学生环保意识评价奖惩系统技术方案

本发明专利技术涉及一种学生环保意识评价奖惩系统，包括数据采集模块、数据预处理模块、中央处理模块、后台管理模块和数据存储模块，其特征在于：中央处理模块用于通过监督学习方法Relief对采集到的各项数据进行权重计算；然后对各项数据进行归一化处理，每一项无量纲化后的各个数据与对应的权重的乘积相加得到该类的环保指数，并对学生的每项环保指数分别进行排序；学校根据每项数据的环保指数排序划分出奖惩区间并确定奖惩额度，向学生发送奖惩信息，同时以经济效益和社会效益最大化作为目标函数建模，直观体现环保制度重要性。本发明专利技术客观量化学生环保意识，客观归集学生环保表现情况，并通过奖罚制度来提升学生的环保意识。

Student environmental awareness evaluation reward and punishment system

The invention relates to a system of rewards and punishment evaluation of the students' consciousness of environmental protection, including data acquisition module, data processing module, central processing module, background management module and data storage module, which is characterized in that: the central processing module is used for learning methods through Relief to supervise the data collected to calculate the weight; then the data were normalized the sum of each product, the dimensionless of the data and the corresponding weights to obtain the environmental protection index, and the students of each environmental index were sorted according to each data; School of environmental protection index is divided into intervals and determine the amount of reward punishment, to send students to the biggest incentive, at the same time the economic benefit and social benefit as the objective function modeling, intuitively reflect the importance of environmental protection system. The environmental awareness of objective and quantitative objective imputation of students, students' environmental performance, and the reward system to enhance students' awareness of environmental protection.

