CN110020771A - 一种基于二维码的干部测评装置及方法 - Google Patents

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CN110020771A CN201910011908.5A CN201910011908A CN110020771A CN 110020771 A CN110020771 A CN 110020771A CN 201910011908 A CN201910011908 A CN 201910011908A CN 110020771 A CN110020771 A CN 110020771A
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徐岷
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Abstract

本发明公开了一种基于二维码的干部测评装置及方法，涉及干部测评领域，特别是涉及一种基于二维码的干部测评装置及方法。利用测评管理服务器、被测评人数据服务器、二维码生成服务器和打印机设备；通过将二维码技术和网络测评方法结合，创建了一种新型的干部测评方法。可以防止被旁人窥探而造成的重复登录，冒名登录情况，增加了测评账户的安全性，使得已打印的二维码可以重复使用，节约了工作量和纸张成本，随机产生的测评账户用户名和密码，增加安全性，合理整合被测评人的量化项和非量化项，方便科学排序。本发明减少了管理人员的工作量，优化了测评整体管理流程，可应用于干部测评。

Description

一种基于二维码的干部测评装置及方法
技术领域
本发明属于干部测评领域，具体涉及一种基于二维码的干部测评装置及方法。
背景技术
传统的干部测评一般采用纸质测评方式，但是纸质测评方式统计效率低，浪费大量人力物力。随着信息化的发展，测评系统逐步取代纸质测评。现有的干部测评方法一般采用网络测评和现场测评两种方式。其中网络测评一般借助于互联网的网页或者微信公众号等输入方式，测评人无需集中到指定地点，可以直接在网上进行测评，操作快捷、方便。公开号CN201510252631公开了一种基于微信公众平台的投票系统，该发明只需要扫描二维码或者通过搜索公众号关注之后就可以进行投票，投票方便，但容易发生重复登录，冒名登录等事件；且缺少现场仪式感、现实感，易造成测评人的忽视，导致随意评分现象。现场测评一般将所有测评人集中到指定地点，由相关测评人随机抽取印有用户名和密码的纸条后，手动输入纸条上的用户名和密码，登录系统进行现场测评。这种方式具有仪式感、现实感，但纸条上的用户名和密码采用明文方式显示，如果摆放暴露，有被旁人窥探的风险；而且明文的用户名和密码易于记录，已打印的纸条不适合重复利用，则每次都要重新打印新的用户名和密码，增加工作量和纸张成本。目前二维码用于选票场合仅仅局限在对于选票图像位置的识别，公开号CN201510252631公开了基于二维码的选票及其识别方法，该方法可以通过二维码识别选票的正反顺序，确定内容块识别区域，再识别其中内容生成相应结果，这种方法每次都要重新打印新的选票，增加工作量和纸张成本，而且还存在无法自动识别的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于二维码的干部测评装置及方法，以实现基于二维码的干部测评功能。
为解决上述技术问题，本发明使用现有的成熟的数据抽取和整合技术、随机数生成技术、二维码技术、统计决策技术等，通过信息化手段和硬件设备设计，整合全部测评流程，采用的具体技术方案如下：
一种基于二维码的干部测评装置,其特征在于包括：测评管理服务器、被测评人数据服务器、二维码生成服务器和打印机设备；
所述测评管理服务器与所述的被测评人数据服务器通过LAN连接；
所述测评管理服务器与所述的二维码生成服务器通过LAN连接；
所述测评管理服务器与所述的打印机设备通过USB连接线连接；
所述被测评人数据服务器用于采集和存储被测评人的各类测评指标数值信息；
所述二维码生成服务器用于接收测评管理服务器所提供的测评页链接，最终生成二维码图片；
