智能统计

智能统计（精选7篇）

智能统计 篇1

0引言

目前,高校教师因点名浪费大量上课时间,与此同时学生的代答到现象也大大影响了点名的效率。 为此,这里设计了一种教室人数统计播报系统,通过此系统教师能够准确获取学生人数,根据人数情况掌握学生动态信息,节省点名时间,提高点名效率。

1总体设计方案

整个教室人数统计播报系统主要由单片机主控模块、红外感应计数模块、语音播报模块、电源供电模块以及按键控制模块组成。系统结构如图1所示: 单片机STC89C52RC[1]作为系统的主控模块,由电源供电模块供电,系统通过红外感应计数模块统计教室中的学生人数[2],上课时教师可通过按键控制语音播报模块实时播报当前具体人数信息,通过实时人数信息了解学生的出勤、旷课和早退等。

2硬件设计

2.1单片机主控模块

该模块采用STC公司的STC89C52单片机作为主控制器。STC89C52是STC公司生产的一种低功耗、高性能CMOS 8位微控制器。单片机与外围电路构成的最小系统如图2所示。

( 1) 采用外部时钟,晶振频率为11. 0592MHz。

( 2 ) 采用按键复位 。

2.2红外感应计数模块

该计数模块[3]包含两个部分,每个部分均由红外发射电路和红外接收电路组成,具体的安装情况如图3所示。A、B两部分在教室前门安装时前后( 里外) 放置,前后距离L1应超过一个身位。A和B的红外发射电路和红外接收电路左右放置的顺序也不同: A的红外发射电路在左边,红外接收电路在右边,而B正好相反。且红外发射A与红外接收B之间以及红外接收A与红外发射B之间分别用挡板A、B隔开 ( 此处挡板的作用是避免不同组的红外发射和红外接收之间的干扰,如: 红外发射A对红外接收B的干扰) ,挡板A、B之间的距离L3应能保证学生轻松通过。红外发射电路和红外接收电路之间的距离L2应满足大于L3的同时确保感应灵敏度较高。

该红外计数模块的具体硬件电路如图4所示。 其中D0是红外发光二极管,发出一定频率的红外光; D1是红外接收管,是否接收到红外光决定其导通还是截止。具体工作过程如下: 当没有物体挡在D0和D1之间时,D1接收到D0发出的红外光而导通,此时C点呈低电平近0V,经过LM393比较以及非门电路后使得输出OUT为高电平近5V; 当有物体挡在D0和D1之间时,D1接收不到D0发出的红外光而截止, 此时C点呈高电平近5V,经过LM393比较以及非门电路后得到输出OUT为低电平近0V。此处的非门电路采用非门芯片74HC04N来完成,该芯片集成4个非门为一体。利用该芯片的优点在于能够将输出端OUT的高电平保持在近5V左右,保证单片机处理信号的准确性,避免错误判断。

红外感应模块A、B模块与单片机的连接图如图5所示。分别将A、B的OUT输出端接单片机的外部中断口INT0和INT1,并且均设置为下降沿有效,当OUT由高变低时,便进入相应的外部中断,执行对应的操作。由A与B感应的先后来判断是进教室还是出教室,进教室计数加一,出教室计数减一。当有学生位于A与B中间时或站在其中一个感应模块处较长时间不动时,可在程序中通过设置时间的长短来解决这些特殊情况。

2.3语音播报模块

本系统的语音播报模块采用XF - S4240[4]中文语音合成模块。该模块是安徽中科大讯飞信息科技有限公司( 科大讯飞) 设计的一款具有合成任意中文文本的能力及英文字母合成的语音合成模块,控制接口 简单方便。 该模块工 作电压DC3. 3 V( 范围: 3 . 0 V ~ 3 . 6 V ) ,可以通过异步串口( UART) 、SPI接口及I2C总线三种方式接收待合成的文本,直接合成为语音输出,功能强大。本系统采用SPI接口[5]方式,其中SPI通讯时序图如图6所示。

XF - S4240与MCU的连接[6]如图7所示。由于单片机自身并没有SPI接口,所以用单片机的I/O口来模拟SPI接口。为了保持电路的一致性,在单片机的P1口上扩展了SPI接口。各接口功能如表1所示。

2.4电源供电模块

在该系统中XF - S4240模块采用3. 3V供电,其余大部分硬件均采用5V供电,因此决定采用如图8所示的电源电路产生5V供电: 220V交流电经过合适的变压器降压至12V,12V电压经过桥式整流电路整流、电容C1滤波变换成14V左右的直流电,此后再经过三端稳压集成电路LM7805稳压,形成5V直流电,5V直流电经过AMS1117 - 3. 3V稳压电路形成稳定的3. 3V,从而给系统稳定供电。

3系统软件设计

图9所示是红外计数程序的流程,假设以变量num来代表学生数量。程序中通过单片机的外部中断功能和设置标志位flag1、flag2的方法来实现对模块先后感应顺序的识别,从而进行计数。此方法具有较高的灵敏度和准确度。

4样机展示

图10给出了CPU、语音模块、供电模块及按键模块的部分工作图。

1. 语音模块; 2. 供电模块; 3. 按键模块; 4. 单片机主控模块

5结束语

设计了一套基于单片机的教室人数统计播报系统,通过红外感应技术统计教室实际学生人数,很好地帮助了教师对学生出勤情况的考察以及对学生起到积极、良好的督促作用。该系统的研究和实际应用也将在其他需要统计实际人数的场合起到积极的导向作用。

