[发明专利]应用于智慧校园的深度神经网络信息推荐系统

说明书

本发明涉及一种应用于智慧校园的深度神经网络信息推荐系统，其包括：智慧校园平台和学生终端，各学生终端与智慧校园平台具有通信连接；所述智慧校园平台包括：数据处理模块、人工智能模块和数据库，数据库分别与数据处理模块和人工智能模块具有通信连接，数据处理模块和人工智能模块具有通信连接。数据处理模块根据第一类一阶统计量、第二类一阶统计量和第三类一阶统计量生成一阶聚合向量，并根据第一类二阶统计量、第二类二阶统计量和第三类二阶统计量生成二阶聚合向量，然后根据一阶聚合向量和二阶聚合向量生成学生分析数据的聚合特征向量。人工智能模块将所有学生分析数据的聚合特征向量输入智慧校园管理模型以输出宿舍分配数据。

技术领域

本发明涉及智慧校园和人工智能领域，尤其涉及一种应用于智慧校园的深度神经网络信息推荐系统。

背景技术

人工神经网络是近年来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按照不同的连接方式组成不同的网络。随着人工神经网络的研究工作不断深入，已经取得了很大的进展，其在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题。

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。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种应用于智慧校园的深度神经网络信息推荐系统，其包括：智慧校园平台和学生终端，各学生终端与智慧校园平台具有通信连接；所述智慧校园平台包括：数据处理模块、人工智能模块和数据库，数据库分别与数据处理模块和人工智能模块具有通信连接，数据处理模块和人工智能模块具有通信连接；

数据处理模块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；

数据处理模块分别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和二阶统计量以得到第一类一阶统计量、第二类一阶统计量、第三类一阶统计量、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；

数据处理模块根据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生成一阶聚合向量；根据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生成二阶聚合向量；

数据处理模块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；

人工智能模块将学生分析数据的聚合特征向量输入智慧校园管理模型；通过第一子模型的输入层将所述聚合特征向量输入第一子模型；第一子模型的卷积层对所述聚合特征向量进行线性变换以生成线性特征向量；通过第一子模型的输出层将所述线性特征向量输出第一子模型；

人工智能模块通过第二子模型的输入层将所述线性特征向量输入第二子模型；第二子模型的隐藏层将所述线性特征向量进行处理以得到学生分析数据对应的学生类型标签，并通过第二子模型的输出层将所述学生类型标签输出第二子模型；第三子模型将所有学生分析数据对应的学生类型标签进行聚类以输出宿舍分配数据。