CN114298877A - 一种基于社会治理的指数评价系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于社会治理的指数评价系统，包括：评价指标库模块通过社会治理评价体系，抓取并筛选评价指标，基于评价指标，建立目标平台的评价指标库；指标评价指数模块用于采集目标平台上指标信息，对指标信息进行量化分析，生成对应的量化指标数据，统计量化指标数据，定期对量化指标数据进行评分计算，生成指标评价指数；对比模块用于对比指标评价指数和预设的标准指标评价指数的相符性；当相符性大于等于预设的相符阈值时，将指标评价指数传输至评价指标库进行保存；当相符性小于预设的相符阈值时，将指标评价指数上传至评价指标库，同时基于目标平台预设的指标评价模型，对目标平台中和评价指标相关的平台信息进行统计和评估。

Description

一种基于社会治理的指数评价系统

技术领域

本发明涉及指数评价技术领域，特别涉及一种基于社会治理的指 数评价系统。

背景技术

目前，安全发展要求在推动经济又好又快发展的同时，更加注重 社会发展。社会文明程度对安全发展水平的影响表现在对科技的重视 程度和教育水平方面。提高科技、教育保障程度，有利于改善安全生 产条件，而且在一定的条件下，这个因素在一定程度上能通过人为的 影响力来加以控制，也是一个可通过增强人们的关注力来调控、缩短 安全生产事故易发周期的经济社会因素。

目前，缺乏一种针对社会治理特定的指标进行统计的系统，用于 对高校、企业和研发所等具有研发能力的场所进行社会治理指标的统 计，丞需一种计算合理、适用范围广、社会效益好的针对社会治理指 数评价方法。

发明内容

本发明提供一种基于社会治理的指数评价系统，以解决上述问题。

本发明提供一种基于社会治理的指数评价系统，包括：

评价指标库模块：用于通过预设的社会治理评价体系，抓取并筛 选关于社会治理的评价指标，基于所述评价指标，建立目标平台的评 价指标库；

指标评价指数模块：用于采集目标平台上关于每项评价指标的指 标信息，对所述指标信息进行量化分析，生成对应的量化指标数据， 统计所述量化指标数据，定期对所述量化指标数据进行评分计算，生 成指标评价指数；

