CN113283694A - 配电网作业考核方法及系统 - Google Patents

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陈长金
刘哲
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Abstract

本发明公开了一种配电网作业考核方法，包括统计学生成绩，构建知识点成绩指标集C，根据学员成绩建立样本集S；建立学生总成绩指标集B；基于样本集S、学生总成绩指标集B以及知识点成绩指标集C计算知识点成绩指标集C对于样本集S的信息增益率；根据知识点成绩指标集C对于样本集S的信息增益率构建成绩决策树，本发明通过构建成绩决策树能够清楚的看出各知识点和总成绩的直接关系，能够方便教员日后做出有针对性的培训。

Description

配电网作业考核方法及系统
技术领域
本发明属电力系统培训技术领域，尤其涉及一种配电网作业考核方法及其控制方法。
背景技术
随着近些年电网规模和相关从业人员人数的扩大，电力培训行业也在迅速发展。在现在的电力培训领域中，依然以传统的理论考试结合实际操作为主，考试体系和内容不够完善，使得教员和学员的工作与学习都面临巨大挑战。
在此背景下，考题的设计可能不够完善，对于频繁出错的重点内容的针对性不强，题目所包含的知识点的内在联系不明显。每位学员的考试成绩只能针对学员自身的某一项工作，无法将大量的学员的考试数据结合，统计出现频率较高的问题，并针对此进行着重考察。教员也很难总结各个考点之间的联系以及学员所面临的普遍问题，给后续的总结工作带来很大的难度。
发明内容
为了解决现有技术存在的问题，本发明提供一种配电网作业考核方法，能够准确的得到学生成绩的决定因素。
本发明所要解决的技术问题是通过以下技术方案实现的：
第一方面，提供了一种配电网作业考核方法，包括：
统计学生成绩，构建知识点成绩指标集C；
根据学员成绩和知识点成绩指标集C构建成绩决策树。
结合第一方面，进一步的，所述知识点成绩指标集C具体为：
计算每个学员各知识点的得分率P，针对每个知识点，将该知识点的得分率最大值记作Smax，最小值记作Smin，据此划分三个区间[Smin,Smin+d)、[Smin+d,Smin+2d)、[Smin+2d,Smax)，分别对应“未掌握”、“了解”和掌握，其中，d为区间宽度，d＝(Smax-Smin)/3。
结合第一方面，进一步的，所述根据学员成绩和知识点掌握情况构建成绩决策树具体为：
根据学员成绩建立样本集S；
建立学生总成绩指标集B；
基于样本集S、学生总成绩指标集B以及知识点成绩指标集C计算知识点成绩指标集C对于样本集S的信息增益率；
根据知识点成绩指标集C对于样本集S的信息增益率构建成绩决策树。
结合第一方面，进一步的，计算知识点成绩指标集C对于样本集S的信息增益率具体为：
根据公式(1)计算试卷信息熵
Figure BDA0003022213720000021
其中，
Figure BDA0003022213720000022
为样本集S中第i种成绩指标出现的概率，n为学生总成绩指标集B中的指标种类个数；
再以知识点成绩指标集C对样本集S进行分类，得到对于C的信息熵如式(2)所示：
Figure BDA0003022213720000023
其中，
Figure BDA0003022213720000024
则将知识点成绩指标集C作为分支节点的信息增益如下式所示：
Gain(C)＝info(S1,S2,…Sn)-E(C) (4)
信息增益率为：
Figure BDA0003022213720000025
其中，splitinfo(C)为分割信息：
Figure BDA0003022213720000026
其中，Sn表示样本集S通过学生总成绩指标集B第n类指标分类后得的的子集，Snj表示Sn通过成绩指标集C中第j类指标分类后得到的子集，pij为在样本集S中选择Sij出现的概率；pj为在样本集S中选择Skj出现的概率，k取1到n；m为知识点成绩指标集C中指标类别个数。
结合第一方面，进一步的，所述根据知识点成绩指标集C对于样本集S的信息增益率构建成绩决策树具体为：
将知识点成绩指标集C中信息增益率最大的一类指标作为作为成绩决策树的根节点或者子节点，直到分类准确率大于准确率阀值的时候停止分支。
第二方面，提供了一种配电网作业考核系统，其特征在于，包括：
知识点指标构建模块：用于统计学生成绩，构建知识点成绩指标集C；
决策树生成模块：用于根据学员成绩和知识点成绩指标集C构建成绩决策树。
本发明有益效果：本发明通过构建成绩决策树能够清楚的看出各知识点和总成绩的直接关系，能够方便教员日后做出有针对性的培训。
附图说明
图1为本发明的流程图。
图2为本发明中成绩决策树的结构示意图。
具体实施方式
为了进一步描述本发明的技术特点和效果，以下结合附图和具体实施方式对本发明做进一步描述。
本发明提供的一种配电网作业考核方法如图1-2所示，包括如下步骤：
