一种面向高考志愿填报的辅助决策方法
【专利摘要】一种面向高考志愿填报的辅助决策方法，包括以下步骤：数据预处理、录取分数预测、志愿匹配和志愿评估，其中数据预处理是对相关的信息进行初步处理，录取分数预测是指根据历史数据预测每一个学校当年的录取分数；志愿匹配是指根据志愿填报人的分数、意愿等相关信息，为申报人提供符合要求的学校或学校列表，并按照高考志愿填报格式为申报人提供不同的志愿组合；志愿评价是指对志愿匹配的结果进行录取可能性评价；本发明以历年来高考录取数据为基础，预测当年所需学校的录取分数；根据志愿填报人的分数、意向等信息，获得满足填报人需求的学校，对获得的满足条件的学校进行评估，给出一个录取可能性评价，共同支撑填报人完成志愿填报。
【专利说明】一种面向高考志愿填报的辅助决策方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及信息处理及决策领域，具体涉及一种高考志愿填报的辅助决策方法。【背景技术】
[0002]高考是目前我国高等教育选拔人才的主要途径，也是绝大多数年轻人实现人生抱负的必经之路，因此考生志愿填报是否合理准确和有效就显得尤为重要。近些年来，我国高考招生工作虽然经历了多次深化改革，但仍然普遍存在考生高分落榜和高分低就等问题，导致高考录取工作不能充分发挥择优选拔的有效性。其原因是考生和家长难以有效掌握和整合海量分散的各类高考信息以及缺乏专业化的志愿填报指导。
【发明内容】
[0003]本发明为了解决上述的技术问题，提供一种高考志愿填报的辅助决策方法，以历年来海量历史高考录取数据为基础，进行多维度相关信息的挖掘和分析，预测当年所需学校的录取分数；根据志愿填报人的分数、意向等信息，基于动态决策技术，获得满足填报人需求的一个或多个符合条件学校；对获得的满足条件的学校进行评估，给出一个录取可能性评价,共同支撑填报人完成志愿填报。
[0004]本发明所采用的技术方案是:一种面向高考志愿填报的辅助决策方法，所述方法包括以下步骤:
步骤一、数据预处理
步骤101、假定学校信息和影响志愿填报因素的各个分量的集合为
【权利要求】
1.一种面向高考志愿填报的辅助决策方法，其特征在于:所述方法包括以下步骤: 步骤一、数据预处理 步骤101、假定学校信息和影响志愿填报因素的各个分量的集合为
，其中，每一个元素Ti是S中的一个子集，代表一个具体的分量； 步骤102、使用近似最优哈弗曼编码函数Φ，对I.中元素F1中的每一个元素进行编码，则= C2 L Ci L c.}，其中，《PD是瑪中的元素经过编码后的编码值集合， 中的每一个元素Cf对应:2；中一个特定元素的编码； 步骤103、将(6(?)中元素按照优先级从高到底排序，得到一个m维向量
L^L,CaJ ； 步骤104、对集合S中的每一个元素2:-都依次进行步骤102和步骤103处理，得到卿=(? Ct L Ci L CiJ和对应的按照Φ(ζ)中元素优先级排序的k维向量，且集合S经过归一化编码后转换为F =，其中U一个^中元素编码按优先级高低排序的向量； 步骤105、分别用m纬向量和η纬向量0=E^g2JsAgJ表示学校信息和影响志愿填报因素信息，其中，每一个兀素表不学校的一个属性，其取值为对应类型编码向量K中的一个分量，每一个元广I 一个具体的影响因素，其取值为对应类型编码向量I中的一个分量，根据向量U和向量Q生成最终的志愿信息V: ((^1 IBtt, 1?￡,(ut,其中，UyjLi^Ljii 表示学校，
士不专业； 步骤二、录取分数预测 步骤201、创建隐马尔科夫模型Α = 足Π),求取模型中的各个参数值，且该模型具有以下元素:(1)状态S，S =N为模型状态的个数；(2)观测状态V，V V2^Vtt]，M为不同观测符号的个数；(3)状态转移概率，其中= = ； (4)观测状态转移概率5=[&j(m)]，其中Mm) = ft(°t = ν.1? = s/) ; (5)初始状态概率 11 =[巧】，其中 ^=1^(?=?)； 步骤202、给定j，根据前向计算和后向计算两种情况计算; 步骤203、前向计算:对％(0@丹(01，02上0^=51?，进行递归计算，最终得到
【文档编号】G06Q50/20GK103927602SQ201410171638
【公开日】2014年7月16日 申请日期:2014年4月28日 优先权日:2014年4月28日
【发明者】王剑, 李冠峰, 王国勇, 郭小熙, 肖利强, 王挺挺, 岳霄 申请人:河南云卓数据服务有限公司