对比模块：用于对比指标评价指数和预设的标准指标评价指数的 相符性，确定对比结果，并将所述对比结果传输至评价指标库进行保 存。

作为本技术方案的一种实施例，所述评价指标库模块，包括：

筛选结果单元：用于通过预设的社会治理评价体系，抓取并筛选 关于社会治理的评价指标，确定筛选结果；其中，

所述关于社会治理的评价指标包括研究与试验发展经费支出占 GDP比重、十万人国家三种专利授权数、平均受教育年限、平均预期 寿命、工伤保险覆盖率和城镇登记失业率；

所述筛选结果包括研究与试验发展经费支出占GDP比重、十万人 国家三种专利授权数和平均受教育年限；

目标平台数据库单元：用于获取目标平台的平台信息，通过所述 平台信息，建立目标平台数据库；

评价指标库单元：用于将筛选结果中的评价指标映射到目标平台 数据库中，建立关于目标平台的评价指标库。

作为本技术方案的一种实施例，所述指标评价指数模块，包括：

指标信息单元：用于采集并过滤目标平台的平台信息，过滤出和 评价指标相关的平台信息，确定指标信息；

分离单元：用于提取指标信息的指标特征，通过所述指标特征， 建立指标分类器，通过所述指标分类器，分离出和每项评价指标对应 的指标信息，确定分离结果；

量化指标数据单元：用于对每项分离结果中的指标信息进行量化 分析，生成对应的量化指标数据；

指标评价指数单元：用于将所述量化指标数据传输至预设的 Sigmoid指数模型，并定期对所述量化指标数据进行评分计算，生成 指标评价指数。

作为本技术方案的一种实施例，所述指标信息单元，包括：

平台数据库子单元：用于采集并统计目标平台的平台信息，建立 平台数据库；

提取信息子单元：用于基于预设的聚类模型和概率相关模型，从 平台数据库提取符合评价指标特征的平台信息，确定提取信息；

指标信息子单元：用于计算提取信息和评价指标的相关度，当所 述相关度大于预设的相关度阈值时，根据所述提取信息，确定指标信 息；

删除子单元：用于当所述相关度小于预设的相关度阈值时，将提 取信息在平台数据库中进行删除。

作为本技术方案的一种实施例，所述分离单元用于提取指标信息 的指标特征，通过所述指标特征，建立指标分类器，通过所述指标分 类器，分离出和每项评价指标对应的指标信息，确定分离结果，包括：

步骤1：提取指标信息的指标特征；

步骤2：将所述指标特征导入至预设的分类器模型进行提炼，建 立指标分类器；

其中，x代表关于预设的分类器模型，y代表关于指标特征的特征 向量，x_i代表第i个分类器模型中；

代表第i个分类器模型的转置， i＝1,2,…,m,m代表分类器模型的总个数；y_j代表第j批指标特征的特 征向量，j＝1,2,…,n，n代表特征向量的总批数；F(f|X,Y)代表在导 入函数f下指标特征的特征向量导入分类器模型时的指标分类器，X代 表分类器模型集合，Y代表特征向量集合,f代表指标特征的特征向量 导入分类器模型的导入函数，f_i，j代表第j批指标特征的特征向量导入 第i个分类器模型的导入函数，μ代表指标特征的特征向量在分类器模 型的分类并进行聚类结果，

代表关于导入函数的正态分布，μ₁代表 分类器模型中的分类函数,p代表条件概率,

代表关于分类器模型 中的分类函数的正态分布；μ₂代表指标特征的特征向量的特征聚类函 数，

代表关于指标特征的特征向量的正态分布；

步骤3：统计指标特征集合Y，建立指标特征矩阵

步骤4：将所述指标特征矩阵导入指标分类器，分离出和每项评 价指标对应的指标信息，确定分离结果。

作为本技术方案的一种实施例，所述量化指标数据单元，包括：

分层分析结果子单元：用于依据分离结果的分离顺序，将每项分 离结果中的指标信息传输至预设的大数据中心进行分层分析，并获取 分层分析结果；

影响系数计算子单元：用于基于大数据中心预设的经济影响因素 量化分析模型，对每项分离结果中的指标信息相互之间的影响系数进 行计算；

差值矩阵子单元：用于计算影响系数对分层分析结果的干扰值， 统计指标信息分类后的每层对应的分层分析结果的干扰值，并生成对 应的差值矩阵；

模型加权值子单元：用于通过经济影响因素量化分析模型分析出 的每项影响因素和对应影响系数，计算关于经济影响因素量化分析模 型的模型加权值；

量化指标数据子单元：用于通过所述模型加权值对差值矩阵进行 模糊互补，生成评价指标的量化指标信息，通过所述量化指标信息， 生成对应的量化指标数据。

作为本技术方案的一种实施例，所述量化指标数据子单元用于通 过所述模型加权值对差值矩阵进行模糊互补，生成评价指标的量化指 标信息，通过所述量化指标信息，生成对应的量化指标数据，包括以 下步骤：

