freepeople性欧美熟妇, 色戒完整版无删减158分钟hd, 无码精品国产vα在线观看DVD, 丰满少妇伦精品无码专区在线观看,艾栗栗与纹身男宾馆3p50分钟,国产AV片在线观看,黑人与美女高潮,18岁女RAPPERDISSSUBS,国产手机在机看影片

正文內(nèi)容

網(wǎng)上考試系統(tǒng)畢業(yè)設(shè)計(jì)-畢業(yè)設(shè)計(jì)-閱讀頁(yè)

2025-02-08 02:52本頁(yè)面
  

【正文】 除,同時(shí)與該科目相關(guān)的題目等信息也會(huì)相應(yīng)的自動(dòng)刪除 。 2) 添加考生:用于增加考生。 3. 教師管理: 包括如下功能: 1) 查詢教師:在本系統(tǒng)中主要用于驗(yàn)證教師的合法性。 3) 修改教 師:本階段限于修改教師的密碼,但已經(jīng)為未來的升級(jí)預(yù)留了接口 。 對(duì)組卷算法的探討與研究 組卷分析 本系統(tǒng)的一個(gè) 關(guān)鍵的地方 就是要建立一個(gè)良好的組卷系統(tǒng), 采用自動(dòng)組卷系統(tǒng)可以大大減輕教師的負(fù)擔(dān),而且,更重要的是,自動(dòng)組卷可以很好的保證試卷的難度和信度,提高考試的公平性和公正性。而且,在交互式的Web 環(huán)境下 人們對(duì)試卷生成的速度的要求很高,而一個(gè)理論上較完美的算法可能會(huì)以犧牲時(shí)間作為代價(jià) [18]。 算法的具體實(shí)現(xiàn)過程如下: 1) 建立兩個(gè)數(shù)組 U(r)和 T(x),其中 U(r)的值為某種狀態(tài) r 的試題在數(shù)據(jù)庫(kù)中的試題數(shù),例如單選題,第二章,難度為 3 的試題數(shù)。 2) 如果 T(x)U(r),則轉(zhuǎn)向 5),否則產(chǎn)生隨機(jī)數(shù) N, N=int(rand(1)*U(r)),其值小于 U(r)。 3) 若 T(x)≠ 0,則 T(x)=T(x)1,重復(fù) 2); 4) 若 List 表未滿,則轉(zhuǎn)向 1),否則組卷成功; 5) 算法結(jié)束 這種算法使用廣泛、簡(jiǎn)單 易行 ,對(duì)于單道題的抽取速度很快,但是對(duì)于整份 試卷 的生成卻需要耗費(fèi)很多時(shí)間,而且在組卷?xiàng)l件較復(fù)雜的情 況下 常常會(huì)出現(xiàn)組卷失敗。 2. 回溯試探算法 回溯試探算法 [19]是對(duì)隨機(jī)算法的改進(jìn),它將隨機(jī)抽 取 產(chǎn)生的 每一狀態(tài)類型記錄下來,當(dāng)搜索失敗時(shí)就會(huì)釋放 上次 記錄的狀態(tài)類型,然后再依據(jù)一定的規(guī)律變換 出 一種新的狀態(tài)進(jìn)行試探,通過不斷地回溯試探直到試題生成完畢或回到出發(fā)點(diǎn)為止。否 則產(chǎn)生隨機(jī)整數(shù) N,N=int(rand(1)*U(r)), 其值小于 U(r)。 3. 基于專家系統(tǒng)的組卷 算法 專家系統(tǒng)是一種能夠依靠大量的專門知識(shí)解決特 定領(lǐng)域中復(fù)雜問題的計(jì)算機(jī)智能軟件系統(tǒng)。在組卷系統(tǒng)中的專家系統(tǒng)需要構(gòu)建一個(gè)知識(shí)庫(kù)用來存放諸如不同的科目、不同的考試性質(zhì)和時(shí)間等組卷知識(shí)信息,此外,還要構(gòu)建一個(gè)推理機(jī) 制 來根據(jù)一定的推理策略從知識(shí)庫(kù)中選取相關(guān)的知識(shí),對(duì)用戶提供的信息進(jìn)行推理,直到得出相應(yīng)的結(jié)論為止。 這種組卷算法需要建 立一個(gè)龐大的知識(shí)庫(kù),同時(shí)推理機(jī) 制 的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)也很復(fù)雜,難以滿足快速組卷的要求。在搜索的前幾步中采用隨機(jī)抽題法,當(dāng)搜索進(jìn)入死結(jié)點(diǎn)時(shí),采用 以下 的方法作啟發(fā)后 再進(jìn)行搜索: 首先將造成死結(jié)點(diǎn)的狀 態(tài)類型記錄下來,然后回溯走過的路徑,將與該狀態(tài)有關(guān) (指某分量相同 )的元素全部釋放,將剩下的無關(guān)元素重新構(gòu)成一 條 路徑,然后根據(jù)啟發(fā)函數(shù)的最小值確定下一個(gè)結(jié)點(diǎn),啟發(fā)函數(shù)定義為新元素狀態(tài)類型與記錄死結(jié)點(diǎn)元素狀態(tài)類型分量相同的個(gè)數(shù)。 