所述打印机设备用于打印二维码生成服务器最终生成的二维码图片；
所述测评管理服务器用于管理、连接各个部件，创建新测评，调用历史测评账户，生成测评账户用户名、密码和测评主页链接；通过被测评人数据服务器生成被测评人数据，通过随机数生成技术生成新增测评账户用户名和密码，通过二维码生成服务器生成二维码图片，通过打印机设备打印出二维码图片，测评人评分后，计算生成最终测评分值。
一种基于二维码的干部测评方法，包括测评数据预处理过程、测评数据分析过程、测评分数处理过程、随机账户生成过程。
所述的测评数据预处理过程如下：
步骤A1，测评管理服务器创建一次测评；
步骤A2，在被测评人数据服务器上输入所有被测评人量化项集合其中qtmn为第n个被测评人第m个量化项，1≤n≤N，1≤m≤M，N为被测评人总数，M为量化项总数，再输入所有被测评人量化项权重集合QW，QW＝{qw1,qw2,...qwm...,qwM}，qwm为第m个量化项权重；
步骤A3，测评管理服务器调用前一次测评所有测评账户的用户名集合US、密码集合UP，其中1≤told≤Told，Told为前一次测评账户数，为第told个测评账户用户名，为第told个测评账户密码；
步骤A4，计算T＝Tcurrent+Bp，T为此次测评账户总数，Tcurrent为此次测评人总数，Bp为此次测评备用账户总数；
步骤A5，计算Add＝T-Told，Add为此次测评新增测评账户数；
步骤A6，判断Add是否大于0，如果是转入A7，否则转入A13；
步骤A7，初始化t＝1，t为计数变量；
步骤A8，测评管理服务器采用随机账户生成方法计算第t个新增测评账户的用户名和密码；
步骤A9，测评管理服务器根据第t个新增测评账户的用户名和密码，生成第t个测评主页链接，发送给二维码服务器，生成第t个二维码图片；
步骤A10，t＝t+1；
步骤A11，判断t是否小于Add，如果是转入A8，否则转入A12；
步骤A12，测评管理服务器将Add个二维码图片发送给打印机设备输出打印，Told＝Told+Add；
步骤A13，测评数据预处理完毕。
所述的测评数据分析过程如下：
步骤B1，现场工作人员将上次回收的所有二维码图片和新增的Add个二维码图片带至测评现场；
步骤B2，给测评人发放二维码图片，测评人用智能手机中的扫码功能扫描二维码图片，自动转入测评主页链接；
步骤B3，测评管理服务器判断该二维码图片对应的测评账户是否已经登录，如果是转入B4，否则转入B5；
步骤B4，该二维码图片已经被非法登录，现场工作人员回收并销毁该二维码图片，并注销该二维码图片对应的测评账户，Told＝Told-1，转入B2；
步骤B5，测评人开始测评，测评人总数为Tcurrent，被测评人非量化项总数为C，1≤c≤C,测评完成后，测评人将测评结果集合提交至测评管理服务器，其中SCOREt是第t个测评人的非量化项集合，scroecnt是第t个测评人对第n个被测评人第c个非量化项；
步骤B6，采用公式对ALLSCORE降维操作，其中Maxcn为所有测评人对第n个被测评人第c个非量化项的最大值，其中Mincn为所有测评人对第n个被测评人第c个非量化项的最小值，得到被测评人非量化项集合
步骤B7，采用公式qsmn＝qtmn×qwm生成带权重的被测评人量化项集合
步骤B8，合并所有被测评人量化项和非量化项
1≤r≤R，R＝C+M，lsrn为第n个被测评人第r个项；
步骤B9，现场工作人员回收测评人二维码图片。
步骤B10，测评数据分析完毕。
所述的测评分数处理过程如下：
步骤C1，初始化n＝1；
步骤C2，计算第n个被测评人所有项平均分Avgn、数学期望EXn，其中
步骤C3，初始化r＝1；
步骤C4，计算第n个被测评人第r项方差DXrn，DXrn＝E{[lsrn-EXn]2}；
步骤C5，判断DXrn是否等于0，如果是转入C6，否则转入C7；
步骤C6，lsrn＝0；
步骤C7，计算第n个被测评人第r个项的总体标准差σrn，
步骤C8，计算ε，ε＝2×|σrn-Avgn|；
步骤C9，判断ε是否大于σrn，如果是转入C11，否则转入C10；
步骤C10，lsrn＝0；
步骤C11，计算第n个被测评人第r个项的标准分rσrn，
步骤C12，计算第n个被测评人所有项最高分Maxn，