通过所述模型加权值对差值矩阵进行模糊互补，生成评价指标的 量化指标信息，判断评价指标的量化指标信息和预设的指标信息的一 致性；其中，

当所述评价指标的量化指标信息和预设的指标信息一致，通过大 数据中心预设的经济影响因素量化分析模型，接收并记录对应的量化 指标数据；

当所述评价指标的量化指标信息和预设的指标信息不一致，则判 定经济影响因素量化分析模型对无法进行量化分析。

作为本技术方案的一种实施例，所述指标评价指数单元，包括：

指标指数数值单元：用于通过所述量化指标数据，建立不同指标 类型的指标指数数值；

评分单元：用于获取每种指标指数数值的设定的标准范围和临界 值，将所述指标指数数值、标准范围和临界值传输至预设的Sigmoid 指数模型；其中，

Sigmoid指数模型单元：用于通过所述Sigmoid指数模型，对指标 指数数值进行激活和评估，定期对所述量化指标数据进行评分计算， 生成指标评价指数。

作为本技术方案的一种实施例，所述对比模块，包括：

对比单元：用于对比指标评价指数和预设的标准指标评价指数的 相符性，确定对比结果；

保存单元：用于当所述对比结果为相符性大于等于预设的相符阈 值时，将所述指标评价指数传输至评价指标库进行保存；

统计评估单元：用于当所述对比结果为相符性小于预设的相符阈 值时，将指标评价指数上传至评价指标库，同时，基于目标平台预设 的指标评价模型，对目标平台中和评价指标相关的平台信息进行统计 和评估。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分 地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的 目的和其他优点可通过在所写的说明书以及附图中所特别指出的结 构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描 述。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分， 与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。 在附图中：

图1为本发明实施例中一种基于社会治理的指数评价系统模块 流程图；

图2为本发明实施例中一种基于社会治理的指数评价系统模块 流程图；

图3为本发明实施例中一种基于社会治理的指数评价系统模块 流程图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处 所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

需说明的是，当部件被称为“固定于”或“设置于”另一个部件， 它可以直接在另一个部件上或者间接在该另一个部件上。当一个部件 被称为是“连接于”另一个部件，它可以是直接或者间接连接至该另 一个部件上。

需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、 “左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方 位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述 本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特 定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限 制。

此外，需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系 术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而 不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系 或者顺序，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的 限定。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖 非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者 设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者 是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术 人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这 些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权 利要求及其等同物限定。

实施例1：

根据1所示，本发明实施例提供了一种基于社会治理的指数评价 系统，其特征在于，包括：

评价指标库模块：用于通过预设的社会治理评价体系，抓取并筛 选关于社会治理的评价指标，基于所述评价指标，建立目标平台的评 价指标库；

指标评价指数模块：用于采集目标平台上关于每项评价指标的指 标信息，对所述指标信息进行量化分析，生成对应的量化指标数据， 统计所述量化指标数据，定期对所述量化指标数据进行评分计算，生 成指标评价指数；

对比模块：用于对比指标评价指数和预设的标准指标评价指数的 相符性，确定对比结果，并将所述对比结果传输至评价指标库进行保 存。

上述技术方案的工作原理和有益效果在于：

本发明实施例提供了一种基于社会治理的指数评价系统，评价指 标库模块用于通过预设的社会治理评价体系，抓取并筛选关于社会治 理的评价指标，基于所述评价指标，建立目标平台的评价指标库；指 标评价指数模块：用于采集目标平台上关于每项评价指标的指标信息， 对所述指标信息进行量化分析，生成对应的量化指标数据，统计所述 量化指标数据，定期对所述量化指标数据进行评分计算，生成指标评 价指数；对比模块：用于对比指标评价指数和预设的标准指标评价指 数的相符性；其中，当所述相符性大于等于预设的相符阈值时，将所 述指标评价指数传输至评价指标库进行保存；当所述相符性小于预设 的相符阈值时，将指标评价指数上传至评价指标库，同时基于目标平 台预设的指标评价模型，对目标平台中和评价指标相关的平台信息进 行统计和评估，从而筛选出对社会治理有积极贡献的企业和单位，以 便于有助于对社会的安定系数进行评价。