5. 遺傳算法 [2126] 遺傳算法 ( Geic Algorithm) 是 目前在組卷系統(tǒng)設(shè)計(jì)領(lǐng)域受到廣泛關(guān)注和研究的算法,它最早是由美國(guó)密西根大學(xué)的 Holland 教授 在六十年代 提出, 在進(jìn)行了一系列研究后,八十年代由 Goldberg 進(jìn)行歸納總結(jié),形成了遺傳算法的基本框架,其 具有簡(jiǎn)單通用、收斂速度快、全局尋優(yōu)等特點(diǎn),且適用于并行處理 ,目前在計(jì)算機(jī)科學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、信號(hào)處理、人工網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域已經(jīng)得到了廣泛的運(yùn)用。遺傳算法處理的是基因型個(gè)體, 一定數(shù)量的個(gè)體組成群體,群體中個(gè)體的數(shù)目為群體規(guī)模 [24]。在遺傳算法中需要進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換操作,一個(gè)是表現(xiàn)型到基因型的轉(zhuǎn)換 , 把問題空間的參數(shù)轉(zhuǎn)換成遺傳空間中的 基因型個(gè)體; 另一個(gè)是基因型到表現(xiàn)型的轉(zhuǎn)換,它 將 執(zhí)行相反的操作。 遺傳算法的基本 過程如下: 1) 產(chǎn)生初始群體,隨機(jī)地 ( 通常均勻地 ) 產(chǎn)生 若干 個(gè)個(gè)體,每個(gè)個(gè)體看作是一個(gè) 基因型個(gè)體 , 這若干 個(gè) 基因型個(gè)體 組成一個(gè)群體 ; 2) 對(duì)群體中每個(gè)個(gè)體計(jì)算它的適應(yīng) 度; 3) 通過選擇和復(fù)制操作從群體中選出所需要的個(gè)體, 這里通常采用輪盤賭選擇法即適應(yīng)度比例法,而且通常需要多輪選擇,然后將選出的個(gè)體 放入到交配緩沖池中 ; 4) 對(duì)交配池中的 個(gè)體使用交叉和變異算子 仿照生物學(xué)中雜交的原理, 形成下一代群體中的 N 個(gè)體,并計(jì) 算每個(gè)新個(gè)體的適應(yīng)度,在這里有必要提一下交叉算子和變異算子的重要性:交叉算子一方面能夠使得原來群體中優(yōu)良個(gè)體的特性在一定程度上得到保持,另一方面,它將使 得算法能夠探索新的基因空間,從而使新群體中的個(gè)體得以保持多樣性[25]; 變異 算子 的使用能夠使遺傳算法具有局部搜索能力,可以維持群體的多樣性 [26]; 5) 如果滿足結(jié)束條件,則停止 , 否則轉(zhuǎn)到第 3) 步。 本系統(tǒng)采用的算法 本系統(tǒng)目前是一個(gè)在學(xué)校范圍內(nèi)使用的小型系統(tǒng),在對(duì)組卷模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)時(shí)考慮了 以 下的因素: 1. 時(shí)間因素,由于系統(tǒng)開發(fā)周期較短,一些理論上效果較好的算法由于代碼復(fù)雜而未被考慮。 因此,目前在本系統(tǒng)中采用的是隨機(jī)抽題算法,從當(dāng)前的使用情況來看,算法的選擇是正確的,是能夠滿足需要的, 下面 是該算法的部分程序?qū)崿F(xiàn) : 與數(shù)據(jù)庫(kù)的連接 在本系統(tǒng)中,訪問數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)很重要的環(huán)節(jié)。 JDBC 訪問數(shù)據(jù)庫(kù)需要首先建立一個(gè)與數(shù)據(jù)庫(kù)的連接,獲得一個(gè)連接對(duì)象,通過鏈接對(duì)象來提供執(zhí)行 SQL 語(yǔ)句的方法。 