步骤一、统计学生成绩，构建知识点成绩指标C，具体为：
根据统计的学生成绩计算每个学员各知识点的得分率P，针对每个知识点，将该知识点的得分率最大值记作Smax，最小值记作Smin，据此划分三个区间[Smin,Smin+d)、[Smin+d,Smin+2d)、[Smin+2d,Smax)，分别对应“未掌握”、“了解”和掌握，其中，d为区间宽度，d＝(Smax-Smin)/3。成绩指标C为一个集合，其中包含本次考试中涵盖的各知识点以及“未掌握”、“了解”和“掌握”几种类别，并将各知识点通过分数区间和分别对应“未掌握”、“了解”和“掌握”对应起来。
步骤二、根据统计的学生成绩构建样本集S；
样本集S中包括学生的各类成绩(总成绩、各知识点成绩等)
步骤三、构建学生总成绩指标集B
指标B将单个学生总成绩划分为两个区间，分别对应着“合格”与“不合格”
步骤四、基于样本集S、学生总成绩指标集B以及知识点成绩指标集C计算知识点成绩指标集C对于样本集S的信息增益率；
该计算是通过C4.5算法实现的，具体如下所示：
根据公式(1)计算试卷信息熵
Figure BDA0003022213720000031
其中，
Figure BDA0003022213720000041
为样本集S中第i种成绩指标出现的概率，n为学生总成绩指标集B中的指标种类个数；
再以知识点成绩指标集C对样本集S进行分类，得到对于C的信息熵如式(2)所示：
Figure BDA0003022213720000042
其中，
Figure BDA0003022213720000043
则将知识点成绩指标集C作为分支节点的信息增益如下式所示：
Gain(C)＝info(S1,S2,…Sn)-E(C) (4)
信息增益率为：
Figure BDA0003022213720000044
其中，splitinfo(C)为分割信息：
Figure BDA0003022213720000045
Figure BDA0003022213720000046
其中，Sn表示样本集S通过学生总成绩指标集B第n类指标分类后得的的子集，Snj表示Sn通过成绩指标集C中第j类指标分类后得到的子集，pij为在样本集S中选择Sij出现的概率；pj为在样本集S中选择Skj出现的概率，k取1到n；m为知识点成绩指标集C中指标类别个数。
步骤五、构建成绩决策树；
具体为：通过上述公式可计算出知识点成绩指标集C中各知识点对于样本集S的增益率GainRatio，将知识点成绩指标集C中信息增益率最大的一类指标作为作为成绩决策树的根节点或者子节点，直到分类准确率大于准确率阀值(根据经验取80％)的时候停止分支，此时样本子集纯度较高，分类较为精准。
以下提供了一个应用实例：
样本分布数据如表1所示：
表1
Figure BDA0003022213720000051
本次样本集S中有十位学员，选取学员总成绩作为最终分类：其中6位总成绩为合格(S1)，4位为不合格(S2)。首先计算样本集S的信息熵：
Figure BDA0003022213720000052
知识点成绩指标集C中以知识点作为分类，共包括带电作业(理论)、停电作业(理论)、带电作业(实操)、停电作业(实操)四个知识点，其中每个知识点都包括“掌握”，“了解”和“未掌握”三个区间。再以“带电作业(理论)”知识点对样本集S分类，如表2所示
表2
掌握 了解 未掌握
总成绩“合格” S<sub>11</sub>＝6 S<sub>12</sub>＝0 S<sub>13</sub>＝0
总成绩“不合格” S<sub>21</sub>＝1 S<sub>22</sub>＝2 S<sub>23</sub>＝1
掌握“带电作业(理论)”知识点且总成绩合格的人数有6人(S11)，不合格的有1人(S21)；了解“带电作业(理论)”知识点且总成绩合格的人数有0人(S12)，不合格的有2人(S22)；未掌握“带电作业(理论)”知识点且总成绩合格的人数有0人(S13)，不合格的有1人(S23)。则按“带电作业(理论)”知识点划分的样本子集的信息熵有：
Figure BDA0003022213720000061
分裂信息为：
Figure BDA0003022213720000062
则信息增益为：
Gain(C1)＝info(S1,S2)-E(C1)＝0.556
信息增益率为：
Figure BDA0003022213720000063
依照上述分类和计算方法，还可以计算出“停电作业(理论)”、“带电作业(实操)”和“停电作业(实操)”三个知识点的信息增益率分别为：
Figure BDA0003022213720000064
Figure BDA0003022213720000065
Figure BDA0003022213720000066