实施例2：

本技术方案提供了一种实施例，所述评价指标库模块，包括：

筛选结果单元：用于通过预设的社会治理评价体系，抓取并筛选 关于社会治理的评价指标，确定筛选结果；其中，

所述关于社会治理的评价指标包括研究与试验发展经费支出占 GDP比重、十万人国家三种专利授权数、平均受教育年限、平均预期 寿命、工伤保险覆盖率和城镇登记失业率；

所述筛选结果包括研究与试验发展经费支出占GDP比重、十万人 国家三种专利授权数和平均受教育年限；

目标平台数据库单元：用于获取目标平台的平台信息，通过所述 平台信息，建立目标平台数据库；

评价指标库单元：用于将筛选结果中的评价指标映射到目标平台 数据库中，建立关于目标平台的评价指标库。

上述技术方案的工作原理好有益效果为：

本技术方案的评价指标库模块，通过预设的社会治理评价体系， 抓取并筛选关于社会治理的评价指标，确定筛选结果；关于社会治理 的评价指标包括研究与试验发展经费支出占GDP比重、十万人国家三 种专利授权数、平均受教育年限、平均预期寿命、工伤保险覆盖率和 城镇登记失业率；筛选结果包括研究与试验发展经费支出占GDP比 重、十万人国家三种专利授权数和平均受教育年限；获取目标平台的 平台信息，通过所述平台信息，建立目标平台数据库；将筛选结果中 的评价指标映射到目标平台数据库中，建立关于目标平台的评价指标 库。

实施例3：

本技术方案提供了一种实施例，所述指标评价指数模块，包括：

指标信息单元：用于采集并过滤目标平台的平台信息，过滤出和 评价指标相关的平台信息，确定指标信息；

分离单元：用于提取指标信息的指标特征，通过所述指标特征， 建立指标分类器，通过所述指标分类器，分离出和每项评价指标对应 的指标信息，确定分离结果；

量化指标数据单元：用于对每项分离结果中的指标信息进行量化 分析，生成对应的量化指标数据；

指标评价指数单元：用于将所述量化指标数据传输至预设的 Sigmoid指数模型，并定期对所述量化指标数据进行评分计算，生成 指标评价指数。

上述技术方案的工作原理好有益效果为：

本技术方案的指标评价指数模块，采集并过滤目标平台的平台信 息，过滤出和评价指标相关的平台信息，确定指标信息；提取指标信 息的指标特征，通过所述指标特征，建立指标分类器，通过所述指标 分类器，分离出和每项评价指标对应的指标信息，确定分离结果；对 每项分离结果中的指标信息进行量化分析，生成对应的量化指标数据； 将所述量化指标数据传输至预设的Sigmoid指数模型，并定期对所述 量化指标数据进行评分计算，生成指标评价指数，通过Sigmoid指数 模型比起传统的模型而言，可以对多个因素进行准确的描述。

实施例4：

本技术方案提供了一种实施例，所述指标信息单元，包括：

平台数据库子单元：用于采集并统计目标平台的平台信息，建立 平台数据库；

提取信息子单元：用于基于预设的聚类模型和概率相关模型，从 平台数据库提取符合评价指标特征的平台信息，确定提取信息；

指标信息子单元：用于计算提取信息和评价指标的相关度，当所 述相关度大于预设的相关度阈值时，根据所述提取信息，确定指标信 息；

删除子单元：用于当所述相关度小于预设的相关度阈值时，将提 取信息在平台数据库中进行删除。

上述技术方案的工作原理好有益效果为：

本技术方案的指标信息单元，平台数据库子单元用于采集并统计 目标平台的平台信息，建立平台数据库；提取信息子单元用于基于预 设的聚类模型和概率相关模型，从平台数据库提取符合评价指标特征 的平台信息，确定提取信息；指标信息子单元用于计算提取信息和评 价指标的相关度，当相关度大于预设的相关度阈值时，根据所述提取 信息，确定指标信息；删除子单元用于当相关度小于预设的相关度阈 值时，将提取信息在平台数据库中进行删除，从而提供了一种精准的 指信息数据库，以便于数据在提取室的精确度。