【技术实现步骤摘要】
学生环保意识评价奖惩系统
本专利技术涉及对学生环保行为进行监督和干预的管理系统，特别是一种学生环保意识评价奖惩系统。
技术介绍
环境问题已成为影响人类生存和发展的重要问题，各种资源的滥用，会时刻威胁着人类的生存环境，提升人们的环保意识，教育是一种很有效的方法。2015年全国大学生有4018.1万，占人口总数3％，作为公众中庞大特殊群体--高校大学生，既是现实的环境教育中技能和知识的接受者，又将是未来的环境政策、行为准则的制定者，对保护生态环境、实践生态文明具有不可推卸的历史责任和时代使命。因此，高校大学生生态意识与行为的提高对于我国的环境保护与可持续发展具有重要意义，扎实开展生态意识与行为的调查研究，深入推进高校大学生环境教育具有客观重要性和现实紧迫性。目前，对学生环境教育的手段较多，但缺少相互关联的整体评价管理系统，人为操作存在任务重、费时费力、误差大、引发公平公正性质疑等问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了提供一种解决上述问题的学生环保意识评价奖惩系统，客观量化学生环保意识，客观归集学生环保表现情况，并通过奖罚制度来提升学生的环保意识。本专利技术的技术方案是：一种学生环保意识评价奖惩系统，包括数据采集模块、数据预处理模块、中央处理模块、后台管理模块和数据存储模块，其特征在于：所述数据采集模块用于通过终端设备填报、在线填报和IC卡分别采集每个学生环保活动评价、环保课程评价、环保贡献度评价、用水量和用电量作为评价奖惩项目；所述数据预处理模块用于对采集到的数据进行整合并筛选出异常值；所述中央处理模块用于通过监督学习方法Relief对采集到的各项数据进行权重计算；然后对各项数据进行归一化处理，每一项无量纲化后的各个数据与对应的权重的乘积相加得到该类的环保指数，并对学生的每项环保指数分别进行排序；学校根据每项数据的环保指数排序划分出奖惩区间并确定奖惩额度，向学生发送奖惩信息，同时以经济效益和社会效益最大化作为目标函数建模，直观体现环保制度重要性；最后检验模型验证各项评价奖惩项目对环保意识的影响；所述后台管理模块用于组织机构管理、角色权限管理、系统用户管理和系统维护，在角色权限管理中设立教师平台和学生平台，教师平台用于记录、修改各项评价奖惩项目的数据，查看所有学生的成绩和排名，并且用于浏览所有学生微信公众留言记录，进行互动交流；学生平台用于查看本人成绩和排名，并且用于在微信公众号留言、评论。上述的学生环保意识评价奖惩系统，所述数据采集模块通过在线填报微信公众号采集学生对公众号上环保活动的宣传和建议的环保贡献度评分；通过终端设备填报采集老师对学生参加环保活动和环保课程的评分；通过IC卡采集学生每月洗澡用水量、学校水房热水取水量、每月用电量，所述IC卡为学生手持接触式IC卡，每个学生人手一卡。上述的学生环保意识评价奖惩系统，所述中央处理模块的计算步骤是：1)、求取各评价奖惩项目的权重根据环保活动评价、环保课程评价、环保贡献度评价、用水量和用电量项目数据与环保意识以及奖惩情况的关系，采用基于特征加权的特征选择算法，根据各个特征和类别的相关性赋予特征不同的权重，随机选取n个样本作为训练集，样本抽样的次数为5次，特征权重的阈值为σ，即输入为：n个训练样本X，每个训练样本包括环保活动评价、环保课程评价、环保贡献度评价、用水量、用电量5个特征Fi，迭代次数为T；输出为：每个特征Fi的权重wi∈[-1,1]；初始化：对每个特征的权重初始化为0，wi＝0；随机从数据集中选择一个样本H；找到H的相同类别的最近邻样本NHx和不同类别最近邻样本NMx；通过公式Ⅰ迭代计算：根据数据调查，环保意识取值为1、2、3、4四种，1代表环保意识强，2代表环保意识良好，3代表环保意识一般，4代表环保意识差，两个样本在特征Fi处的距离函数diff可以通过公式Ⅱ计算：每一次迭代，每个特征的权重都得到更新，并且归一化为-1到1之间，输出是每个特征的权重；2)、对采集到的样本数据进行归一化处理，得到无量纲化后的数据归一化处理前，先将样本数据转化为样本矩阵Xn×5：其中，Xn×5表示一个n行5列的一个矩阵，代表n个样本实例，并且每个样本实例是5维的，表示5个特征；xij表示第j人特征变量在第i个样本实例上的观测值；Xj代表第j个特征变量的观测向量；Ii代表第i个样本实例的观测向量；然后进行归一化处理，将样本矩阵Xn×5转化为矩阵Zn×5，变换公式为：其中，代表Xn×5中第j列(第j列特征变量)的均值；代表矩阵Xn×5中第j个特征的标准差；3)、利用公式Ⅲ求出各个评价奖惩项目的环保指数：公式Ⅲ表示每一项无量纲化后的数据乘以对应的权重值后累加为环保指数，其中，wj表示第j个评价奖惩项目的权重值、Zij表示第j个模块特征的样本数据；4)、以ρ表示经济效益的变量、E表示标准用水量、F表示标准用水量、oi表示用水量、li表示用电量、zi表示环保活动评价、κi表示环保课程评价、δi表示环保贡献度评价、ε表示由其他因素造成的影响建立目标函数：环保指数ηi的值越大，经济效益ρ越小，以下为用水量约束条件：其中：Award表示奖励金额，pp表示惩罚金额，n为总的用水样本个数，sex表示男女性别，sex为1表示男生，sex为2表示女生，由于男女的用水、用电的情况不同，定义男生用量在排序中间60％范围为标准用量，女生则在排序中间70％范围内为标准用量；其中β值为春夏秋冬四季的比例系数，由于春夏秋冬四季学生的用水情况不同，根据调查得到春季：夏季：秋季：冬季的用水比例为16：20：24：16，则：用电量约束条件与用水量约束条件相同；将样本数据代入次约束条件中得到a1、a2、a3、a4和a5的值。上述的学生环保意识评价奖惩系统，利用皮尔逊卡方检验法检验目标函数：由于学生用水D分布为离散型，则假设具体为H0：总体D的分布律为P{D＝xi}＝pi,i＝1,2,…；将总体D的取值范围分成k个互不相交的小区间A1，A2，A3，…，Ak，取A1＝(a0，a1]，A2＝(a1，a2]，...，Ak＝(ak-1,ak)，其中a0取-∞，ak取+∞，区间的划分视具体情况而定，但要使每个小区间所含的样本值个数不小于5；把落入第i个小区间的Ai的样本值的个数记作fi，成为组频数，所有组频数之和f1+f2+...+fk等于样本容量n；当H0为真时，根据所假设的总体理论分布，计算出总体D的值落入第i个小区间Ai的概率pi，于是，npi就是落入第i个小区间Ai的样本值的理论频数，皮尔逊卡方检验统计量如公式Ⅳ表示：通过皮尔逊卡方检验，说明评价奖惩项目对环保意识的影响。本专利技术的有益效果是：利用样本数据拟合经济与社会最大效益化目标函数，可以得到一个具体的ρ的值，这样就能比较直观的看到本专利技术的环保意识评价奖惩系统能给社会造成的效益有多大。环保意识的量化处理能提供学生对环保的重视，通过奖励惩罚制度，可以适当的制约学生的滥用资源，引导学生节水节电等资源。此算法根据学生的用电，用水情况，以及是否参加环保教育等情况，可以算出整个学校的环保指标，如使用电用水等资源达到最小，我们即可得到经济和社会效益的最大化，采用量化的形式，可以使环保意识更形象具体。附图说明图1是本专利技术的结构示意图。具体实施方式如图1所示，该学生环保意识评本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种学生环保意识评价奖惩系统，包括数据采集模块、数据预处理模块、中央处理模块、后台管理模块和数据存储模块，其特征在于：所述数据采集模块用于通过终端设备填报、在线填报和IC卡分别采集每个学生环保活动评价、环保课程评价、环保贡献度评价、用水量和用电量作为评价奖惩项目；所述数据预处理模块用于对采集到的数据进行整合并筛选出异常值；所述中央处理模块用于通过监督学习方法Relief对采集到的各项数据进行权重计算；然后对各项数据进行归一化处理，每一项无量纲化后的各个数据与对应的权重的乘积相加得到该类的环保指数，并对学生的每项环保指数分别进行排序；学校根据每项数据的环保指数排序划分出奖惩区间并确定奖惩额度，向学生发送奖惩信息，同时以经济效益和社会效益最大化作为目标函数建模，直观体现环保制度重要性；最后检验模型验证各项评价奖惩项目对环保意识的影响；所述后台管理模块用于组织机构管理、角色权限管理、系统用户管理和系统维护，在角色权限管理中设立教师平台和学生平台，教师平台用于记录、修改各项评价奖惩项目的数据，查看所有学生的成绩和排名，并且用于浏览所有学生微信公众留言记录，进行互动交流；学生平台用于查看本人成绩和排名，并且用于在微信公众号留言、评论。...

