24、机器学习框架与安全关键系统分析：教育资源分配与故障预防的探索

机器学习框架与安全关键系统分析：教育资源分配与故障预防的探索

在当今复杂的社会体系中，无论是教育资源的合理分配，还是安全关键系统的稳定运行，都面临着诸多挑战。机器学习框架为教育资源分配提供了科学的决策依据，而故障模式与影响分析（FMEA）技术则为安全关键系统的可靠性保驾护航。本文将深入探讨这两个领域的相关内容。

1. 概念性机器学习框架在教育机构绩效评估中的应用

1.1 框架目标与工作流程

旨在开发一个预测模型，用于向各高等教育机构分配教育资源资金。该概念性机器学习框架的工作流程分为三个阶段：
- 绩效指标识别
- 数据包络分析（DEA）
- 无监督机器学习算法

1.2 绩效指标识别

为实施该框架，需要收集评估高等教育机构绩效的数据。这些数据根据其特征和来源进行分类，主要包括学术、财务和研究绩效参数等。
- 数据来源
- 学术和财务参数 ：从多个网络门户和数据库收集，如国家机构排名框架（NIRF）、Atal机构创新成就排名（ARIIA）和全印度高等教育调查（AISHE）等。可获取的参数包括教师数量、招生人数、财务资源及其利用情况、就业学生数量、选择深造的学生数量、就业学生的中位薪资、博士毕业生数量、博士招生数量等。
- 研究绩效指标 ：从Scopus或Web of Science等商业摘要和索引数据库获取，这些数据库提供了如出版物数量、引用次数、h指数等多种文献计量和研究绩效指标，并且提供API以根据特定搜索标准检索数据。
- 创新绩