实施例5：

本技术方案提供了一种实施例，所述分离单元用于提取指标信息 的指标特征，通过所述指标特征，建立指标分类器，通过所述指标分 类器，分离出和每项评价指标对应的指标信息，确定分离结果，包括：

步骤1：提取指标信息的指标特征；

步骤2：将所述指标特征导入至预设的分类器模型进行提炼，建 立指标分类器；

其中，x代表关于预设的分类器模型，y代表关于指标特征的特征 向量，x_i代表第i个分类器模型中；

代表第i个分类器模型的转置， i＝1,2,…,m,m代表分类器模型的总个数；y_j代表第j批指标特征的特 征向量，j＝1,2,…,n，n代表特征向量的总批数；F(f|X,Y)代表在导 入函数f下指标特征的特征向量导入分类器模型时的指标分类器，X代 表分类器模型集合，Y代表特征向量集合,f代表指标特征的特征向量 导入分类器模型的导入函数，f_i，j代表第j批指标特征的特征向量导入 第i个分类器模型的导入函数，μ代表指标特征的特征向量在分类器模 型的分类并进行聚类结果，

代表关于导入函数的正态分布，μ₁代表 分类器模型中的分类函数,p代表条件概率,

代表关于分类器模型 中的分类函数的正态分布；μ₂代表指标特征的特征向量的特征聚类函 数，

代表关于指标特征的特征向量的正态分布；

步骤3：统计指标特征集合Y，建立指标特征矩阵

步骤4：将所述指标特征矩阵导入指标分类器，分离出和每项评 价指标对应的指标信息，确定分离结果。

上述技术方案的工作原理好有益效果为：

本技术方案提供了一种实施例，所述分离单元用于提取指标信息 的指标特征，通过所述指标特征，建立指标分类器，通过所述指标分 类器，分离出和每项评价指标对应的指标信息，确定分离结果，提取 指标信息的指标特征；将所述指标特征导入至预设的分类器模型进行 提炼，建立指标分类器F(f|X,Y)；统计指标特征集合Y，建立指标特 征矩阵

将所述指标特征矩阵导入指标分类器，分离出和每项评价 指标对应的指标信息，确定分离结果，从而对每项指标进行精准分析， 从而使测评结果也更加精准科学。

实施例6：

本技术方案提供了一种实施例，所述量化指标数据单元，包括：

分层分析结果子单元：用于依据分离结果的分离顺序，将每项分 离结果中的指标信息传输至预设的大数据中心进行分层分析，并获取 分层分析结果；

影响系数计算子单元：用于基于大数据中心预设的经济影响因素 量化分析模型，对每项分离结果中的指标信息相互之间的影响系数进 行计算；

差值矩阵子单元：用于计算影响系数对分层分析结果的干扰值， 统计指标信息分类后的每层对应的分层分析结果的干扰值，并生成对 应的差值矩阵；

模型加权值子单元：用于通过经济影响因素量化分析模型分析出 的每项影响因素和对应影响系数，计算关于经济影响因素量化分析模 型的模型加权值；

量化指标数据子单元：用于通过所述模型加权值对差值矩阵进行 模糊互补，生成评价指标的量化指标信息，通过所述量化指标信息， 生成对应的量化指标数据。

上述技术方案的工作原理好有益效果为：

本技术方案的量化指标数据单元，包括：分层分析结果子单元： 用于依据分离结果的分离顺序，将每项分离结果中的指标信息传输至 预设的大数据中心进行分层分析，并获取分层分析结果；影响系数计 算子单元：用于基于大数据中心预设的经济影响因素量化分析模型， 对每项分离结果中的指标信息相互之间的影响系数进行计算；差值矩 阵子单元：用于计算影响系数对分层分析结果的干扰值，统计指标信 息分类后的每层对应的分层分析结果的干扰值，并生成对应的差值矩 阵；模型加权值子单元：用于通过经济影响因素量化分析模型分析出 的每项影响因素和对应影响系数，计算关于经济影响因素量化分析模 型的模型加权值；量化指标数据子单元：用于通过所述模型加权值对 差值矩阵进行模糊互补，生成评价指标的量化指标信息，通过所述量 化指标信息，生成对应的量化指标数据，通过量化将抽象的指标因素 进行数据化，提高指标因素的准确度。