摘要：现今高校教师大多以口头点名的方式来考察学生的上课出勤情况。但是点名过程繁琐,浪费宝贵的上课时间。系统采用单片机STC89C52为核心部件,运用红外感应技术来统计教室中的实际人数并通过液晶屏显示以及语音播出。帮助教师准确掌握上课学生人数,节省点名时间,有利于教师教学工作的开展。

关键词：STC单片机,教室人数统计,红外感应,语音播报

智能统计 篇2

大型网站存在大量的内容，存在大量的用户，而不同的用户关注的内容不同，用户的选择过程通常需要多次点击，例如要访问新浪网站的西甲联赛新闻，过程如下：

·打开浏览器输入：http://www.sina.com.cn/进入新浪首页；·在新浪首页点击"体育"，进入到：http://sports.sina.com.cn/；·在体育页面点击"西甲"进入到：http://sports.sina.com.cn/z/0910laliga/。

并且如果每天都上网每天都需要重复这样的过程。如果网站知道了用户的访问习惯，当用户登录http://www.sina.com.cn的时候，网站可以直接把他导航到http://sports.sina.com.cn/z/0910laliga/，本文采用统计的方法就是解决该问题的。

2、系统需求分析

用户在访问网站主页的时候，根据用户情况应该分别导航到不同的网页：

·如果是新用户或者没有任何Cookie信息的用户，直接导航到访问量最大的网页。用户可以选择登录，或者查看某个网页。

·如果是老用户（有Cookie信息），但是是非注册用户，应该根据用户以往的访问记录，选择用户最常访问的页面。

·如果是老用户，并且是注册用户，并且选择自动登录，则从数据库中提取历史访问信息，根据访问信息为用户选择响应界面。

·如果是老用户，并且是注册用户，但是没有选择自动登录，给他提示登录界面，如果选择登录根据数据库中的访问信息为用户选择界面，如果不选择登录，则给默认的网页。

用户在访问网站的过程中，系统记录用户的访问过程，存在如下情况：

·对于注册用户，可以在服务器端数据库中记录；

·对于非注册用户，并且客户端允许使用Cookie，可以在客户端通过Cookie存储；

·对于非注册用户，并且客户端不允许使用Cookie，则不能记录。

用户

3、系统设计

系统设计包括功能设计、数据存储设计、界面设计和接口设计，而智能导航系统是为现有网站提供导航的，对于网站原有的界面和接口不干预，主要是根据访问的历史信息为用户提供最可能是用户访问的页面。所以本设计主要包括：

·历史访问信息的存储设计;

·历史访问信息的管理;

·智能导航控制功能的设计;

·Cookie存储信息的设计。

下面分别介绍。

3.1历史访问信息的存储设计

为了根据用户的访问习惯为用户提供智能的导航信息, 需要保存用户的历史访问信息, 为了能够快速决策, 需要根据历史访问信息生成汇总信息, 历史访问信息是用户在访问过程中生成的, 而汇总信息是服务器在每天比较空闲的时候根据历史信息汇总生成的, 决策过程时根据汇总信息进行的。存储设计包括两张表:历史访问信息明细表visitdetail和汇总信息表visitsummary。

历史访问信息明细表的结构如表1所示。

历史信息统计表的结构如表2所示。

3.2 历史访问信息的管理

历史访问信息的记录，出现在以下3个时刻：用户发送对某个页面的请求，系统为用户选择一个界面，用户离开网站的时候。

当用户发送对某个页面的请求的时候：

·添加历史信息，记录当前时间为该页面的开始访问时间；

·修改上一个页面的结束时间为当前时间。

对于首次访问的用户，服务器为用户选择一个界面，添加历史信息，记录当前时间为该用户访问当前页面的开始时间。

当用户离开网站的时候，记录当前时间为前一个页面的结束时间。

设置触发器，当修改记录的结束时间的时候，计算页面的持续时间，并更新历史访问信息。

对于历史汇总信息，在每天的某个特定时间进行集中处理进行更新。

3.3 智能导航系统的设计

服务器在接收到得请求的时候，根据Cookie中的信息，分析用户的类型以及用户的访问习惯，根据访问习惯为用户选择最有可能的界面。选择过程如图1所示。

3.4 Cookie存储信息的设计

对于支持Cookie的浏览器，如果是注册用户，可以使用Cookie保存登录信息，方便用户的操作，然后根据数据库中的历史访问汇总信息对用户进行智能导航。如果是非注册用户，可以在Cookie中存储历史访问信息，因为受存储信息量的大小限制，所以使用Cookie存储的历史访问信息不能像数据库存储那样详细。在系统向用户响应的时候，根据用户的类型在Cookie中保存相应的信息。

4、结论

本文通过记录大型网站中用户的历史访问信息，并对历史访问信息进行汇总，对于注册用户采用数据库的方式存储这些信息，对于非注册用户采用Cookie的方式存储这些信息。在用户访问网站的时候根据统计信息为用户智能导航到用户最可能访问的网页，从而方便了用户的访问。

本文的缺点是存储历史访问信息并进行汇总以及进行决策需要占用一定的时间，对系统的响应速度有一定的影响，但是能够减少用户点击的次数。

参考文献

[1]王永庆.人工智能原理与方法[M].西安:西安交通大学出版社, 1998.5.

