[发明专利]签到结果判定方法、系统、存储介质、计算机程序、终端

权利要求书

1.一种签到结果判定方法，其特征在于，所述签到结果判定方法利用机器学习中的地址聚类算法对存在偏差的定位信息进行判定，采用K最近邻分类算法，每个样本都用它最接近的K个邻居代表；如果一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于一个类别，则该样本也属于这个类别，并且具有这个类别上样本的特性；在确定分类决策上只依据最接近的一个或几个样本的类别决定待分样本所属的类别；

所述签到结果判定方法包括：

第一步，选用合适的数据结构存储训练数据和测试元组，设定参数K，维护一个大小为K的按距离发起签到者位置由大到小的优先级队列用于存储最近邻训练元组；

第二步，随机从训练元组中选取K个元组作为初始的最近邻元组，分别计算测试元组距这K个元组的距离，将训练元组标号和距离存入优先级队列；

第三步，遍历训练元组集，计算当前训练元组与测试元组距离，将所得距离L与优先级队列中的最大距离Lmax进行比较；

第四步，计算优先级队列中K个元组的多数类，并将其作为测试元组的类别；测试元组集测试完毕后计算误差率；继续设定不同的K值重新进行训练，最后选取误差率最小的K值；

第五步，将地址聚成设定大小的K个类，挑出人数最多的一个类作为目标类；

第六步，以目标类的质点为中心，按照滚雪球的方式确定签到信息；

所述第三步L=Lmax，则舍弃该元组，遍历下一个元组，反之删除优先级队列中最大距离的元组，将当前训练元组存入优先级队列；

所述第六步先找到离这个质点最近的，然后再找到离质点最近的与比较近的，质点最近的与离质点最近的比较近的之间的距离小于一个经验值，算合法。

2.一种接收用户输入程序存储介质，所存储的计算机程序使电子设备执行权利要求1任意一项所述签到结果判定方法包括下列步骤：利用机器学习中的地址聚类算法对存在偏差的定位信息进行判定，采用K最近邻分类算法，每个样本都用它最接近的K个邻居代表；如果一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于一个类别，则该样本也属于这个类别，并且具有这个类别上样本的特性；在确定分类决策上只依据最接近的一个或几个样本的类别决定待分样本所属的类别。

3.一种存储在计算机可读介质，包括计算机可读程序，供于电子装置上执行时，提供用户输入接口以实施如权利要求1所述的签到结果判定方法。

4.一种考勤系统，其特征在于，所示考勤系统运行权利要求1所述的签到结果判定方法。

5.一种实施权利要求1所述的签到结果判定方法的签到结果判定系统，其特征在于，所述签到结果判定系统包括：

最近邻训练元组存储模块，用于选用合适的数据结构存储训练数据和测试元组，设定参数K，维护一个大小为K的按距离发起签到者位置由大到小的优先级队列用于存储最近邻训练元组；

测试元组距计算模块，用于随机从训练元组中选取K个元组作为初始的最近邻元组，分别计算测试元组距这K个元组的距离，将训练元组标号和距离存入优先级队列；

距离比较单元，用于遍历训练元组集，计算当前训练元组与测试元组距离，将所得距离L与优先级队列中的最大距离Lmax进行比较；

误差率最小值选取模块，用于计算优先级队列中K个元组的多数类，并将其作为测试元组的类别，测试元组集测试完毕后计算误差率，继续设定不同的K值重新进行训练，最后选取误差率最小的K值；

目标类设定模块，用于将地址聚成设定大小的K个类，挑出人数最多的一个类作为目标类；

签到信息确定模块，用于以目标类的质点为中心，按照滚雪球的方式确定签到信息。

6.一种终端，其特征在于，所述终端搭载权利要求5所述的签到结果判定系统。

7.一种考勤机，其特征在于，所述考勤机搭载权利要求5所述的签到结果判定系统。