实施例7：

本技术方案提供了一种实施例，所述量化指标数据子单元用于通 过所述模型加权值对差值矩阵进行模糊互补，生成评价指标的量化指 标信息，通过所述量化指标信息，生成对应的量化指标数据，包括以 下步骤：

通过所述模型加权值对差值矩阵进行模糊互补，生成评价指标的 量化指标信息，判断评价指标的量化指标信息和预设的指标信息的一 致性；其中，

当所述评价指标的量化指标信息和预设的指标信息一致，通过大 数据中心预设的经济影响因素量化分析模型，接收并记录对应的量化 指标数据；

当所述评价指标的量化指标信息和预设的指标信息不一致，则判 定经济影响因素量化分析模型对无法进行量化分析。

上述技术方案的工作原理好有益效果为：

本技术方案的量化指标数据子单元用于通过所述模型加权值对 差值矩阵进行模糊互补，生成评价指标的量化指标信息，通过所述量 化指标信息，生成对应的量化指标数据，通过所述模型加权值对差值 矩阵进行模糊互补，生成评价指标的量化指标信息，判断评价指标的 量化指标信息和预设的指标信息的一致性；当所述评价指标的量化指 标信息和预设的指标信息一致，通过大数据中心预设的经济影响因素 量化分析模型，接收并记录对应的量化指标数据；当所述评价指标的 量化指标信息和预设的指标信息不一致，则判定经济影响因素量化分 析模型对无法进行量化分析。

实施例8：

本技术方案提供了一种实施例，所述指标评价指数单元，包括：

指标指数数值单元：用于通过所述量化指标数据，建立不同指标 类型的指标指数数值；

评分单元：用于获取每种指标指数数值的设定的标准范围和临界 值，将所述指标指数数值、标准范围和临界值传输至预设的Sigmoid 指数模型；其中，

Sigmoid指数模型单元：用于通过所述Sigmoid指数模型，对指标 指数数值进行激活和评估，定期对所述量化指标数据进行评分计算， 生成指标评价指数。

上述技术方案的工作原理好有益效果为：

本技术方案的指标评价指数单元，通过所述量化指标数据，建立 不同指标类型的指标指数数值；获取每种指标指数数值的设定的标准 范围和临界值，将所述指标指数数值、标准范围和临界值传输至预设 的Sigmoid指数模型；通过所述Sigmoid指数模型，对指标指数数值 进行激活和评估，定期对所述量化指标数据进行评分计算，生成指标 评价指数。

实施例9：

本技术方案提供了一种实施例，所述对比模块，包括：

对比单元：用于对比指标评价指数和预设的标准指标评价指数的 相符性，确定对比结果；

保存单元：用于当所述对比结果为相符性大于等于预设的相符阈 值时，将所述指标评价指数传输至评价指标库进行保存；

统计评估单元：用于当所述对比结果为相符性小于预设的相符阈 值时，将指标评价指数上传至评价指标库，同时，基于目标平台预设 的指标评价模型，对目标平台中和评价指标相关的平台信息进行统计 和评估。