智能统计 篇3

一、应用FREQUENCY函数,快速统计学生考试成绩分布情况

FREQUENCY是一个专门用于统计某个区域中数据的频率分布函数,在利用EXCEL管理学生考试成绩时,用此函数可统计各学科相应分数段的学生人数。

其函数语法结构:FREQUENCY(数据源,分段点),其中数据源为对一行/一列单元格或一个连续的单元格区域的引用;分段点为对一行/一列单元格或一个连续的单元格区域的引用。

首先打开学生成绩表(格式内容见图一)。

在B20至B25单元格录入学生考试成绩的统计分段点。如在本例中采用的统计分段点为:100、99、89、79、69、59,即统计100分、90-99、80-89、70-79、60-69、59分以下、六个学生考试成绩区段的人数分布情况,当然你也可以根据自己的实际需要在此进行不同的分段点设置。选中单元格区域C20至C25,录入公式“=FREQUENCY(C3:C9,B20:B25)”,由于该公式为数组公式,在录入完上述内容后,先按下F2键,再同时按下Ctrl+Shift+Enter键,就会自动为上述公式内容加上数组公式标志即大括号“{}”。当上述操作完成后,在C20至C25单元格就迅速得到了正确的学生考试成绩分布情况。

二、应用IF函数,进行学生成绩等级和是否补考的统计

IF函数是一个条件函数,它可以通过设置的条件进行逻辑判断。IF函数的语法结构:“IF(条件,成立的结果,不成立的结果)”。意思是,对函数中的“条件”进行判断,如果“条件”成立,也就为TRUE,那就输出“成立的结果”;如果“条件”不成立,也就是为FALSE,则输出“不成立的结果”。

根据学生技能鉴定成绩,在E列算出等级(90分以上为优秀,70-89为良好,60-69为合格,60分以下为不合格);在D列算出是否补考(60分以下为是,60分以上为否)

在E3中输入“=IF(C3>=90,"优秀",IF(C3>=70,"良好",IF(C3<60,"不及格","及格")))”按ENTER键可得到E3单元格的值,E4至E9单元格的等级结果通过拖动鼠标复制E3单元格的公式即可实现。

在D3中输入“=IF(C3<60,"是","否")”按ENTER键即可得到D3单元格的值,D4至D9单元格的是否补考的显示通过拖动鼠标复制D3单元格的公式即可实现。

三、应用COUNTIF函数,进行按成绩排名次、补考人数统计和及格率统计

COUNTIF函数是统计指定区域中满足给定条件的单元格个数的函数。其语法格式:COUNTIF(单元格引用范围,条件),单元格引用范围是一个或多个要计数的单元格,其中包括数字或名称、数组或包含数字的引用,空值和文本值将被忽略。条件是指按什么条件进行统计,其形式可以为数字、表达式、单元格引用或文本。

1、排名次

根据本成绩表指定区域列C3:C9的成绩,在F列统计出每个学生的名次(要求不改变原工作表记录的顺序)。规则为:成绩最高者名次为1,然后随成绩依次递减而名次加1,若成绩相同则名次也相同,但该名次之后的学生名次仍应为比其名次靠前的总人数加1。

在F3中输入“=COUNTIF($C$3:$C$9,">"&C3)+1”按EN-TER键可得到F3单元格的值,F4至F9单元格的名次通过拖动鼠标复制F3单元格的公式即可实现。(注1:这里是用&插入了一个变量,即C3的值。注2:指定单元格区域不变即用单元格的绝对引用)

2、统计补考人数

根据区域C3:C9所列的各门功课成绩,在C17中统计技能鉴定补考人数。只要在C17中输入“=COUNTIF(C3:C9,"<60")”按ENTER键即可得到补考人数。

3、及格率统计

在年级段总成绩表中计算技能鉴定的及格率就可以利用如下方法实现,在F18中输入“=COUNTIF(C3:C9,">=60")/COUNT(C3:C9)”然后按ENTER键即可。

四、使用条件求和SUMIF函数,进行年级各班的总分和平均分的统计

条件求和SUMIF函数非常实用,例如在学校一个年级段统计各个班级各个学科总分和平均分(如图1统计学生成绩表中的计算机1班和计算机2班技能鉴定总分和平均分),就可以利用SUMIF函数实现。

SUMIF函数是按给定条件对指定单元格进行求和的函数。其语法格式:SUMIF(条件区域,判断条件,实际求和区域),如果“实际求和区域”与“条件区域”是一个区域,就可省略。在本成绩表中要统计计算机1班的总分只需在C13中输入“=SUMIF(A3:A9,"计算机1班",C3:C9)”;要统计计算机2班的总分只需在C14中输入“=SUMIF(A3:A9,"计算机2班",C3:C9)”;统计计算机1班的平均分在C15中输入“=SUMIF(A3:A9,"计算机1班",C3:C9)/COUNTIF(A3:A9,"计算机1班")”;统计计算机2班的平均分在C16中输入“=SUMIF(A3:A9,"计算机2班",C3:C9)/COUNTIF(A3:A9,"计算机2班")”,在输入完如上公式按ENTER即可完成每个班的总分和平均分的统计。

要计算年级全部学生的总分和平均分就很容易了,在C11和C12单元格中直接使用SUM函数和AVERAGE函数即可。

至此,通过以上EXCEL函数的使用,智能化完成了上图中繁琐的成绩表各项统计工作,统计结果如下图。由此可见,在实际工作中,如果能够经常利用信息技术手段,将EXCEL函数应用融入到实际工作中,就会使原本繁琐复杂的传统的数据统计工作变得快捷、方便、智能化,对我们的工作将会起到事半功倍的作用。

参考文献

[1]郭旭平.EXCEL实用操作技巧[J].科技资讯.2007年第11期.