步骤C13，计算第n个被测评人第r个项的百分制分数BScorern，
步骤C14，r＝r+1；
步骤C15，判断r是否大于R，如果是转入C16，否则转入C4；
步骤C16，计算第n个被测评人总分fn，
步骤C17，n＝n+1；
步骤C18，判断n是否大于N，如果是转到C19，否则转到C2；
步骤C19，得到所有被测评人总分集合F，F＝{f1,f2,...fn,...,fN}，对集合F排序，得到对被测评人的测评结果；
步骤C20，测评分数处理完毕。
所述的随机账户生成过程如下：
步骤D1，从自然数中随机选一个数xt，xt为第t个测评账户的随机变量；
步骤D2，计算xt的分布律pt，pt＝P(X＝xt)，再计算pt-1＝P(X＝xt-1)；
步骤D3，在区间[0,1]上产生pt的随机数Randt；
步骤D4，判断Randt是否小于pt-1并且大于pt，如果是转入D5，否则转入D1；
步骤D5，判断Randt是否和测评管理服务器现有测评账户的用户名重复，如果是转入D1，否则转入D6；
步骤D6，得到第t个测评账户的用户名Ut，Ut＝Randt；
步骤D7，计算第t个测评账户的全排列集合Apst，Apst＝{0,1,2,...,2t}；
步骤D8，初始化i＝1，Ht＝{}，XHt＝{}，RHt＝{}，其中Ht为第t个测评账户的混沌数值集合，XHt为第t个测评账户的循环数值集合，RHt为第t个测评账户的排列数值集合；
步骤D9，计算Ut的第i个混沌数值h(Ut,i)，h(Ut,i)＝uxi(1-xi)，3.5699456＜u≤4；
步骤D10，将h(Ut,i)加入Ht；
步骤D11，从Apst中任意选取一个数值xh(Ut,i)，将xh(Ut,i)加入XHt后，从Apst中删除xh(Ut,i)；
步骤D12，从Apst中任意选取一个数值rh(Ut,i)，将rh(Ut,i)加入RHt后，从Apst中删除rh(Ut,i)；
步骤D13，i＝i+1；
步骤D14，判断i是否大于t，如果是转入D15，否则转入D9；
步骤D15，得到第t个测评账户的数值集合
Ht＝{h(Ut,1),h(Ut,2),...h(Ut,i)...h(Ut,t)}
XHt＝{xh(Ut,1),xh(Ut,2),...xh(Ut,i)...xh(Ut,t)}；
RHt＝{rh(Ut,1),rh(Ut,2),...rh(Ut,i)...rh(Ut,t)}
步骤D16，得到第t个测评账户的密码PSt
步骤D17，随机账户生成完毕。
本发明具有有益效果。
本发明通过将二维码技术和网络测评方法结合，创建了一种新型的干部测评方法。采用二维码技术可以防止被旁人窥探而造成的重复登录，冒名登录情况，增加了测评账户的安全性，使得已打印的二维码可以重复使用，节约了工作量和纸张成本。采用随机数生成技术可以产生随机的测评账户用户名和密码，增加安全性。采用统计决策技术可以综合评价被测评人的量化项和非量化项并合理的整合为统一分数，并采用科学的方法进行最终的排序。本发明减少了管理人员的工作量，优化了测评整体管理流程。
附图说明
图1是一种基于二维码的干部测评装置的总体结构示意图。
图2是测评数据预处理方法的流程图。
图3是测评数据分析方法的流程图。
图4是测评分数处理方法的流程图。
图5是随机账户生成方法的流程图。
图6是一种基于二维码的干部测评装置生成的二维码图片。
图中：1-测评管理服务器、2-被测评人数据服务器、3-二维码生成服务器、4-打印机设备。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细地说明。
由图1所示的一种基于二维码的干部测评装置的总体结构示意图可知，它包括测评管理服务器1、被测评人数据服务器2、二维码生成服务器3、打印机设备4；
所述的测评管理服务器1与所述的被测评人数据服务器2通过LAN连接。
所述的测评管理服务器1与所述的二维码生成服务器3通过LAN连接。
所述的测评管理服务器1与所述的打印机设备4通过USB连接线连接。
本发明在使用时，各部件的功能描述如下。
所述的被测评人数据服务器2用于采集和存储被测评人的各类测评指标数值信息。
所述的二维码生成服务器3用于接收测评管理服务器1所提供的测评页链接，最终生成二维码图片。
