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基于卷积神经网络的主观题自动评分系统的构建与实现.docx

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简介：
本文探讨了如何运用卷积神经网络技术构建并实施一套有效的主观题自动化评分系统，旨在提升教育评估效率和准确性。 1 绪论 1.1 研究背景 1.2 国内外研究现状 1.3 研究目的及内容 1.4 本章小结 2 相关技术介绍 2.1 手写识别技术 2.2 Gensim框架 2.3 PyQt5 GUI程序 2.4 MongoDB数据库 2.5 本章小结 3 系统的可行性分析与需求分析 3.1 可行性分析 3.1.1 技术可行性 3.1.2 经济可行性 3.1.3 运行可行性 3.2 需求分析 3.2.1 业务需求 3.2.2 功能性需求 3.2.3 非功能需求 3.3 本章小结 4 主观题阅卷系统的设计 4.1 系统功能设计 4.1.1 基础用户功能模块 4.1.2 管理功能模块 4.1.3 试卷批阅功能模块 4.2 系统数据库设计 4.2.1 概念设计 4.2.2 数据库集合设计 4.3 本章小结 5 主观题阅卷系统的实现 5.1 基础用户功能模块 5.1.1 登录注册功能 5.1.2 修改密码功能 5.1.3 下载与上传功能 5.1.4 查看成绩功能 5.2 管理功能模块 5.2.1 管理员登录功能 5.2.2 文件管理功能 5.2.3 账号管理功能 5.3 试卷批阅功能模块 5.3.1 手写识别功能 5.3.2 文本相似度计算功能 5.4 本章小结 6 系统测试 6.1 测试目的 6.2 基本功能测试 6.3 主要功能详细测试 6.4 本章小结 总结与展望 参考文献 致 谢 附 录

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  • 基于卷积神经网络的主观题自动评分系统的构建与实现.docx
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    本文探讨了如何运用卷积神经网络技术构建并实施一套有效的主观题自动化评分系统，旨在提升教育评估效率和准确性。 1 绪论 1.1 研究背景 1.2 国内外研究现状 1.3 研究目的及内容 1.4 本章小结 2 相关技术介绍 2.1 手写识别技术 2.2 Gensim框架 2.3 PyQt5 GUI程序 2.4 MongoDB数据库 2.5 本章小结 3 系统的可行性分析与需求分析 3.1 可行性分析 3.1.1 技术可行性 3.1.2 经济可行性 3.1.3 运行可行性 3.2 需求分析 3.2.1 业务需求 3.2.2 功能性需求 3.2.3 非功能需求 3.3 本章小结 4 主观题阅卷系统的设计 4.1 系统功能设计 4.1.1 基础用户功能模块 4.1.2 管理功能模块 4.1.3 试卷批阅功能模块 4.2 系统数据库设计 4.2.1 概念设计 4.2.2 数据库集合设计 4.3 本章小结 5 主观题阅卷系统的实现 5.1 基础用户功能模块 5.1.1 登录注册功能 5.1.2 修改密码功能 5.1.3 下载与上传功能 5.1.4 查看成绩功能 5.2 管理功能模块 5.2.1 管理员登录功能 5.2.2 文件管理功能 5.2.3 账号管理功能 5.3 试卷批阅功能模块 5.3.1 手写识别功能 5.3.2 文本相似度计算功能 5.4 本章小结 6 系统测试 6.1 测试目的 6.2 基本功能测试 6.3 主要功能详细测试 6.4 本章小结 总结与展望 参考文献 致 谢 附 录
     
  • 基于TensorFlow的卷积神经网络(CNN)构建.zip
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    本资源提供了一个使用Python和TensorFlow框架实现卷积神经网络（CNN）的详细教程与实践代码。通过该教程，学习者可以掌握构建、训练和优化CNN模型的基础知识，并将其应用于图像识别任务中。适合对深度学习感兴趣的研究人员和技术爱好者。 资源包含文件：设计报告word+源码使用 keras.js+vue 构建前端手写字母识别的 demo。 1962年受Hubel和Wiesel对猫视觉皮层电生理研究启发，Kunihiko Fukishima（福岛邦彦）最先提出了卷积神经网络（CNN），近年来卷积神经网络发展迅速，在语音识别、人脸识别、通用物体识别、运动分析等领域取得了显著成果。TensorFlow为手写字符推荐的算法是卷积神经网络，模型识别率高达99.6%。 卷积神经网络原理：含有隐含层的神经网络。使用Python代码实现卷积神经网络的具体方法可以参考相关文献或教程进行学习和实践。
     