智能统计 篇4

一、畜牧生产统计工作的重要性

(一)符合畜牧业宏观调控的需要

在建设新农村、调整农业与农村的经济结构中,非常重要的一大突破口就是畜牧业的发展。 而要将畜牧业发展好,政府就必须加强宏观调控,尤其是要把统计信息的指导作用充分发挥出来。

(二)符合市场机制的需要

就市场经济的本质而言,其就是一种信息经济。 在日益变化着经济关系中市场交换活动都是从信息形式中反馈出来的。 要对市场做出较为准确的预测与判断,就必须掌握足够的信息量。 在畜牧业中,在调查行业风险、畜产品价格以及市场前景时,必须以统计数据作为依据,从而做出较为合理的分析与判断。

(三)符合发展现代畜牧业的需要

要想发展好现代畜牧业,那么所得的信息来源就必须要广泛,眼界也必须要开阔。 搜集信息时,不能只粗浅地看国内信息,还要有意识地对国际信息给予足够的关注。 只有这样,畜牧业发展才能与时俱进,从而有效地促进畜牧业向现代化发展方向发展。

二、建立现代智能化监测系统

(一)建立现代智能化监测系统所需的基本功能

在畜牧生产统计工作中,要建立现代智能化监测系统,就必须根据畜牧生产统计工作的性质,满足其基本工作需求,也就是要提供出一些基本功能。 首先要有数据查询功能。 有了数据查询功能,用户便可以按照权限, 在查询各个地区社会自然状况以及当地的畜牧业经济概况信息时便有了多种查询的方式。 而且有了数据查询功能, 生产兽药的企业、加工饲料的企业以及加工畜产品企业的生产经营以及分布情况,还有区域所、疫情指挥机构、省界示范区检查站以及动物卫生监督管理机构等基本信息都能查询。其次要有分布定位功能。有了基本的数据查询功能,查询到了各种信息的状况,还必须要有与之相适应的分布定位功能。 这样用户便可以通过监测系统中的经纬度定位对饲料加工企业、规模化饲养场、规模化畜产品加工企业、兽药生产企业、畜牧业生产小区以及定点屠宰场等进行准确地定位。 比如某用户想要查询某地区规模化畜产品加工企业的分布状况,便可在地图上对该地区进行定位,地图上就会将该地区所有的规模化畜产品加工企业都显示出来, 然后用户就可以点地图中任一企业的图表, 对该企业的属性以及基本信息进行查看。 最后还要有数据分析功能。 有了数据分析功能,就可以比较录入进来的各种畜禽数据,还可以以数据直观图以及表格等形式,将各种抽象的数据变得直观,有利于领导决策。

(二)建立现代智能化监测系统所需的系统运行机制

要让现代智能化监测系统中具备数据查询功能、 分布定位功能以及数据分析功能,便要有一定的运行机制。 要想顺利地运行这一系统机制,首先要对数据进行采集,要结合春防、秋防、购入卖出畜禽的产地检疫、每月的补针等工作,每个月都要对责任区内的规模饲养场畜禽数量以及农户进行统计,并在畜禽登记表中反映出来;其次要对数据进行录入, 市县统计员应该根据村防疫员以及各乡镇区域所录入的畜禽饲养数据按照一定的规定,录入到系统之中;再次要对数据进行传输,省级数据库接收到各区域、县、市录入的各项数据后,需要及时对数据进行传输,为了排除人为对统计数据的干扰因素,不需要征求其他同级政府的同意;最后还要对数据进行汇总,当省级数据库接收到数据后,系统要能自动对所有接收的数据进行分类汇总。

三、结束语

综上所述,在疫病防制分析与生产发展畜牧业中,统计工作是其指定计划、措施、政策的依据,统计数据上报的正确性、全面性等直接影响着畜牧业的生产效益以及政府与业务部门规划畜牧业的发展与制定动物防疫计划的准确性以及措施落实的有效性。 因此,做好现代畜牧生产统计工作, 在现代畜牧生产统计工作中注入智能化监测系统具有非常重大的意义。

参考文献

[1]李菊英.做好畜牧生产统计工作之我见[J]陕西教育(高教版)2008

[2]常国庆,毕家闹.畜牧生产统计也要贯彻科学发展观——从能繁母猪补贴政策的落实引发对畜牧统计制度改革的思考[J].中国畜牧通讯,2008

[3]李国宝,洪增华.现代畜牧生产统计监测的智能化[J].中国牧业通讯,2008

[4]建华,三石.进一步推进畜牧业监测预警体系建设——2008年度全国畜牧统计汇审会在云南召开[J].中国牧业通讯,2009

智能统计 篇5

1 快速统计学生考试成绩分布情况

FREQUENCY是一个专门用于统计某个区域中数据的频率分布函数,在利用Excel管理学生考试成绩时,用此函数可统计各学科相应分数段的学生人数。

其函数语法结构:FREQUENCY(数据源,分段点),其中数据源为对一行/一列单元格或一个连续的单元格区域的引用;分段点为对一行/一列单元格或一个连续的单元格区域的引用。

