【技术实现步骤摘要】
基于大数据和人工智能的智慧校园管理方法
[0001]本专利技术涉及大数据和智慧校园领域，尤其涉及一种基于大数据和人工智能的智慧校园管理方法。
技术介绍
[0002]智慧校园指的是以物联网为基础的智慧化的校园工作、学习和生活一体化环境，这个一体化环境以各种应用服务系统为载体，将教学、科研、管理和校园生活进行充分融合。
[0003]目前，学校为学生分配宿舍时，普遍使用预分配的方式，即直接按照被录取的学生名单及院系专业，预先分配好宿舍。在学生入学时，直接按照预先分配的宿舍入住。因此，当前的宿舍分配管理方式并未考虑学生在生活习惯、性格等方面的差异，存在不同学生可能因为这些差异而可能产生矛盾的隐患。此外，学校需要尽可能将同一专业、同一班级的学生安排在同一宿舍、同一层楼、同一栋楼，尽可能做到宿舍连在一起，便于管理。
[0004]因此，相关技术中急需一种较为合理、人性化的学生宿舍分配技术手段。
技术实现思路
[0005]有鉴于此，本专利技术提供了一种基于大数据和人工智能的智慧校园管理方法，其包括：接收学生终...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据和人工智能的智慧校园管理方法，其特征在于，接收学生终端发送学生分析数据；所述学生分析数据包括第一类分析数据、第二类分析数据和第三类分析数据；所述第一类分析数据为基本信息特征数据；所述第二类分析数据为兴趣爱好特征数据；所述第三类分析数据为生活习惯特征数据；提取所述第一类分析数据、第二类分析数据和第三类分析数据的一阶统计量以得到第一类一阶统计量、第二类一阶统计量和第三类一阶统计量；提取所述第一类分析数据、第二类分析数据和第三类分析数据的二阶统计量以得到第一类二阶统计量、第二类二阶统计量和第三类二阶统计量；将所述第一类一阶统计量、第二类一阶统计量和第三类一阶统计量进行特征融合以得到第一类分析数据、第二类分析数据和第三类分析数据之间的一阶交互矩阵；提取所述一阶交互矩阵的上三角矩阵以得到一阶三角矩阵，并对所述一阶三角矩阵进行向量化以得到若干个一阶交互向量，然后对所述若干个一阶交互向量进行向量拼接以得到一阶聚合向量；将所述第一类二阶统计量、第二类二阶统计量和第三类二阶统计量进行特征融合以得到第一类分析数据、第二类分析数据和第三类分析数据之间的二阶交互矩阵；提取所述二阶交互矩阵的上三角矩阵以得到二阶三角矩阵，并对所述二阶三角矩阵进行向量化以得到若干个二阶交互向量，然后对所述若干个二阶交互向量进行向量拼接以得到二阶聚合向量；将所述一阶聚合向量和二阶聚合向量进行归一化，并将归一化后的一阶聚合向量和二阶聚合向量进行串联得到学生分析数据的聚合特征向量；将所有学生分析数据的聚合特征向量输入预先训练好的智慧校园管理模型以输出宿舍分配数据，并将其发送到学生终端。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基本信息特征数据用于表征学生的基本信息；所述兴趣爱好特征数据用于表征学生的兴趣爱好；所述生活习惯特征数据用于表征学生的生活习惯。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述智慧校园管理模型包括：第一子模型、第二子模型和第三子模型；所述第一子模型包括：输入层、卷积层和输出层；所述第二子模型包括：输入层、隐藏层和输出层。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，从数据库获取智慧校园管理模型的模型训练数据，并将所述模型训练数据分为第一训练数据和第二训练数据；所述第一训练数据为聚合特征向量；所述第二训练数据为学生类型标签；将所述第一训练数据输入智慧校园管理模型，第一子模型将第一训练数据映射到第二训练数据以生成标准样本分布；第二子模型基于所述标准样本分布获取第一训练数据的标准概率分布并将其作为第一标准概率分布；第二子模型基于所述标准样本分布获取第二训练数据的标准概率分布并将其作为第二标准概率分布。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述标准样本分布、第一标准概率分布和第二标准概率分布生成第一标准损失函数；所述第一标准损失函数用于将第一子模型
的损失最小化将第二子模...
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