所述的打印机设备4用于打印二维码生成服务器3最终生成的二维码图片。
所述的测评管理服务器1用于管理、连接各个部件，创建新测评，调用历史测评账户，生成测评账户用户名、密码和测评主页链接；通过被测评人数据服务器2生成被测评人数据，通过随机数生成技术生成新增测评账户用户名和密码，通过二维码生成服务器3生成二维码图片，通过打印机设备4打印出二维码图片，测评人评分后，计算生成最终测评分值。
由图1所示的一种基于二维码的干部测评装置的总体结构示意图中的各个部件结合图2所示的测评数据预处理方法的流程图描述如下：
步骤A1，测评管理服务器1创建一次测评；
步骤A2，在被测评人数据服务器2上输入所有被测评人量化项集合其中qtmn为第n个被测评人第m个量化项，1≤n≤N，1≤m≤M，N为被测评人总数，M为量化项总数，再输入所有被测评人量化项权重集合QW，QW＝{qw1,qw2,...qwm...,qwM}，qwm为第m个量化项权重；
步骤A3，测评管理服务器1调用前一次测评所有测评账户的用户名集合US、密码集合UP，其中1≤told≤Told，Told为前一次测评账户数，为第told个测评账户用户名，为第told个测评账户密码；
步骤A4，计算T＝Tcurrent+Bp，T为此次测评账户总数，Tcurrent为此次测评人总数，Bp为此次测评备用账户总数；
步骤A5，计算Add＝T-Told，Add为此次测评新增测评账户数；
步骤A6，判断Add是否大于0，如果是转入A7，否则转入A13；
步骤A7，初始化t＝1，t为计数变量；
步骤A8，测评管理服务器1采用随机账户生成方法计算第t个新增测评账户的用户名和密码；
步骤A9，测评管理服务器1根据第t个新增测评账户的用户名和密码，生成第t个测评主页链接，发送给二维码服务器3，生成第t个二维码图片；
步骤A10，t＝t+1；
步骤A11，判断t是否小于Add，如果是转入A8，否则转入A12；
步骤A12，测评管理服务器1将Add个二维码图片发送给打印机设备4输出打印，Told＝Told+Add；
步骤A13，测评数据预处理完毕。
由图1所示的一种基于二维码的干部测评装置的总体结构示意图中的各个部件结合图3所示的测评数据分析方法的流程图描述如下：
步骤B1，现场工作人员将上次回收的所有二维码图片和新增的Add个二维码图片带至测评现场；
步骤B2，给测评人发放二维码图片，测评人用智能手机中的扫码功能扫描二维码图片，自动转入测评主页链接；
步骤B3，测评管理服务器1判断该二维码图片对应的测评账户是否已经登录，如果是转入B4，否则转入B5；
步骤B4，该二维码图片已经被非法登录，现场工作人员回收并销毁该二维码图片，并注销该二维码图片对应的测评账户，Told＝Told-1，转入B2；
步骤B5，测评人开始测评，测评人总数为Tcurrent，被测评人非量化项总数为C，1≤c≤C,测评完成后，测评人将测评结果集合提交至测评管理服务器1，其中SCOREt是第t个测评人的非量化项集合，scroecnt是第t个测评人对第n个被测评人第c个非量化项；
步骤B6，采用公式对ALLSCORE降维操作，其中Maxcn为所有测评人对第n个被测评人第c个非量化项的最大值，其中Mincn为所有测评人对第n个被测评人第c个非量化项的最小值，得到被测评人非量化项集合
步骤B7，采用公式qsmn＝qtmn×qwm生成带权重的被测评人量化项集合
步骤B8，合并所有被测评人量化项和非量化项
1≤r≤R，R＝C+M，lsrn为第n个被测评人第r个项；
步骤B9，现场工作人员回收测评人二维码图片。
步骤B10，测评数据分析完毕。
由图1所示的一种基于二维码的干部测评装置的总体结构示意图中的各个部件结合图4所示的测评分数处理方法的流程图描述如下：
步骤C1，初始化n＝1；
步骤C2，计算第n个被测评人所有项平均分Avgn、数学期望EXn，其中
步骤C3，初始化r＝1；
步骤C4，计算第n个被测评人第r项方差DXrn，DXrn＝E{[lsrn-EXn]2}；
步骤C5，判断DXrn是否等于0，如果是转入C6，否则转入C7；
步骤C6，lsrn＝0；
步骤C7，计算第n个被测评人第r个项的总体标准差σrn，
