一种教育发展研究的优化方法技术

本发明专利技术涉及一种教育发展研究的优化方法，特别涉及预测或优化领域。包括以下步骤：S1：获取并根据评价对象集，评价指标集、m个区域n个指标的观察值生成决策信息系统，再根据所述决策信息系统得到权重ω；S2：根据空间关联粒矩阵和所述权重ω得到评价矩阵I

【技术实现步骤摘要】
一种教育发展研究的优化方法
本专利技术涉及预测或优化领域，特别涉及一种教育发展研究的优化方法。
技术介绍
教育是国家的立国之本，教育均衡协调发展一直是国家和人民关心关注的焦点。研究我国教育发展的空间分布，分析不同区域的教育差距，有利于认清各区域教育发展的优劣，优化教育空间布局，进一步促进区域教育的平衡协同发展。本文提出一种基于粒矩阵与空间自相关相融合的混合模型，利用长江教育研究院发布的《中国教育指数2017》数据，分析教育发展12个教育指标，研究2017年全国及各省(自治区、直辖市)教育发展水平。研究结果表明全国31个省市教育发展具有较强的空间自相关性，在空间的分布上存在比较相似的空间聚集特性。教育发展指数分析结果看到全国分布特征明显，教育发展呈现出均衡性，但创新水平和绿色水平区域差异性依然存在，较高的创新水平分布主要集中在东南区域，较低的绿色水平分布集中在西北区域。关于教育空间分布问题的研究，近年来许多专家学者提出了自己独特的视角和研究方法。比如高卫东(2018),基于引力模型、复杂网络模型和区位熵分析，探讨中国高等教育省际间的空间联本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种教育发展研究的优化方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：获取并根据评价对象集，评价指标集、m个区域n个指标的观察值生成决策信息系统，再根据所述决策信息系统得到权重ω；/nS2：根据空间关联粒矩阵和所述权重ω得到评价矩阵I

【技术特征摘要】
1.一种教育发展研究的优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：获取并根据评价对象集，评价指标集、m个区域n个指标的观察值生成决策信息系统，再根据所述决策信息系统得到权重ω；
S2：根据空间关联粒矩阵和所述权重ω得到评价矩阵Iij；
S3：根据所述评价矩阵Iij得到绿色指数。


2.根据权利要求1所述的教育发展研究的优化方法，其特征在于：
步骤S1具体可以为：
S11：生成决策信息系统S＝(U,V,A)，获取m个区域构成评价对象集U：U＝(u1,…,um)、n个指标构成评价指标集V：V＝(v1,…,vn)，和m个区域n个指标观察值构成的指标矩阵，所述指标矩阵表示为属性集
其中aij表示第i个区域第j个指标观察值；
S12：利用所述属性集A将对象集U划分为M个，记为{X1,X2,…,XM}，其中的Xi为信息粒；
S13：将所述信息粒Xi用一个长度为m的二进制向量表示，得到Xi＝{...

【专利技术属性】
技术研发人员：邹杨，韦鹏程，冉维，
申请(专利权)人：重庆第二师范学院，
类型：发明
国别省市：重庆;50