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申请/专利权人：辽宁石油化工大学

摘要：本发明名称为一种基于机器学习算法的大学生寝室调配方法；本发明属于社会行为学、数据科学、系统科学的交叉领域；本发明主要通过大学生的历史成绩数据以及寝室数据、通基于机器学习的经典算法，包括BP神经网络、Logistic回归、局部线性回归、支持向量机，建立学生成绩变化趋势的预测模型，通过模型精度比较筛选出适合各高校现实情况的数据模型；根据学生成绩分类，定义寝室状态，基于成绩变化趋势预测模型的基础上，计算出各寝室状态下的转化得分；根据实际情况合理设置约束条件，以转化得分最大为目标函数，通过CPLEX优化求解器求得最大目标函数值下各状态寝室的数量，实现寝室的优化调配。

主权项：1.一种基于机器学习算法的大学生寝室调配方法，其特征在于，根据大学生大一、大二的学习成绩数据，运用机器学习算法建立起大学生大三下学期以后的成绩变化趋势预测模型，能够预测学生大三下学期后的成绩变化趋势；具体包括如下步骤：搜集整理数据，搜集数据，根据缺省进行有效数据筛选；数据预处理，拟合学生大一上学期至大三上学期5个学期的成绩排名，得到成绩变化趋势量化值，结合当前寝室人员的分配情况，建立机器学习算法分析的标准化数据表；成绩变化趋势数据解析模型的建立，结合标准化数据表，分别运用BP神经网络、SVM、Logistic回归、局部线性回归进行数据解析模型的建立，其中特征输入为性别、初始成绩，宿舍内各状态同学的数量，目标输出为学生的成绩变化趋势；数据解析模型的选取，以大一上至大三上5个学期数据为训练数据集，大三下学期成绩数据作为测试数据集，进行模型的准确度测试，以确定成绩预测模型的选用；寝室状态量化，结合学生成绩等级的量化结果，根据寝室人员数量，可得有限种状态，结合成绩预测模型以及寝室人员安排，可以得到有限种状态下的寝室成员的成绩变化趋势，从而可以得到寝室整体的变化量化得分；约束条件与目标函数建立，根据各成绩等级划分的人员数量设置约束条件，建立约束条件与目标函数；最优寝室人员分配方案求解，运用CPLEX优化求解器，将约束条件与目标函数程序化输入，得到运行结果，以当前寝室分配为基础，以CPLEX运行结果为指导，完成寝室人员的优化调整；寝室调配的优化算法：基于成绩变化趋势预测模型，可以得到寝室内不同学生组合后的成绩变化转移概率；根据学生成绩状态的等级量化，可以得到有限种寝室人员组合种类，标注组合种类，基于机器学习算法可以得到组合种类间转化的概率转移矩阵；根据学生各状态的人数设置约束条件，以未来成绩变化的期望作为目标函数，最后采用优化求解器CPLEX，求解各组合类别的个数，实现寝室人员的优化调整。

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权利要求：

百度查询： 辽宁石油化工大学 一种基于机器学习算法的大学生寝室调配方法