步骤C8，计算ε，ε＝2×|σrn-Avgn|；
步骤C9，判断ε是否大于σrn，如果是转入C11，否则转入C10；
步骤C10，lsrn＝0；
步骤C11，计算第n个被测评人第r个项的标准分rσrn，
步骤C12，计算第n个被测评人所有项最高分Maxn，
步骤C13，计算第n个被测评人第r个项的百分制分数BScorern，
步骤C14，r＝r+1；
步骤C15，判断r是否大于R，如果是转入C16，否则转入C4；
步骤C16，计算第n个被测评人总分fn，
步骤C17，n＝n+1；
步骤C18，判断n是否大于N，如果是转到C19，否则转到C2；
步骤C19，得到所有被测评人总分集合F，F＝{f1,f2,...fn,...,fN}，对集合F排序，得到对被测评人的测评结果；
步骤C20，测评分数处理完毕。
由图1所示的一种基于二维码的干部测评装置的总体结构示意图中的各个部件结合图5所示的随机账户生成方法的流程图描述如下：
步骤D1，从自然数中随机选一个数xt，xt为第t个测评账户的随机变量；
步骤D2，计算xt的分布律pt，pt＝P(X＝xt)，再计算pt-1＝P(X＝xt-1)；
步骤D3，在区间[0,1]上产生pt的随机数Randt；
步骤D4，判断Randt是否小于pt-1并且大于pt，如果是转入D5，否则转入D1；
步骤D5，判断Randt是否和测评管理服务器1现有测评账户的用户名重复，如果是转入D1，否则转入D6；
步骤D6，得到第t个测评账户的用户名Ut，Ut＝Randt；
步骤D7，计算第t个测评账户的全排列集合Apst，Apst＝{0,1,2,...,2t}；
步骤D8，初始化i＝1，Ht＝{}，XHt＝{}，RHt＝{}，其中Ht为第t个测评账户的混沌数值集合，XHt为第t个测评账户的循环数值集合，RHt为第t个测评账户的排列数值集合；
步骤D9，计算Ut的第i个混沌数值h(Ut,i)，h(Ut,i)＝uxi(1-xi)，3.5699456＜u≤4；
步骤D10，将h(Ut,i)加入Ht；
步骤D11，从Apst中任意选取一个数值xh(Ut,i)，将xh(Ut,i)加入XHt后，从Apst中删除xh(Ut,i)；
步骤D12，从Apst中任意选取一个数值rh(Ut,i)，将rh(Ut,i)加入RHt后，从Apst中删除rh(Ut,i)；
步骤D13，i＝i+1；
步骤D14，判断i是否大于t，如果是转入D15，否则转入D9；
步骤D15，得到第t个测评账户的数值集合
Ht＝{h(Ut,1),h(Ut,2),...h(Ut,i)...h(Ut,t)}
XHt＝{xh(Ut,1),xh(Ut,2),...xh(Ut,i)...xh(Ut,t)}；
RHt＝{rh(Ut,1),rh(Ut,2),...rh(Ut,i)...rh(Ut,t)}
步骤D16，得到第t个测评账户的密码PSt
步骤D17，随机账户生成完毕。
以下是发明人给出的实施例：
干部测评过程举例如下：
(一)采用测评数据预处理方法预处理测评数据
步骤A1，测评管理服务器1创建医生干部测评；
步骤A2，在被测评人数据服务器2上输入所有被测评人量化项集合被测评人总数N为50人，量化项总数为12项，再输入所有被测评人量化项权重集合QW，QW＝{0.12,...0.2...,0.02}，则手术量的量化项权重为0.12，门诊处方数的量化项权重为0.2，出院病人数的量化项权重为0.02；
步骤A3，测评管理服务器1调用前一次测评所有测评账户的用户名集合US、密码集合UP，其中US＝{}，UP＝{}，Told＝40为前一次测评账户数；
步骤A4，计算T＝Tcurrent+Bp，此次测评人总数Tcurrent＝60，此次测评备用账户总数Bp＝20，此次测评账户总数T＝120；
步骤A5，计算Add＝T-Told，此次测评新增测评账户数Add＝80；
步骤A6，判断Add是否大于0，如果是转入A7，否则转入A13；
步骤A7，初始化t＝1，t为计数变量；
步骤A8，测评管理服务器1采用随机账户生成方法计算第t个新增测评账户的用户名和密码；
步骤A9，测评管理服务器1根据第t个新增测评账户的用户名和密码，生成第t个测评主页链接，发送给二维码服务器3，生成第t个如图6所示的二维码图片；