首先打开学生成绩表(格式内容见图1)。

在B20至B25单元格录入学生考试成绩的统计分段点。如在本例中采用的统计分段点为:100、99、89、79、69、59,即统计100分、90-99、80-89、70-79、60-69、59分以下6个学生考试成绩区段的人数分布情况,当然也可以根据自己的实际需要在此进行不同的分段点设置。选中单元格区域C20至C25,录入公式“=FREQUENCY(C3:C9,B20:B25)”,由于该公式为数组公式,在录入完上述内容后,先按下F2键,再同时按下Ctrl+Shift+Enter键,就会自动为上述公式内容加上数组公式标志即大括号“{}”。当上述操作完成后,在C20至C25单元格就迅速得到了正确的学生考试成绩分布情况。

2 应用IF函数,进行学生成绩等级和是否补考的统计

IF函数是一个条件函数,它可以通过设置的条件进行逻辑判断。IF函数的语法结构:“IF(条件,成立的结果,不成立的结果)”。意思是,对函数中的“条件”进行判断,如果“条件”成立,也就为TRUE,那就输出“成立的结果”;如果“条件”不成立,也就是为FALSE,则输出“不成立的结果”。

根据学生技能鉴定成绩,在E列算出等级(90分以上为优秀,70-89为良好,60-69为合格,60分以下为不合格);在D列算出是否补考(60分以下为是,60分以上为否)。

在E3中输入“=IF(C3>=90,"优秀",IF(C3>=70,"良好",IF(C3<60,"不及格","及格")))”按ENTER键可得到E3单元格的值,E4至E9单元格的等级结果通过拖动鼠标复制E3单元格的公式即可实现。

在D3中输入“=IF(C3<60,"是","否")”按ENTER键即可得到D3单元格的值,D4至D9单元格的是否补考的显示通过拖动鼠标复制D3单元格的公式即可实现。

3 应用COUNTIF函数,进行按成绩排名次、补考人数统计和及格率统计

COUNTIF函数是统计指定区域中满足给定条件的单元格个数的函数。其语法格式:COUNTIF(单元格引用范围,条件),单元格引用范围是一个或多个要计数的单元格,其中包括数字或名称、数组或包含数字的引用,空值和文本值将被忽略。条件是指按什么条件进行统计,其形式可以为数字、表达式、单元格引用或文本。

3.1 排名次

根据本成绩表指定区域列C3:C9的成绩,在F列统计出每个学生的名次(要求不改变原工作表记录的顺序)。规则为:成绩最高者名次为1,然后随成绩依次递减而名次加1,若成绩相同则名次也相同,但该名次之后的学生名次仍应为比其名次靠前的总人数加1。

在F3中输入“=COUNTIF($C$3:$C$9,">"&C3)+1”按ENTER键可得到F3单元格的值,F4至F9单元格的名次通过拖动鼠标复制F3单元格的公式即可实现。(注1:这里是用&插入了一个变量,即C3的值。注2:指定单元格区域不变即用单元格的绝对引用)

3.2 统计补考人数

根据区域C3:C9所列的各门功课成绩,在C17中统计技能鉴定补考人数。只要在C17中输入“=COUNTIF(C3:C9,"<60")”按ENTER键即可得到补考人数。

3.3 及格率统计

在年级段总成绩表中计算技能鉴定的及格率就可以利用如下方法实现,在F18中输入“=COUNTIF(C3:C9,">=60")/COUNT(C3:C9)”然后按ENTER键即可。

4 使用条件求和SUMIF函数,进行年级各班的总分和平均分的统计

条件求和SUMIF函数非常实用,例如在学校一个年级段统计各个班级各个学科总分和平均分(如图1统计学生成绩表中的计算机1班和计算机2班技能鉴定总分和平均分),就可以利用SUMIF函数实现。

SUMIF函数是按给定条件对指定单元格进行求和的函数。其语法格式:SUMIF(条件区域,判断条件,实际求和区域),如果“实际求和区域”与“条件区域”是一个区域,就可省略。在本成绩表中要统计计算机1班的总分只需在C13中输入“=SUMIF(A3:A9,"计算机1班",C3:C9)”;要统计计算机2班的总分只需在C14中输入“=SUMIF(A3:A9,"计算机2班",C3:C9)”;统计计算机1班的平均分在C15中输入“=SUMIF(A3:A9,"计算机1班",C3:C9)/COUNTIF(A3:A9,"计算机1班")”;统计计算机2班的平均分在C16中输入“=SUMIF(A3:A9,"计算机2班",C3:C9)/COUNTIF(A3:A9,"计算机2班")”,在输入完如上公式按ENTER即可完成每个班的总分和平均分的统计。

要计算年级全部学生的总分和平均分就很容易了,在C11和C12单元格中直接使用SUM函数和AVERAGE函数即可。

通过以上Excel函数的使用,智能化完成了图2中繁琐的成绩表各项统计工作,统计结果如图2所示。由此可见,在实际工作中,如果能够经常利用信息技术手段,将Excel函数应用融入到实际工作中,就会使原本繁琐复杂的传统的数据统计工作变得快捷、方便、智能化,对工作将会起到事半功倍的作用。

摘要：中职学校对学生的成绩进行统计、分析非常重要,也十分繁琐。Excel具有强大的数据统计、分析、处理功能,如果在学生成绩管理中充分利用Excel强大的函数处理功能,就能将复杂的工作简单化、程序化,也会使原本繁琐的传统的数据统计工作变得快捷、方便、智能化,对工作将会起到事半功倍的作用。对利用Excel函数实现中职学校学生成绩的几个典型的统计应用进行了具体描述。

关键词：Excel函数,学生成绩统计,智能化

参考文献

[1]郭旭平.Excel实用操作技巧.科技资讯,2007,(11).

