单元和标度设置子单元，分别用于对评价指标进行无量纲化处理和标度设置处理。
5.根据权利要求3所述的一种用于都市型农业综合评价的信息处理系统，其特征在于，所述的指标智能推荐单元包括 数据清洗子单元，将输入的数据进行规范化处理后保存入存储模块中； 模式构建子单元，从存储模块中调用评价参考规则，并根据评价参考规则构建评价模式； 模式识别子单元，采用组合加权评分的方法对模式构建子单元所构建的评价模式进行补充优化； 指标推荐子单元，用于进行指标的智能化推荐及指标体系的优化。
6.根据权利要求I所述的一种用于都市型农业综合评价的信息处理系统，其特征在于，所述的输出模块包括量化输出单元、图形化输出单元和预定义报告格式输出单元。
全文摘要
本发明涉及一种用于都市型农业综合评价的信息处理系统，包括输入模块，用于获取评价指标与相对应的评价数值；存储模块，用于保存先验知识模板、评价指标集合、评价参考阈值及规则集合和历史数据；评价处理模块，根据输入模块获取的基本评价指标与相对应的评价数值以及存储模块保存的先验知识模板、评价指标集合、评价参考阈值及规则集合、历史数据进行处理，生成评价结果；输出模块，用于输出评价处理模块生成的评价结果。与现有技术相比，本发明通过自动构建指标体系及调用指标算法，从而动态的、多层次的对都市型农业的指标进行信息处理，获取综合评分。
文档编号G06Q50/02GK102760275SQ20121014493
公开日2012年10月31日 申请日期2012年5月10日 优先权日2012年5月10日
发明者周培, 彭勇政, 支月娥, 李强, 肖杭, 苏燕华, 蒋磷蕾, 詹学佳 申请人:上海交通大学