基于模糊数学评阅主观题的算法

文章通过分析人脑评阅主观题的思维方法,引入了贴近度和多指标综合评判的思想,基于模糊数学中单向贴近度的理论,设计并实现了一种评阅主观题的带权单向匹配算法。算例说明该算法能有效提高主观题自动评阅的精确度。     

基于相似度组合的主观题评分方法研究

针对文本、语义、关键词等方法计算主观题相似度的不足,提出一种基于相似度组合的方式构建主观题评分模型。该模型可根据评分逻辑,灵活地调整阀值,综合Word2vec算法、Doc2vec算法和TF_IDF算法的优势,提高主观题的相似度。实验表明,与人工评分对比,提出的评分模型得到的评分方差及偏差率都较小,稳定性较好,更贴近人工评分结果。     

SSDA并行算法在无纸化阅卷中空白题识别的应用

图像匹配是图像处理领域的一项重要技术。针对无纸化阅卷系统的主观题评阅,提出了一种结合自适应阈值SSDA(序贯相似性检测算法)和多核多线程并行技术的图像匹配方法,由电脑自动完成主观题空白题的评阅,以提高评阅工作效率。通过螺旋分配多核处理器资源,在多核处理器的每个核心上并行运行SSDA图像匹配,按行列顺序处理待匹配区域,每个核心的匹配结果不断更新阈值,达到提高匹配速度的目的。最后进行实验仿真,可见,与传统的串行算法相比较,本算法能够满足空白题识别中图像匹配的实时性要求,并且有较好的识别效果。     

一种参数可调的主观题自动阅卷实现

主观题自动阅卷长期束缚着计算机自动阅卷技术的发展．从分析主观题人工阅卷的思路人手,提出以关键词匹配为主、语意贴近度计算为辅的主观题自动阅卷方案．详细介绍了关键技术：自动分词技术、关键词匹配技术和语意贴近度计算方法．综合设计并实现了一种参数动态可调的主观题自动阅卷方法．     

基于相似度融合算法的主观题自动阅卷机制

主观题自动阅卷可以通过计算文本相似度实现.本文从分析文本结构特征的角度出发,在Trie树搜索匹配理论的基础上提出基于相对距离的词序相似度算法,并通过统计回归方法将关键词相似度与词序相似度进行融合得到文本的综合相似度,从而实现主观题自动阅卷.最后,进行了实验,证明通过该方法可以实现在规定场景下基于文本结构特征的主观题自动阅卷.     

直觉模糊集的贴近度与熵的关系

基于直觉模糊集贴近度与熵的公理性定义给出了直觉模糊集贴近度与熵的几种不同的算法.并给出了如何由直觉模糊集的贴近度而建立熵,同时给出了由直觉模糊集的熵而建立贴近度的方法,说明了直觉模糊集的贴近度与熵有着必然的联系.     

基于贴近度的模糊非线性信贷优化问题研究

构建了信用多属性评价模糊向量,分析了模糊包含度与贴近度的关系,提出了一种包含度的计算公式,并诱导出模糊贴近度的计算公式,弥补了传统贴近度计算公式的不足.进而建立了基于模糊贴近度的信用评价函数.在此基础上,针对信贷问题,建立了模糊非线性优化模型,给出了求解模型的内点算法,并分析了其收敛性.算例结果表明基于贴近度的模糊非线...     

基于贴近度的协调序决策系统属性约简算法

针对基于优势关系的协调序决策系统,定义了条件属性集相对于决策属性集的贴近度,并定义了协调序决策系统中属性的重要度.提出了基于贴近度的启发式属性约简算法,通过实例分析证实了该算法的有效性.     

模糊贴近度在智能答疑系统中的应用

智能答疑是现代远程教育中一个重要组成部分,但目前网络答疑系统反馈答案的查出率和准确率较低.文章在分析用户问题与标准问题语句的模糊贴近度的基础上,提出了基于阈值的模糊贴近度算法.通过对系统运行情况的分析,证实了该算法能有效地提高答疑系统的智能处理能力.     

改进的Jaccard贴近度的群落划分算法

针对复杂网络群落划分的准确性差和时间复杂度高的问题,设计了一种基于修正Jaccard贴近度和群落合并的用于非堆叠群落的划分算法IJCD(Improved Jaccard community detection)。该算法针对Jaccard贴近度的计算结果中存在距离不同但贴近度可能相同的情况,引入了改进的Jaccard贴近度算法计算节点之间的贴近度,选择多个贴近节点在一个群落而不是最贴近的两个节点,从而得到初始群落,再进行群落合并。计算所得的初始群落的准确率较高且群落个数较少,提高了整个算法的效率。最后,采用了几种经典的算法对网络进行群落划分,在选取的几个真实网络和计算机生成网络上的实验结果表明：IJCD算法能够有效地对群落进行划分,并且有较高的准确度和较低的时间复杂度。