上述技术方案的工作原理好有益效果为：

本技术方案的对比模块，对比指标评价指数和预设的标准指标评 价指数的相符性，确定对比结果；当所述对比结果为相符性大于等于 预设的相符阈值时，将所述指标评价指数传输至评价指标库进行保存； 当所述对比结果为相符性小于预设的相符阈值时，将指标评价指数上 传至评价指标库，同时，基于目标平台预设的指标评价模型，对目标 平台中和评价指标相关的平台信息进行统计和评估。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系 统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全 软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明 可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用 存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算 机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算 机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序 指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图 和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指 令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理 设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处 理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个 流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数 据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计 算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实 现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框 中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理 设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产 生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令 提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框 或多个方框中指定的功能的步骤。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不 脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于 本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些 改动和变型在内。

Claims (9)

1.一种基于社会治理的指数评价系统，其特征在于，包括：

评价指标库模块：用于通过预设的社会治理评价体系，抓取并筛选关于社会治理的评价指标，基于所述评价指标，建立目标平台的评价指标库；

指标评价指数模块：用于采集目标平台上关于每项评价指标的指标信息，对所述指标信息进行量化分析，生成对应的量化指标数据，统计所述量化指标数据，定期对所述量化指标数据进行评分计算，生成指标评价指数；

对比模块：用于对比指标评价指数和预设的标准指标评价指数的相符性，确定对比结果，并将所述对比结果传输至评价指标库进行保存。

2.如权利要求1所述的一种基于社会治理的指数评价系统，其特征在于，所述评价指标库模块，包括：

筛选结果单元：用于通过预设的社会治理评价体系，抓取并筛选关于社会治理的评价指标，确定筛选结果；其中，

所述关于社会治理的评价指标包括研究与试验发展经费支出占GDP比重、十万人国家三种专利授权数、平均受教育年限、平均预期寿命、工伤保险覆盖率和城镇登记失业率；

所述筛选结果包括研究与试验发展经费支出占GDP比重、十万人国家三种专利授权数和平均受教育年限；

目标平台数据库单元：用于获取目标平台的平台信息，通过所述平台信息，建立目标平台数据库；

评价指标库单元：用于将筛选结果中的评价指标映射到目标平台数据库中，建立关于目标平台的评价指标库。

3.如权利要求1所述的一种基于社会治理的指数评价系统，其特征在于，所述指标评价指数模块，包括：

指标信息单元：用于采集并过滤目标平台的平台信息，过滤出和评价指标相关的平台信息，确定指标信息；

分离单元：用于提取指标信息的指标特征，通过所述指标特征，建立指标分类器，通过所述指标分类器，分离出和每项评价指标对应的指标信息，确定分离结果；

量化指标数据单元：用于对每项分离结果中的指标信息进行量化分析，生成对应的量化指标数据；

指标评价指数单元：用于将所述量化指标数据传输至预设的Sigmoid指数模型，并定期对所述量化指标数据进行评分计算，生成指标评价指数。

4.如权利要求3所述的一种基于社会治理的指数评价系统，其特征在于，所述指标信息单元，包括：

平台数据库子单元：用于采集并统计目标平台的平台信息，建立平台数据库；

提取信息子单元：用于基于预设的聚类模型和概率相关模型，从平台数据库提取符合评价指标特征的平台信息，确定提取信息；

指标信息子单元：用于计算提取信息和评价指标的相关度，当所述相关度大于预设的相关度阈值时，根据所述提取信息，确定指标信息；

删除子单元：用于当所述相关度小于预设的相关度阈值时，将提取信息在平台数据库中进行删除。

5.如权利要求1所述的一种基于社会治理的指数评价系统，其特征在于，所述分离单元用于提取指标信息的指标特征，通过所述指标特征，建立指标分类器，通过所述指标分类器，分离出和每项评价指标对应的指标信息，确定分离结果，包括：