以下是連接數(shù)據(jù)庫(kù) 代碼 : 第六章 系統(tǒng)的不足與展望 系 統(tǒng)的不足 經(jīng)過一段時(shí)間的使用和測(cè)試,該系統(tǒng)已經(jīng)基本實(shí)現(xiàn)了當(dāng)初的設(shè)想,達(dá)到了預(yù)期的目的。 ? 由于當(dāng)前設(shè)計(jì)的是 試卷管理 系統(tǒng),所以在考生和教師 信息的保存方面所能保存的內(nèi)容還較少,未來如果需要將該系統(tǒng)升級(jí)成為一套完整的教學(xué)管理系統(tǒng)的話在這方面還需要加強(qiáng),所幸的是,由于采用的是 MVC 的框架結(jié)構(gòu)而不是僅 僅 簡(jiǎn)單 地 采用純 JSP 編程的方式,所以未來升級(jí)的時(shí)候?qū)?會(huì)大大減輕勞動(dòng)量,可以說,現(xiàn)在已經(jīng)為將來的升級(jí)打下了良好的基礎(chǔ)。同樣地,目前對(duì)于試題的評(píng)價(jià)也僅限于難度的區(qū)分,但以后可以根據(jù)考生的情況進(jìn)一步引進(jìn)信度,區(qū)分度等評(píng)價(jià)試題的標(biāo)準(zhǔn)。 總結(jié)與未來的發(fā)展展望 本論文詳細(xì)闡述了基于 MVC 架構(gòu)的 試卷管理 系統(tǒng) 的 設(shè)計(jì) 與實(shí)現(xiàn)過程。 本系統(tǒng)是一個(gè)平臺(tái),能夠?qū)崿F(xiàn)多學(xué)科、多課程、多層次的試題庫(kù)管理,滿足同一個(gè)考場(chǎng)中每一位考生試卷既等價(jià)又相異的要求,有利于大規(guī)模同一考試的順利進(jìn)行 , 目前,該系統(tǒng)運(yùn)行平穩(wěn)可靠。 基于 Web 的考試系統(tǒng)是當(dāng)今的一項(xiàng)熱門研究領(lǐng)域, 它是現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育不可缺少的一部分 ,而作為考試系統(tǒng)的核心部件 —— 試卷管理系統(tǒng)也越來越受到人們的關(guān)注,大量的學(xué)者、專家投身到這個(gè)領(lǐng)域中來 。 參考文獻(xiàn) [1]中科永聯(lián)高級(jí)技術(shù)培訓(xùn)中心 . MVC 模式[EB/OL]. 20210423. [2]孫衛(wèi)琴 . 精通 Struts:基于 MVC 的 Java Web 設(shè)計(jì)與開發(fā) [M].北京:電子工業(yè)出版社,2021. III- IV. [3]孫衛(wèi)琴. Java 面向?qū)ο缶幊?[M].北京:電子工業(yè)出版社, 2021. VI- VII. [4]H. M. Deitel, P. J. Deitel 著 . 施平安,施惠瓊,柳賜佳譯 . Java How to Program( Fifth Edition)[M]. 北京:清華大學(xué)出版社 , 2021. [5]王萌,劉婧,來賓 . JAVA程序設(shè)計(jì) [M]. 北京:冶金工業(yè)出版社, 2021.1-3. [6]孫衛(wèi)琴,李洪成. Tomcat 與 Java Web開發(fā)技術(shù)詳解 [M].北京:電子工業(yè)出版社, 2021. 123- 124. [7]張孝祥,張紅梅 . JavaScript 網(wǎng)頁(yè)開發(fā) —— 體驗(yàn)式學(xué)習(xí)教程 [M]. 北京:清華大學(xué)出版社,2021. 1- 5. [8]趙強(qiáng) . 精通 JSP 編程 [M]. 北京:電子工業(yè)出版社, 2021. 2- 12. [9]孫衛(wèi)琴.精通 Hibernate: Java 對(duì)象持久化技術(shù)詳解 [M].北京:電子工業(yè)出版社, 2021. III- IV. [10]Craig Walls, Ryan Breidenbach,李磊,程立, 周悅虹譯. Spring in action 中文版 [M].北京:人民郵電出版社, 2021. 33— 35. [11]Ryan Aseleson, Nathaniel T. Schutta,金靈等譯. Ajax基礎(chǔ)教程 [M].北京:人民郵電出版社, 2021. 13— 15. [12]IBM. Eclipse 平臺(tái)入門[EB/OL]. 2021110 [13]David Gallardo, Ed Burte, Robert McGoven. Eclipse in Action[M]. Greenwich: Manning, 2021. 