  • 基于MATLAB的卷积神经网络实现
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    本项目利用MATLAB平台开发并实现了卷积神经网络(CNN)的应用，旨在探索CNN在图像识别和分类任务中的效能。通过实验验证了不同架构参数对模型性能的影响，并提供了优化建议。 卷积神经网络（CNN）的MATLAB程序包含14个M文件。
     
  • 基于C++的卷积神经网络实现
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    本项目旨在利用C++语言实现卷积神经网络(CNN)的核心算法和功能，探索其在图像识别等领域的应用潜力。通过深入研究CNN架构与优化技术，力求提升模型训练效率及性能表现。 卷积神经网络的C++实现附带详细的文档资源。架构良好，并包含注释，在手写数据集上的最小测试识别率为0.98。
     
  • 基于Python的主观题自动评分系统.zip
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    本项目为一款基于Python开发的主观题自动评分软件，旨在通过自然语言处理技术实现对开放式问题的答案进行客观、高效的评估。 基于Python的主观题自动阅卷系统利用人工智能与自然语言处理技术实现自动化评分工具，旨在减轻教师批改大量主观题的压力，并提高评分效率及准确性。 该系统的功能特点包括： 1. **题目类型识别**：能够区分不同类型的主观题（如填空、选择和简答），并为每种题目设定合适的评分标准。 2. **智能评分**：通过深度学习算法分析学生答案，依据预设规则进行打分。这有助于减少人为评分中的偏见。 3. **错误纠正功能**：识别并修正学生的常见作答错误（如拼写和语法），确保评分明晰准确。 4. **反馈与建议服务**：提供详细的评估报告给学生，包括正确答案、得分情况及改进建议，帮助他们了解自己的强项和需要提升的地方。 该系统适用于各类教育机构和在线学习平台。它不仅提高教师批阅效率，也能够为学生提供即时准确的评分反馈。 技术实现方面： 1. **文本预处理**：对学生的答案进行分词、去停用词及提取关键词等操作。 2. **特征抽取**：从预处理后的数据中识别关键信息和短语以支持后续分析。 3. **模型训练**：利用深度学习算法（如神经网络）来构建评分系统，使其能够自动完成评阅任务。 4. **结果展示**：将最终的评分结果通过可视化界面呈现给用户。
     
  • 基于卷积神经网络的情感分类实现
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    本研究运用卷积神经网络技术进行文本分析，旨在提高情感分类准确率，通过实验验证了模型的有效性。 使用TensorFlow框架，在深度学习领域构建卷积神经网络（CNN）模型对电影评论进行情感二分类分析。
     
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    本研究运用卷积神经网络技术进行图像分类，通过深度学习方法自动提取图片特征，并构建高效准确的分类模型。 使用TensorFlow在Windows系统上通过Python进行CPU训练神经网络来分类猫和狗两类动物的样本数据集，适合学习用途。由于样本资源较少以及所用网络结构较为简单，可能会出现过拟合的问题。
     
  • 基于Matlab的CNN卷积神经网络实现
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    本项目利用MATLAB平台，构建并训练了卷积神经网络（CNN），以解决图像分类问题。实验展示了CNN在图像识别中的高效性与准确性。 使用CNN卷积神经网络在Matlab中进行仿真，并识别手写数字集。
     
  • 基于PyTorch的CNN卷积神经网络实现
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    本项目采用Python深度学习框架PyTorch，构建并训练了卷积神经网络(CNN)，以解决图像分类问题，展示了CNN在图像识别任务中的高效性。 本段落介绍了如何使用PyTorch实现卷积神经网络（CNN），供读者参考。 我对卷积神经网络有一些认识：它是目前最流行的深度学习模型之一，由于具有局部感受野等特性，使其与人眼识别图像的方式相似，因此被广泛应用于图像识别中。我的研究领域是机械故障诊断，通常使用旋转机械设备的振动信号作为数据源。对于一维信号处理，一般有两种方法：一是直接对其进行一维卷积操作；二是将其映射到时频图上，从而转化为图像识别问题。此前我一直在用Keras搭建网络模型，最近学习了如何利用PyTorch构建CNN，并尝试编写相应的代码。实验中使用的是经典的MNIST手写数字数据集作为训练样本。