智能统计 篇6

关键词：信息智能管理系统,综合统计,设计,开发

1 概述

随着科学技术的发展和管理水平的提高, 信息系统在应用上概括起来说是向着高层次和普及性两个方向发展。从信息系统应用的高层次上来讲, 一个信息系统的功能已经不再局限于对某个表的简单查询, 以大型计算机为中央处理机的分布式信息系统将是信息系统的一个重要发展方向。利用微型计算机和大型主机联网, 可为管理者提供更加广泛的信息和决策支持。

智能管理信息系统有别于传统的管理信息系统, 它的功能不再局限于简单的统计和查询, 而是追求更为完美的人机结合, 最为先进的智能管理信息系统是人工智能和现代管理科学与信息系统结合的产物, 在传统管理信息系统的基础上, 引用人工智能专家系统、知识工程等现代科学方法和技术进行智能化设计和实施, 是一种具有发展前景的新型管理信息系统。

2 综合统计信息智能管理系统开发与设计

随着电力工业的迅速发展, 供电管理企业对管理效率提出了更高的要求, 原来的管理体制和管理方式已经不能满足现代化供电管理的要求, 建立一个功能全面、性能完善的供电管理综合统计信息系统就具有了越来越重要的意义。本文结合智能管理的思想, 以某供电公司综合统计工作为背景设计开发了综合统计信息智能管理系统。

2.1 系统管理模块

系统管理模块包括系统维护和通用工具两大部分, 系统维护中的功能为高级用户可用;通用工具中的功能为所有用户可用, 但其中的部分功能只能在该用户对某张报表具有全权操作权限的时候才能使用。

2.2 报表管理模块

报表管理模块是用户使用频率最高的功能模块, 也是整套系统的核心部分。供电管理综合统计的日常业务在该模块都能够得以体现, 该模块不但负责数据的收集、还能够进行数据的整理 (汇总数据、计算数据、校验审核) 和分析, 是本系统不可缺少的部分, 其主要包括的子功能模块有表格管理、打印、报表设计、工具和统计图表。

2.3 系统数据库设计

数据库是管理信息系统的核心和基础, 数据库设计是系统开发和建设的重要组成部分, 它在数据库管理系统的支持下完成信息的搜索、整理、存储、检索、更新、加工、统计与传播等功能。一个良好的数据库设计是高效率的系统所必须的。开发优秀的管理信息系统必须了解管理信息系统的实现和数据库设计的关系, 遵照数据库设计的步骤和原则, 采用科学的方法进行合理的数据库设计。相应的数据库设计可分为概念结构设计、逻辑结构设计及物理设计。

系统数据库主要分为两个部分:系统表、数据表。系统表是指用于存放报表信息、实现安全策略以及其他功能的数据字典;数据表用于存储用户需要的数据信息, 按照统计的目的分为数据源表和汇总表。根据关系数据库的范式要求, 将系统表和数据表的数据字典全部设计成满足第三范式要求。

2.4 系统安全设计

系统的安全技术主要指通过对系统功能的设计, 来完成的安全性机制, 如:身份识别和认证, 访问控制, 加密, 备份恢复, 日志等。⑴身份认证。系统采用身份认证方式实现系统安全的第一道防线, 目的是防止非法用户访问本系统。登陆密码采用单向加密技术, 这样即使数据库管理人员也不会利用职权或通过解密的手段而得到用户的额外信息, 从而保证了密码在数据库中存储的安全性。当用户使用系统时, 系统首先打开登录界面, 要求用户输入用户名和密码, 密码在界面显示的时候以非明文的形式出现, 避免泄漏, 可以设置最大登录次数, 例如:密码3次输入不对, 则退出系统登录, 在日志中记录相关信息。⑵访问控制。对于系统的功能模块采用角色访问控制, , 将用户分为数据录入人员、中间级用户、统计人员、管理人员等几大类, 他们对系统拥有不同的操作权限, 可以按照实际需要分配不同的角色, 令其可以操作不同的系统菜单;对于系统报表的操作采用自主访问控制, 将对报表的操作权限分为无权查看和全权, 对每个用户分别指定该用户可以操作报表的权限。采用两种访问控制结合的方式, 灵活而方便的实现了不同用户对报表和功能的不同权限。

2.5 系统的开发环境

数据库选择分布式关系型数据库管理系统oarde, 它是以高级结构化查询语言 (SQL) 为基础的大型关系数据库, 通俗地讲它是用方便逻辑管理的语言操纵大量有规律数据的集合, 是目前最流行的数据库管理系统之一。其最基本的特点是数据字典与数据分离, 数据字典里存有用户信息、用户的权限信息、所有数据对象信息、表的约束条件、统计分析数据库的视图等。

参考文献

[1]谷淘.浅谈管理信息系统的开发.中国科技信息, 2005, 9 (17) :96一97.[1]谷淘.浅谈管理信息系统的开发.中国科技信息, 2005, 9 (17) :96一97.

[2) 唐桂华, 夏晖.我国MSI的开发现状及发展趋势.电子科技大学学报社科版, 2002, 4 (2) :22一24.[2) 唐桂华, 夏晖.我国MSI的开发现状及发展趋势.电子科技大学学报社科版, 2002, 4 (2) :22一24.