步骤A10，t＝t+1；
步骤A11，判断t是否小于Add，如果是转入A8，否则转入A12；
步骤A12，测评管理服务器1将80个二维码图片发送给打印机设备4输出打印，Told＝Told+Add；
步骤A13，医生干部测评数据预处理完毕。
(二)采用随机账户生成方法生成测评账户
步骤D1，从自然数中随机选一个数xt，xt为第t个测评账户的随机变量；
步骤D2，计算xt的分布律pt，pt＝P(X＝xt)，再计算pt-1＝P(X＝xt-1)；
步骤D3，在区间[0,1]上产生pt的随机数Randt；
步骤D4，判断Randt是否小于pt-1并且大于pt，如果是转入D5，否则转入D1；
步骤D5，判断Randt是否和测评管理服务器1现有测评账户的用户名重复，如果是转入D1，否则转入D6；
步骤D6，得到第t个测评账户的用户名Ut，Ut＝Randt；
步骤D7，计算第t个测评账户的全排列集合Apst，Apst＝{0,1,2,...,2t}；
步骤D8，初始化i＝1，Ht＝{}，XHt＝{}，RHt＝{}，其中Ht为第t个测评账户的混沌数值集合，XHt为第t个测评账户的循环数值集合，RHt为第t个测评账户的排列数值集合；
步骤D9，计算Ut的第i个混沌数值h(Ut,i)，h(Ut,i)＝uxi(1-xi)，3.5699456＜u≤4；
步骤D10，将h(Ut,i)加入Ht；
步骤D11，从Apst中任意选取一个数值xh(Ut,i)，将xh(Ut,i)加入XHt后，从Apst中删除xh(Ut,i)；
步骤D12，从Apst中任意选取一个数值rh(Ut,i)，将rh(Ut,i)加入RHt后，从Apst中删除rh(Ut,i)；
步骤D13，i＝i+1；
步骤D14，判断i是否大于t，如果是转入D15，否则转入D9；
步骤D15，得到第t个测评账户的数值集合
Ht＝{h(Ut,1),h(Ut,2),...h(Ut,i)...h(Ut,t)}
XHt＝{xh(Ut,1),xh(Ut,2),...xh(Ut,i)...xh(Ut,t)}；
RHt＝{rh(Ut,1),rh(Ut,2),...rh(Ut,i)...rh(Ut,t)}
步骤D16，得到第t个测评账户的密码PSt
步骤D17，随机账户生成完毕。
(三)采用测评数据分析方法分析测评数据
步骤B1，现场工作人员将120个二维码图片带至测评现场；
步骤B2，给测评人发放二维码图片，测评人用智能手机中的扫码功能扫描二维码图片，自动转入测评主页链接；
步骤B3，测评管理服务器1判断该二维码图片对应的测评账户是否已经登录，如果是转入B4，否则转入B5；
步骤B4，该二维码图片已经被非法登录，现场工作人员回收并销毁该二维码图片，并注销该二维码图片对应的测评账户，Told＝Told-1，转入B2；
步骤B5，测评人开始测评，测评人总数为Tcurrent＝100，被测评人非量化项总数为C＝5，1≤c≤C,测评完成后，测评人将测评结果集合提交至测评管理服务器1，其中
步骤B6，采用公式对ALLSCORE降维操作，其中Maxcn为所有测评人对第n个被测评人第c个非量化项的最大值，其中Mincn为所有测评人对第n个被测评人第c个非量化项的最小值，得到被测评人非量化
步骤B7，采用公式qsmn＝qtmn×qwm生成带权重的被测评人量化项集合
步骤B8，合并所有被测评人量化项和非量化项
步骤B9，现场工作人员回收测评人二维码图片。
步骤B10，测评数据分析完毕。
(四)采用测评分数处理方法得到测评分数
步骤C1，初始化n＝1；
步骤C2，计算第n个被测评人所有项平均分Avgn、数学期望EXn，其中
步骤C3，初始化r＝1；
步骤C4，计算第n个被测评人第r项方差DXrn，DXrn＝E{[lsrn-EXn]2}；
步骤C5，判断DXrn是否等于0，如果是转入C6，否则转入C7；
步骤C6，lsrn＝0；
步骤C7，计算第n个被测评人第r个项的总体标准差σrn，
步骤C8，计算ε，ε＝2×|σrn-Avgn|；
步骤C9，判断ε是否大于σrn，如果是转入C11，否则转入C10；
步骤C10，lsrn＝0；
步骤C11，计算第n个被测评人第r个项的标准分rσrn，
