网络考试系统中自动评卷算法的应用研究

随着网络化的发展,网络教学近几年逐渐兴盛起来,是未来教育发展的一种趋势,网络考试系统是网络教学的核心组成部分之一。本文针对当前已有考试系统的不足和学校的实际需求,设计和实现了一个新的网络考试系统,其中就主观题自动评卷技术作了分析与讨论。     

高可用集群在高校网络考试中的应用

本文介绍在FreeBSD系统下,由PHP和Postgres组成的网络考试应用场景下,几种高可用集群模型;通过描述Postgres主从复制配置、Heartbeat基本配置、资源脚本设置的过程,阐述实现高可用网络考试系统的方法.使现有网络考试在性能得到提升的前提下,稳定性亦得到保证,提升用户体验.     

模糊数学在电视机故障诊断中的应用

本文介绍了应用模糊数学方法进行计算机辅助诊断电视机的故障原因,这种方法有效性在于建立模型的因果关系正确性和自动搜索范围及速度。     

远程处理技术在校园网络考试系统中的应用

设计了一个用远程处理技术实现的网络考试系统。充分利用微软最新的远程分布式访问技术———远程处理高效性与可扩展性,结合密码技术保证了考试系统中信息传输高效性的同时,实现了考试系统中信息传输的安全性,而且无须其他额外的软硬件开销。     

改进的遗传算法网络考试系统研究

在线考试系统中题库的智能组卷是考试系统体系质量的核心所在,在网络环境下如何确保试卷能快速、高效、科学的生成也是组卷的关键所在。本文采用遗传算法进行自动组卷,可以有效填补漏洞,极大提高效率,保证网上考试的公平、公正性。     

网络考试系统设计

随着数字技术、多媒体技术和网络通信技术的迅速发展,网络考试系统已成为一个研究热点.它是教育信息化的必然发展趋势.文中为兰州交通大学机电工程学院的一些专业基础课程考试开发一个基于B/S模式的题库管理和在线考试的平台.文中具体内容包括系统功能模块、数据库中部分表的设计及部分程序代码.经反复调试、完善,系统在局域网中运行良好.     

现阶段大学英语网络考试问题浅析

本文根据笔者在网络英语考试实际操作经验,从软件、硬件、机制、计算机基础四个方面提出现阶段网络英语考试存在的问题,旨在通过对这些问题的分析提出相应的网络英语考试可行性解决方案,以促进网络英语考试在大能在高校得到更广泛的应用。     

基于Web智能阅卷考试系统的设计与实现

智能阅卷是基于Web的考试系统的关键技术.从目前智能阅卷系统现状出发,针对计算机等级考试系统中不同题型的特征,进行了相应智能阅卷算法的研究,最后设计了基于Web的C语言计算机等级考试智能阅卷考试系统,在实际教学中应用后取得了较好的教学效果.该系统的实现对计算机等级考试全面实现智能阅卷具有重要的应用和研究价值.     

目标识别中的人工神经网络应用

对分布式无人职守战斗单元的目标识别技术进行了研究 ,提出用模糊神经网络技术来识别战场目标 ,检验结果表明该方法具有较高的识别率     

模糊综合评价在确定试题难度值中的应用

准确确定考试系统试题库中每道试题的难度值问题，是组卷系统中一个需要解决的重要问题。针对试题难度值确定的复杂性及其评价指标的模糊性，采用模糊数学的理论与技术，对试题难度值进行综合评价，其结果能汇总教师和学生对试题难度的评价意见，较全面地反映出试题难度值的难易程度。     

火灾探测模糊神经网络的层次结构

应用多层次前馈网络构造模糊变量隶属度函数和模糊推理控制模型，使神经网络不再表现为黑箱式映射，其所有节点和参数都具有模糊系统等价意义。将模糊规则与隶属度函数用神经网络表现出来。利用神经网络的自学习特性，实现隶属度函数和模糊规则的自动提取，可优化调整隶属度函数，同时模糊系统也弥补了神经网络运算速度慢的缺点。     

基于模糊神经网络的执行器故障诊断

针对神经网络在故障诊断中的局限性,提出了一种将模糊理论与BP神经网络结合的故障诊断方法,使其应用到执行器故障诊断中.通过和BP神经网络学习算法对执行器故障诊断的结果比较来证明模糊神经网络算法的优越性.首先介绍执行器常见故障;其次对故障征兆进行模糊化预处理,获得了神经网络训练样本,最后应用Matlab软件进行了系统仿真.仿真结果表明:该方法收敛速度快、诊断精度高、自适应性强,能够有效地诊断执行器故障.     

基寸S7-200PLC的模糊神经网络算法设计

随着智能信息技术的发展,模糊神经网络算法广泛应用于工业控制。但该算法尚未应用于PLC。针对这种现状．给出基于S7-200PLC的模糊神经网络算法设计。利用模糊神经网络算法的理论知识,在S7—200的平台上采用梯形图和指令表两种模式编程设置。并利用PLC仿真软件对其仿真,仿真结果达到预期目标。     

FAHP在内部专网安全检查指标体系构建中的应用

建设内部专网安全风险评估体系,可以为决策者提供内部专网安全的基本状况。简要阐述了内部专网安全风险评估体系的基本框架,给出传统AHP法确定指标权重的一般步骤,指出其存在的局限性,并利用基于标度模糊的FAHP法确定指标权重。同时介绍了内部专网安全风险评估指标体系中人员各级指标的构成原则和评价方法,着重论述了基于多名专家判断矩阵的情况下,模糊层次分析法在确定各级指标权重时的应用,并以内部专网安全风险评估为例给出了应用研究的实例。     

基于模糊神经网络的网络业务量预测研究

利用神经网络(NN)的自学习能力以及模糊逻辑的动态性和及时性等特点,将模糊逻辑和 NN 有机地结合起来,构造出了五层模糊神经网络(FNN),并用训练 NN 的相应学习算法-BP 算法来训练网络。本文将 FNN 用于网络自相似业务预测研究中,并与单纯的 NN 算法相比较。仿真结果表明,FNN 能很好地预测复杂网络业务,与传统的 NN 算法相比,不仅收敛速度快,且得到更好的预测效果。本文为复杂网络业务流量预测研究提供了一种有效途径。     

一种网络测试方法

网络已成为信息系统不可或缺的组成部分。网络的性能一定程度上决定了信息系统的性能。以对吞吐量的测试为例,结合实例描述了一种网络测试的方法,并对结果进行了分析。对网络其他的应用层面性能如延时和抖动等,都可以按该方法做少许改变。     

一种基于L-M算法的组合神经网络模糊控制器

提出了一种基于L-M算法的神经网络模糊控制器。用两个相同的三层前向神经网络①和②来生成E和EC的隶属度,用三层前向神经网络③来实现模糊控制规则并生成控制输出,经过研究和对比选择了对于这3个网络来说最好的训练算法Levenberg-Marquardt算法。仿真结果表明了该控制器极好的控制性能。     

基于模糊贝叶斯网络的引水隧洞安全评价模型分析

为准确预测黄河引水隧洞安全隐患,提出基于模糊集理论和主观贝叶斯方法的模糊贝叶斯安全评价模型。结合实际巡检数据,模型使用贝叶斯网络处理模糊信息与不确定信息,将巡检数据中给出的多态性故障事件模糊化;再通过贝叶斯网络的条件概率表找出不同故障事件之间的逻辑关系;最后获得对引水隧洞安全模型的整体评价。通过开展引水隧洞安全评价模型实例分析,验证了该方法的可行性。