【技术特征摘要】
1.一种学生环保意识评价奖惩系统，包括数据采集模块、数据预处理模块、中央处理模块、后台管理模块和数据存储模块，其特征在于：所述数据采集模块用于通过终端设备填报、在线填报和IC卡分别采集每个学生环保活动评价、环保课程评价、环保贡献度评价、用水量和用电量作为评价奖惩项目；所述数据预处理模块用于对采集到的数据进行整合并筛选出异常值；所述中央处理模块用于通过监督学习方法Relief对采集到的各项数据进行权重计算；然后对各项数据进行归一化处理，每一项无量纲化后的各个数据与对应的权重的乘积相加得到该类的环保指数，并对学生的每项环保指数分别进行排序；学校根据每项数据的环保指数排序划分出奖惩区间并确定奖惩额度，向学生发送奖惩信息，同时以经济效益和社会效益最大化作为目标函数建模，直观体现环保制度重要性；最后检验模型验证各项评价奖惩项目对环保意识的影响；所述后台管理模块用于组织机构管理、角色权限管理、系统用户管理和系统维护，在角色权限管理中设立教师平台和学生平台，教师平台用于记录、修改各项评价奖惩项目的数据，查看所有学生的成绩和排名，并且用于浏览所有学生微信公众留言记录，进行互动交流；学生平台用于查看本人成绩和排名，并且用于在微信公众号留言、评论。2.根据权利要求1所述的学生环保意识评价奖惩系统，其特征在于：所述数据采集模块通过在线填报微信公众号采集学生对公众号上环保活动的宣传和建议的环保贡献度评分；通过终端设备填报采集老师对学生参加环保活动和环保课程的评分；通过IC卡采集学生每月洗澡用水量、学校水房热水取水量、每月用电量，所述IC卡为学生手持接触式IC卡，每个学生人手一卡。3.根据权利要求1所述的学生环保意识评价奖惩系统，其特征在于：所述中央处理模块的计算步骤是：1)、求取各评价奖惩项目的权重根据环保活动评价、环保课程评价、环保贡献度评价、用水量和用电量项目数据与环保意识以及奖惩情况的关系，采用基于特征加权的特征选择算法，根据各个特征和类别的相关性赋予特征不同的权重，随机选取n个样本作为训练集，样本抽样的次数为5次，特征权重的阈值为σ，即输入为：n个训练样本X，每个训练样本包括环保活动评价、环保课程评价、环保贡献度评价、用水量、用电量5个特征Fi，迭代次数为T；输出为：每个特征Fi的权重wi∈[-1,1]；初始化：对每个特征的权重初始化为0，wi＝0；随机从数据集中选择一个样本H；找到H的相同类别的最近邻样本NHx和不同类别最近邻样本NMx；通过公式Ⅰ迭代计算：根据数据调查，环保意识取值为1、2、3、4四种，1代表环保意识强，2代表环保意识良好，3代表环保意识一般，4代表环保意识差，两个样本在特征Fi处的距离函数diff可以通过公式Ⅱ计算：每一次迭代，每个特征的权重都得到更新，并且归一化为-1到1之间，输出是每个特征的权重；2)、对采集到的样本数据进行归一化处理，得到无量纲化后的数据归一化处理前，先将样本数据转化为样本矩阵Xn×5：其中，Xn×5表示一个n行5列的一个矩阵，代表n个样本实例，并且每个样本实例是5维的，表示5个特征；xij表示第j人特征变量在第i个样本实例上的观测值；Xj代表第j个特征变量的观测向量；Ii代表第i个样本实例的观测向量...

【专利技术属性】
技术研发人员：王博，吴少怀，刘婷，林志恒，赵欣晔，
申请(专利权)人：渤海大学，
类型：发明
国别省市：辽宁,21