步骤C12，计算第n个被测评人所有项最高分Maxn，
步骤C13，计算第n个被测评人第r个项的百分制分数BScorern，
步骤C14，r＝r+1；
步骤C15，判断r是否大于R，如果是转入C16，否则转入C4；
步骤C16，计算第n个被测评人总分fn，
步骤C17，n＝n+1；
步骤C18，判断n是否大于N，如果是转到C19，否则转到C2；
步骤C19，得到所有被测评人总分集合F，F＝{98,97,...85,...,75}，对集合F排序，得到对被测评人的测评结果；
步骤C20，测评分数处理完毕。

Claims (6)

1.一种基于二维码的干部测评装置,其特征在于包括：测评管理服务器、被测评人数据服务器、二维码生成服务器和打印机设备；
所述测评管理服务器与所述的被测评人数据服务器通过LAN连接；
所述测评管理服务器与所述的二维码生成服务器通过LAN连接；
所述测评管理服务器与所述的打印机设备通过USB连接线连接；
所述被测评人数据服务器用于采集和存储被测评人的各类测评指标数值信息；
所述二维码生成服务器用于接收测评管理服务器所提供的测评页链接，最终生成二维码图片；
所述打印机设备用于打印二维码生成服务器最终生成的二维码图片；
所述测评管理服务器用于管理、连接各个部件，创建新测评，调用历史测评账户，生成测评账户用户名、密码和测评主页链接；通过被测评人数据服务器生成被测评人数据，通过随机数生成技术生成新增测评账户用户名和密码，通过二维码生成服务器生成二维码图片，通过打印机设备打印出二维码图片，测评人评分后，计算生成最终测评分值。
2.根据权利要求1所述的一种基于二维码的干部测评装置的测评方法，其特征在于包括以下先后过程：测评数据预处理过程、测评数据分析过程、测评分数处理过程以及随机账户生成过程。
3.根据权利要求2所述的一种基于二维码的干部测评方法，其特征在于所述的测评数据预处理过程包括以下步骤：
步骤A1，测评管理服务器创建一次测评；
步骤A2，在被测评人数据服务器上输入所有被测评人量化项集合其中qtmn为第n个被测评人第m个量化项，1≤n≤N，1≤m≤M，N为被测评人总数，M为量化项总数，再输入所有被测评人量化项权重集合QW，QW＝{qw1,qw2,...qwm...,qwM}，qwm为第m个量化项权重；
步骤A3，测评管理服务器调用前一次测评所有测评账户的用户名集合US、密码集合UP，其中1≤told≤Told，Told为前一次测评账户数，为第told个测评账户用户名，为第told个测评账户密码；
步骤A4，计算T＝Tcurrent+Bp，T为此次测评账户总数，Tcurrent为此次测评人总数，Bp为此次测评备用账户总数；
步骤A5，计算Add＝T-Told，Add为此次测评新增测评账户数；
步骤A6，判断Add是否大于0，如果是转入A7，否则转入A13；
步骤A7，初始化t＝1，t为计数变量；
步骤A8，测评管理服务器采用随机账户生成方法计算第t个新增测评账户的用户名和密码；
步骤A9，测评管理服务器根据第t个新增测评账户的用户名和密码，生成第t个测评主页链接，发送给二维码服务器，生成第t个二维码图片；
步骤A10，t＝t+1；
步骤A11，判断t是否小于Add，如果是转入A8，否则转入A12；
步骤A12，测评管理服务器将Add个二维码图片发送给打印机设备输出打印，Told＝Told+Add；
步骤A13，测评数据预处理完毕。
4.根据权利要求2所述的一种基于二维码的干部测评方法，其特征在于所述的测评数据分析过程包括以下步骤：
步骤B1，现场工作人员将上次回收的所有二维码图片和新增的Add个二维码图片带至测评现场；
步骤B2，给测评人发放二维码图片，测评人用智能手机中的扫码功能扫描二维码图片，自动转入测评主页链接；
步骤B3，测评管理服务器判断该二维码图片对应的测评账户是否已经登录，如果是转入B4，否则转入B5；
步骤B4，该二维码图片已经被非法登录，现场工作人员回收并销毁该二维码图片，并注销该二维码图片对应的测评账户，Told＝Told-1，转入B2；
步骤B5，测评人开始测评，测评人总数为Tcurrent，被测评人非量化项总数为C，1≤c≤C,测评完成后，测评人将测评结果集合提交至测评管理服务器，其中SCOREt是第t个测评人的非量化项集合，scroecnt是第t个测评人对第n个被测评人第c个非量化项；