[3]邝孔武, 王晓敏.信息系统开发与管理.北京:中国人民大学出版社, 200.3[3]邝孔武, 王晓敏.信息系统开发与管理.北京:中国人民大学出版社, 200.3

智能统计 篇7

1 方法与试验

1.1 贝叶斯统计方法

在精细地面灌溉智能控制中,确定不同精度要求所需的合理数据量时用到了贝叶斯统计方法。基于贝叶斯统计方法,将先验信息、样本信息和似然函数相结合推导后验分布及置信区间,从理论上论证精细地面灌溉智能控制需采用的能够准确估算入渗参数并预测灌溉全过程的合理数据量。贝叶斯公式包含了归纳推理的一种思想,贝叶斯统计方法的基本观点是由贝叶斯公式引申而来的。贝叶斯公式是概率论中的一个著名公式,是由英国学者贝叶斯(T.Bayes)在1763年提出来的:设试验E的样本空间为S,A为E的事件,B1,B2,…,Bn为S的一个划分,即某个过程的若干可能的前提,且P(A)>0,P(Bi)>0(i=1,2,…,n),则:

式中:P(Bi)是人们事先对各前提条件出现可能性大小的估计,称之为先验概率;P(Bi∣A)既是对以A为前提下Bi的出现概率的重新认识,称P(Bi∣A)为后验概率。

1.2 灌溉模拟模型

采用基于混合数值解法的一维全水动力学畦灌模型(章少辉,2012年)对畦灌水流运动过程进行模拟。所谓混合数值解法,即基于隐-显混合时间格式,利用有限差分法、矢通量分裂与通量差分混合格式(AUSM)有限体积法和有限单元法分别对全水动力学畦灌模型中各矢量项进行空间离散,对形成的3对角矩阵型控制方程代数方程组进行数值求解。

基于混合数值解法的一维全水动力学畦灌模型中采用地表水入渗经验公式中应用最为广泛的是Kostiakov(1932年)入渗公式(z=k ta,z为累积入渗水深,mm;k为入渗参数,mm/sα;a为入渗指数,主要取决于土壤质地与结构;t为土壤入渗受水时间,s)描述土壤入渗特性。

模型输入参数为:畦田规格、田面微地形、单宽流量、关口时间、Kostiakov入渗参数及糙率系数。模型输出参数为:灌水效率、灌水均匀度及储水效率等。

一维全水动力学模型方程:

式中:x为水平向坐标,m;t为水流运动时间,s;h为地表水深,m;g为重力加速度,m/s2;U为沿x水平坐标向的垂向均布流速,m/s;Q为沿x水平坐标向的单宽流量,m3/(s·m);ic为地表水入渗率,m3/(s·m2);b为畦面高程,m;n为曼宁糙率系数,m/s1/3。

1.3 试验田块基本信息

1.3.1 先验信息

设先验信息来自按畦长不同选取的大兴(12个田块冬灌、春灌)、河北鹿泉(10个田块冬灌)和山东无棣(8个田块冬灌、春灌)3个试验区的50组典型田块的历史灌溉资料,典型田块基本信息见表1。实测灌溉资料主要包括田块规格、田面微地形、灌溉开始和关口时间、灌溉水流推进过程、入畦流量等,田面微地形和水流推进消退时间的测点间距为5m。

续表1先验信息田块灌溉基本资料

1.3.2 样本信息

取样本信息为来自新疆222兵团典型田块的20组灌溉资料,X=(X1,X2,…,X20),典型田块基本信息见表2。实测灌溉资料也包括田块规格、田面微地形、灌溉开始和关口时间、灌溉水流推进过程、入畦流量等,田面微地形和水流推进消退时间的测点间距为5m。

2 结果与分析

2.1 确定先验分布函数

因水流推进时间影响相对较大,选定灌溉水流推进过程模拟值与实测值之间的平均相对误差(AREadv)为随机变量。贝叶斯方法的一个主要问题是如何利用先验信息确定先验分布,因为先验分布有很大的主观性、随意性。采用常用的直方图法推断其先验分布,估计先验分布密度函数。

现以选取60%数据量为例,确定水流推进过程模拟值与实测值之间的平均相对误差的先验分布,并分析根据先验灌溉信息准确预测控制后验灌溉过程所需的合理数据量。对于50组先验数据,根据60%的实测水流推进数据采用反求法计算入渗参数k和a,并将得到的土壤入渗参数代入地面灌溉模拟模型(田面糙率系数取经验值:冬灌取0.08,春灌取0.1,且经过验证不同的经验取值对本文结论影响不大),对整个水流运动过程进行预测模拟,计算整个水流推进过程模拟值与实测值之间的平均相对误差。

采用基于混合数值解法的一维全水动力学畦灌模型对畦灌水流运动过程进行模拟,水流推进过程模拟值与实测值之间的平均相对误差如下(该误差值为连续型随机变量AREadv,则π(AREadv)为AREadv的先验分布,π(AREadv|x)为AREadv的后验分布)。

式中:t0i-adv是水流推进过程中点i处的实测值;tsi-adv是点i处的水流推进模拟值;n′为测点数。

计算出50组水流推进过程模拟值与实测值之间的平均相对误差最小值、最大值分别为2.18%、27.46%,即所有数据落在区间[2.18,27.46]上,现取能覆盖区间[2.18,27.46]的区间[0,28],将区间[0,28]等分为7个小区间,小区间的长度记为Δ,Δ=(上限-下限)/7=4。数出落在每个小区间内的数据的频数fi,计算出频率fi/n(n=50,i=1,2,…,7)见表3。