32— 33. [14]孫衛(wèi)琴,李洪成. Tomcat 與 Java Web開發(fā)技術(shù)詳解 [M].北京:電子工業(yè)出版社, 2021. [15]Y. Daniel Liang. Introduction to Java Programming, Comprehensive Version, Fifth Edition[M]. .: Prentice Hall. 2021. 11— 14. [16]Mysql. MySQL [EB/OL]. 20211115. [17]劉彬 . JSP 數(shù)據(jù)庫(kù)高級(jí)教程 [M]. 北京:清華大學(xué)出版社, 2021. 63— 64. [18]E. Zitzler, L. Thiele. MultiObjective Evolutionary Algorithms A Comparative Case Study And the Strength Pareto Approach[J]. IEEE Transactions of Evolutionary Computation, 1999, 3(4): 257— 271. [19]李小勇 . 題庫(kù)管理系統(tǒng)中的自動(dòng)化組卷算法 [J]. 西北師范大學(xué)學(xué)報(bào) (自然科學(xué)版 ), 2021, 38(4): 41— 43. [20]謝平 . 基于框架模式的試題庫(kù)智能組卷系統(tǒng) [J]. 華東交通大學(xué)學(xué)報(bào), 1998, 15(4) : 58—63. [21]Holland J. Adaptation in natural and artificial systems[M]. Ann Arbor: University of Michigan Press,—105. [22]David E. Goldberg. Geic algorithms in search, optimization and machine learning[M]. New York: AddisonWesley Publishing Company Inc, 1989. 59— 308. [23]David B. Fogel. An introduction to simulated evolution optimization[J]. IEEE Trans on Neural Networks, 1994, 5(1): 3— 14. [24]M. Kantardzic, 閃四清等譯 . 數(shù)據(jù)挖掘 —— 概念、模型、方法和算法 [M]. 北京 : 清華大學(xué)出版社, 2021. 202— 240. [25]徐潔磐,馬玉書,范明 . 知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)導(dǎo)論 [M]. 北京 : 科學(xué)出版社, 2021. 25— 60. [26]F. Herrera, M. Lozano, J. L. Verdegay. Tuning Fuzzy Logic Controllers by Geic Algorithms[J].International Journal of Approximate Reasoning, 1995. 12(3): 115— 123. 外文資料 Towards Increasing Web Application Productivity Source: 2021 ACM Symposium on Applied Computing ABSTRACT In this paper we present and discuss a template/metadata based partial code generation system supporting web application development. Seamlessly incorporating the recent topnotch technologies, the framework maximally exploits the capabilities of the underlying implementation technologies.
點(diǎn)擊復(fù)制文檔內(nèi)容
公司管理相關(guān)推薦
文庫(kù)吧 www.dybbs8.com
備案圖鄂ICP備17016276號(hào)-1