步骤B6，采用公式对ALLSCORE降维操作，其中Maxcn为所有测评人对第n个被测评人第c个非量化项的最大值，其中Mincn为所有测评人对第n个被测评人第c个非量化项的最小值，得到被测评人非量化项集合
步骤B7，采用公式qsmn＝qtmn×qwm生成带权重的被测评人量化项集合
步骤B8，合并所有被测评人量化项和非量化项
1≤r≤R，R＝C+M，lsrn为第n个被测评人第r个项；
步骤B9，现场工作人员回收测评人二维码图片。
步骤B10，测评数据分析完毕。
5.根据权利要求2所述的一种基于二维码的干部测评方法，其特征在于所述的测评分数处理过程包括以下步骤：
步骤C1，初始化n＝1；
步骤C2，计算第n个被测评人所有项平均分Avgn、数学期望EXn，其中
步骤C3，初始化r＝1；
步骤C4，计算第n个被测评人第r项方差DXrn，DXrn＝E{[lsrn-EXn]2}；
步骤C5，判断DXrn是否等于0，如果是转入C6，否则转入C7；
步骤C6，lsrn＝0；
步骤C7，计算第n个被测评人第r个项的总体标准差σrn，
步骤C8，计算ε，ε＝2×|σrn-Avgn|；
步骤C9，判断ε是否大于σrn，如果是转入C11，否则转入C10；
步骤C10，lsrn＝0；
步骤C11，计算第n个被测评人第r个项的标准分rσrn，
步骤C12，计算第n个被测评人所有项最高分Maxn，
步骤C13，计算第n个被测评人第r个项的百分制分数BScorern，
步骤C14，r＝r+1；
步骤C15，判断r是否大于R，如果是转入C16，否则转入C4；
步骤C16，计算第n个被测评人总分fn，
步骤C17，n＝n+1；
步骤C18，判断n是否大于N，如果是转到C19，否则转到C2；
步骤C19，得到所有被测评人总分集合F，F＝{f1,f2,...fn,...,fN}，对集合F排序，得到对被测评人的测评结果；
步骤C20，测评分数处理完毕。
6.根据权利要求2所述的一种基于二维码的干部测评方法，其特征在于所述的随机账户生成过程包括以下步骤：
步骤D1，从自然数中随机选一个数xt，xt为第t个测评账户的随机变量；
步骤D2，计算xt的分布律pt，pt＝P(X＝xt)，再计算pt-1＝P(X＝xt-1)；
步骤D3，在区间[0,1]上产生pt的随机数Randt；
步骤D4，判断Randt是否小于pt-1并且大于pt，如果是转入D5，否则转入D1；
步骤D5，判断Randt是否和测评管理服务器现有测评账户的用户名重复，如果是转入D1，否则转入D6；
步骤D6，得到第t个测评账户的用户名Ut，Ut＝Randt；
步骤D7，计算第t个测评账户的全排列集合Apst，Apst＝{0,1,2,...,2t}；
步骤D8，初始化i＝1，Ht＝{}，XHt＝{}，RHt＝{}，其中Ht为第t个测评账户的混沌数值集合，XHt为第t个测评账户的循环数值集合，RHt为第t个测评账户的排列数值集合；
步骤D9，计算Ut的第i个混沌数值h(Ut,i)，h(Ut,i)＝uxi(1-xi)，3.5699456＜u≤4；
步骤D10，将h(Ut,i)加入Ht；
步骤D11，从Apst中任意选取一个数值xh(Ut,i)，将xh(Ut,i)加入XHt后，从Apst中删除xh(Ut,i)；
步骤D12，从Apst中任意选取一个数值rh(Ut,i)，将rh(Ut,i)加入RHt后，从Apst中删除rh(Ut,i)；
步骤D13，i＝i+1；
步骤D14，判断i是否大于t，如果是转入D15，否则转入D9；
步骤D15，得到第t个测评账户的数值集合
Ht＝{h(Ut,1),h(Ut,2),...h(Ut,i)...h(Ut,t)}
XHt＝{xh(Ut,1),xh(Ut,2),...xh(Ut,i)...xh(Ut,t)}；
RHt＝{rh(Ut,1),rh(Ut,2),...rh(Ut,i)...rh(Ut,t)}
步骤D16，得到第t个测评账户的密码PSt
步骤D17，随机账户生成完毕。
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