步骤1：提取指标信息的指标特征；

步骤2：将所述指标特征导入至预设的分类器模型进行提炼，建立指标分类器；

其中，x代表关于预设的分类器模型，y代表关于指标特征的特征向量，x_i代表第i个分类器模型中；

代表第i个分类器模型的转置，i＝1,2,…,m,m代表分类器模型的总个数；y_j代表第j批指标特征的特征向量，j＝1,2,…,n，n代表特征向量的总批数；F(f|X,Y)代表在导入函数f下指标特征的特征向量导入分类器模型时的指标分类器，X代表分类器模型集合，Y代表特征向量集合,f代表指标特征的特征向量导入分类器模型的导入函数,f_i,j代表第j批指标特征的特征向量导入第i个分类器模型的导入函数，μ代表指标特征的特征向量在分类器模型的分类并进行聚类结果，

代表关于导入函数的正态分布，μ₁代表分类器模型中的分类函数,p代表条件概率,

代表关于分类器模型中的分类函数的正态分布；μ₂代表指标特征的特征向量的特征聚类函数，

代表关于指标特征的特征向量的正态分布；

步骤3：统计指标特征集合Y，建立指标特征矩阵

步骤4：将所述指标特征矩阵导入指标分类器，分离出和每项评价指标对应的指标信息，确定分离结果。

6.如权利要求1所述的一种基于社会治理的指数评价系统，其特征在于，所述量化指标数据单元，包括：

分层分析结果子单元：用于依据分离结果的分离顺序，将每项分离结果中的指标信息传输至预设的大数据中心进行分层分析，并获取分层分析结果；

影响系数计算子单元：用于基于大数据中心预设的经济影响因素量化分析模型，对每项分离结果中的指标信息相互之间的影响系数进行计算；

差值矩阵子单元：用于计算影响系数对分层分析结果的干扰值，统计指标信息分类后的每层对应的分层分析结果的干扰值，并生成对应的差值矩阵；

模型加权值子单元：用于通过经济影响因素量化分析模型分析出的每项影响因素和对应影响系数，计算关于经济影响因素量化分析模型的模型加权值；

量化指标数据子单元：用于通过所述模型加权值对差值矩阵进行模糊互补，生成评价指标的量化指标信息，通过所述量化指标信息，生成对应的量化指标数据。

7.如权利要求1所述的一种基于社会治理的指数评价系统，其特征在于，所述量化指标数据子单元用于通过所述模型加权值对差值矩阵进行模糊互补，生成评价指标的量化指标信息，通过所述量化指标信息，生成对应的量化指标数据，包括以下步骤：

通过所述模型加权值对差值矩阵进行模糊互补，生成评价指标的量化指标信息，判断评价指标的量化指标信息和预设的指标信息的一致性；其中，

当所述评价指标的量化指标信息和预设的指标信息一致，通过大数据中心预设的经济影响因素量化分析模型，接收并记录对应的量化指标数据；

当所述评价指标的量化指标信息和预设的指标信息不一致，则判定经济影响因素量化分析模型对无法进行量化分析。

8.如权利要求1所述的一种基于社会治理的指数评价系统，其特征在于，所述指标评价指数单元，包括：

指标指数数值单元：用于通过所述量化指标数据，建立不同指标类型的指标指数数值；

评分单元：用于获取每种指标指数数值的设定的标准范围和临界值，将所述指标指数数值、标准范围和临界值传输至预设的Sigmoid指数模型；其中，

Sigmoid指数模型单元：用于通过所述Sigmoid指数模型，对指标指数数值进行激活和评估，定期对所述量化指标数据进行评分计算，生成指标评价指数。

9.如权利要求1所述的一种基于社会治理的指数评价系统，其特征在于，所述对比模块，包括：

对比单元：用于对比指标评价指数和预设的标准指标评价指数的相符性，确定对比结果；

保存单元：用于当所述对比结果为相符性大于等于预设的相符阈值时，将所述指标评价指数传输至评价指标库进行保存；

统计评估单元：用于当所述对比结果为相符性小于预设的相符阈值时，将指标评价指数上传至评价指标库，同时，基于目标平台预设的指标评价模型，对目标平台中和评价指标相关的平台信息进行统计和评估。

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