根据表3中数据自左向右依次在各个小区间上作以fi/n/Δ为高的小矩形,见直方图1。小矩形的面积就等于数据落在该小区间的频率fi/n。从图1中看出,直方图的外廓曲线中间高,两头低,有一个峰,类似正态分布曲线。

为进一步确认先验分布是否服从正态分布,作χ2拟合检验如下。

H0:AREadv的概率密度为:

由极大似然估计法得μ,τ2的估计值分别为14.7和5.02,在H0下将θ可能取值的区间(-∞,+∞)分为7个小区间,并取事件Ai(见表3中第1列所示)。若H0为真,则θ的概率密度函数的估计为:

按式(5)查正态分布的分布函数表可得概率P(Ai)的估计,计算见表4。

现χ2=52.33-50=2.33,因为χ20.1(k-r-1)=χ20.1(7-2-1)=7.779>2.33,故在0.1水平下接受H0,由此可从理论上证明水流推进过程模拟值与实测值之间的平均相对误差的先验分布服从正态分布。正态分布(Normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution),是一个在数学物理及工程领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力。在自然现象和社会现象中,大量随机变量都服从或近似服从正态分布。

2.2 根据先验地表水流推进数据控制畦灌过程的适宜数据量

由水流推进过程模拟值与实测值之间的平均相对误差的先验分布π(AREadv)~N(14.7,52),结合样本信息推断后验分布π(AREadv|x)及置信区间。

由此可以获得θ的1-α置信区间。令:

式中:μα/2为N(0,1)的上侧α/2分位数,故θ的1-α置信区间为

根据样本信息计算出、σ2的估计值分别为15.2和5.22,根据先验信息计算出μ、τ2,的估计值分别为14.7和5.02,分别代入式(7)、(8)可得μ20()=15.178,η220=18即η20=1.13,从而,可以得出AREadv的95%置信区间为[μ20()=1.96η20,μ20()+1.96η20]=[12.96,17.38]。即根据先验分布,结合样本及似然函数,推出后验分布,并计算得到由灌溉过程中60%的实测水流推进数据推求整个水流运动过程的模拟值与实测值的平均相对误差落入[12.96,17.38]区间的概率为95%,区间的均值为15.17%,换言之,即要使部分数据推求整个水流运动过程的模拟值与实测值的平均相对误差控制在15%左右,所需的合理数据量为60%。

同理,可以根据灌溉信息采集数据量为40%,50%,60%,70%,80%的计算数据,分析部分数据推求整个水流运动过程的模拟值与实测值的平均相对误差(AREadv)随灌溉信息采集数据量x的变化规律,作散点图并画出趋势线见图2。

由图2可知,AREadv随灌溉信息采集数据量x呈幂函数变化趋势,其幂指数为负数的减函数,拟合方程为:

由此可得,针对由先验灌溉信息准确预测控制后验灌溉过程所需的合理数据量研究,根据贝叶斯统计方法可论证出如下结论:对于一般的田块(即与本文试验田块的灌溉技术要素相近),当采用灌溉信息采集数据量分别为40%、50%、60%、70%和80%的实测水流推进数据时,水流推进过程模拟值与实测值之间的平均相对误差为40%、25%、15%、10%和7%,在精细地面灌溉智能控制技术实际应用中,可以根据需要的精度要求选择相应的灌溉信息数据量。

前人曾通过实测数据对灌水技术要素与灌溉信息数据量的影响进行研究,结果表明灌溉信息数据量受入畦单宽流量、田面纵坡、畦长等灌溉要素的影响,随入畦单宽流量、田面纵坡、畦长的增大而减小,随微地形的增大而增大(董孟军,2010年)。因此,对于灌水技术要素比较特殊的田块,需要根据实际情况选择适宜的灌溉信息数据量。

3 结论

本文基于贝叶斯统计方法,根据先验信息、样本信息和似然函数,推导后验分布及置信区间,从理论上证明精细地面灌溉智能控制需采用的能够准确估算入渗参数并预测灌溉全过程的合理数据量。综合分析得出以下结论:

(1)采用60%的实测水流推进数据估算土壤入渗参数并预测灌溉全过程产生的平均相对误差落入[12.96,17.38]区间的概率为95%,即采用60%已经数据量推断未知灌溉过程是相对准确与合理的。

(2)要使部分数据推求整个水流运动过程的模拟值与实测值的平均相对误差控制在40%、25%、15%、10%和7%左右,所需的合理数据量为40%、50%、60%、70%和80%。在精细地面灌溉智能控制技术实际应用中,可以根据需要的精度要求选择相应的灌溉信息数据量。本研究成果为精细地面灌溉智能控制系统中适用条件和合理数据量的确定提供了理论依据。

摘要：确定需要采集灌溉信息的合理数据量是根据已知灌溉信息准确预测未知灌溉过程,实现对地面灌溉全过程智能控制和管理的首要问题。基于贝叶斯统计方法,以借助灌溉模型所得的水流推进过程模拟值与实测值之间的平均相对误差为随机变量,基于50个典型田块的实测信息估算其先验分布,再结合样本及统计模型(似然函数),导出后验分布,计算出随机变量的95%置信区间,从而从理论上论证对地面灌溉过程进行智能控制需采用的能够准确估算入渗参数并预测灌溉全过程的合理数据量。