其中，C1～C4为知识点成绩指标集C中的四个元素，分别和带电作业(理论)、停电作业(理论)、带电作业(实操)、停电作业(实操)四个知识点对应。为比较上述四个知识点的信息增益率，可选取其中最大值作为成绩决策树的根节点。通过上述计算可知“带电作业(理论)”知识点信息增益率最大，该节点有“掌握”，“了解”和“未掌握”三个分支，则准确率可计算。其中P(了解，不合格)＝100％，P(未掌握，不合格)＝100％，均大于所设定的准确率(80％)，则这两个分支无需再计算。对于“掌握”分支继续上述分类迭代计算，并生成相应子分支。
通过上述迭代计算，可以构建出以知识点为节点的配电网作业考核系统成绩决策树，如图2所示。此成绩决策树表明，对考试总成绩影响最大的因素是“带电作业(理论)”知识点，若此知识点不能完全掌握，则总成绩必定不合格；其次是“停电作业(实操)”和“停电作业(理论)”知识点。
通过C4.5算法产生的决策树模型，教员可以一目了然地了解学员总成绩与各知识点之间的联系，并做出针对性教学和培训。
本发明还提供了一种配电网作业考核系统，包括：
(1)知识点指标构建模块：用于统计学生成绩，构建知识点成绩指标集C；
根据知识点成绩指标集C的反馈，判断学生在本次考核中对各个知识点的掌握情况，初步了解学生的整体的优劣势科目，对学生掌握不好的知识点进行筛选，也能反映出实际教学中可能存在的不足，从而在接下来的教学中进行重点关注。
(2)决策树生成模块：用于根据根据学员成绩和知识点成绩指标集C构建成绩决策树。
基于上述实例，可以看出通过最终生成的成绩决策树反馈，判断配电网作业考核通过的决定性因素。在实例中，可见带电作业(理论)是决策树根节点，则此项考核对于总成绩影响最大，此后关于配电网作业的教学工作都应以此项内容为基础进行重点培训。依靠本考核系统，教员可以随时根据学生成绩水平进行针对性教学，因材施教、着重培养。
上述实施例不以任何形式限定本发明，凡采取等同替换或等效变换的形式所获得的技术方案，均落在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种配电网作业考核方法，其特征在于，包括：
统计学生成绩，构建知识点成绩指标集C；
根据学员成绩和知识点成绩指标集C构建成绩决策树。
2.根据权利要求1所述的一种配电网作业考核方法，其特征在于，所述知识点成绩指标集C具体为：
计算每个学员各知识点的得分率P，针对每个知识点，将该知识点的得分率最大值记作Smax，最小值记作Smin，据此划分三个区间[Smin,Smin+d)、[Smin+d,Smin+2d)、[Smin+2d,Smax)，分别对应“未掌握”、“了解”和掌握，其中，d为区间宽度，d＝(Smax-Smin)/3。
3.根据权利要求1所述的一种配电网作业考核方法，其特征在于，所述根据学员成绩和知识点掌握情况构建成绩决策树具体为：
根据学员成绩建立样本集S；
建立学生总成绩指标集B；
基于样本集S、学生总成绩指标集B以及知识点成绩指标集C计算知识点成绩指标集C对于样本集S的信息增益率；
根据知识点成绩指标集C对于样本集S的信息增益率构建成绩决策树。
4.根据权利要求3所述的一种配电网作业考核方法，其特征在于，所述计算知识点成绩指标集C对于样本集S的信息增益率具体为：
根据公式(1)计算试卷信息熵
Figure FDA0003022213710000011
其中，
Figure FDA0003022213710000012
为样本集S中第i种成绩指标出现的概率，n为学生总成绩指标集B中的指标种类个数；
再以知识点成绩指标集C对样本集S进行分类，得到对于C的信息熵如式(2)所示：
Figure FDA0003022213710000013
其中，
Figure FDA0003022213710000014
则将知识点成绩指标集C作为分支节点的信息增益如下式所示：
Gain(C)＝info(S1,S2,…Sn)-E(C) (4)
信息增益率为：
Figure FDA0003022213710000021
其中，splitinfo(C)为分割信息：
Figure FDA0003022213710000022
其中，Sn表示样本集S通过学生总成绩指标集B第n类指标分类后得的的子集，Snj表示Sn通过成绩指标集C中第j类指标分类后得到的子集，pij为在样本S中选择Sij出现的概率；pj为在样本集S中选择Skj出现的概率，k取1到n；m为知识点成绩指标集C中指标类别个数。
5.根据权利要求4所述的一种配电网作业考核方法，其特征在于，所述根据知识点成绩指标集C对于样本集S的信息增益率构建成绩决策树具体为：
将知识点成绩指标集C中信息增益率最大的一类指标作为作为成绩决策树的根节点或者子节点，直到分类准确率大于准确率阀值的时候停止分支。
6.一种配电网作业考核系统，其特征在于，包括：
知识点指标构建模块：用于统计学生成绩，构建知识点成绩指标集C；
决策树生成模块：用于根据根据学员成绩和知识点成绩指标集C构建成绩决策树。
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