一、电子技术实验题库软件模块设计（论文文献综述）
李强[1]（2021）在《高速公路收费站车流量预测与信息管理系统研究与实现》文中研究说明随着国内经济的快速发展,高速公路收费站车辆通行压力日益增加。一方面,收费站交通拥堵情况严重,需要进行更加合理、有效的人员配置。另一方面,收费站日常办公的交通信息量也在与日剧增,需要进行更加有效的信息管理。针对上述问题,本文研究了高速公路收费站车流量预测及信息管理系统。主要工作内容和研究成果如下:（1）针对高速公路收费站高峰时期车流量易拥堵问题,分析了循环神经网络模型,提出了基于LSTM的高速公路车流量预测算法。具体算法研究如下:首先,研究了循环神经网络的基本原理和车流量检测技术;其次,说明高速公路收费站车流量数据具体来源并研究了数据预处理方法,为后面数据应用做好准备;最后,研究了常用的车流量预测方法并对其优劣性进行了比较,通过实验验证分析,说明了算法的有效性,最终实现了根据历史车流量监测数据预测未来时期同一时段数据,提出了应急预案决策方法,为收费站优化人员配置提供依据。（2）针对系统密码登录安全性问题,分析了MD5加密算法模型,提出了基于改进MD5算法的系统登录加密技术。具体算法研究如下:首先,研究了单项散列函数的基本原理;其次,研究了MD5加密算法的基本原理,并进行了算法实现;最后,本文对MD5算法进行了改进,增加了密码破解的难度,通过实验结果,表明算法有效,最终实现了对系统登录时进行密码加密保存的效果,且该过程不可逆。（3）针对高速公路收费站实际工作中手工排班效果差,纸质管理不易存储、信息查询慢等问题,设计并实现了基于B/S架构的高速公路车流量预测及信息管理系统。具体做法如下:首先,根据高速公路收费站工作中实际需求,从功能和性能方面分别对系统进行需求分析,在功能上分为信息管理、值班管理、日志管理、辅助功能四个模块;在性能上从稳定性、安全性、可靠性、可操作性四个方面进行分析;其次,对系统进行具体模块和数据库设计并通过Web技术对系统进行实现;最后,对系统进行功能测试和性能测试,测试结果表明,该系统功能和性能均达到需求分析中提出的要求。
赵书振[2]（2021）在《网络教育主观题自动评分系统的研究与实现》文中研究表明随着人工智能、互联网技术的应用,网络教育实现飞跃发展。目前,网络教育考试系统中对于选择题、填空题等客观问题可以做到准确的自动评分,但是对于主观题的评分仍然只能由教师进行人工评分。随着网络教育考试的规模不断扩大,教师阅卷负担越来越重,这不利于网络教育教学的发展。因此,研究主观题自动评分的相关技术具有十分重要的意义。文本相似度计算是主观题自动评分中的关键技术,本文对几种适合于主观题自动评分的相似度算法进行研究和改进,最后通过对比实验将准确率最高的一个算法应用到主观题自动评分系统中。实验中使用的数据集主要来源于西南大学网络教育学院软件工程课程期末考试的简答题。本文的主要研究内容如下:1.针对用平均加权词向量（Word2Vec Average,WA）表示文本向量的不足进行改进,在WA方法基础上加入文本的词性特征（Part of speech）和文本长度（Length）特征得到WA-PL算法。实验结果表明,改进后的WA-PL算法比原始WA算法的平均绝对误差更低。2.为了更高效的获取文本语义信息,在WA-PL算法的基础上增加TF-IDF或Text Rank关键词提取得到TF-WA-PL和TR-WA-PL算法。通过实验测试表明,TF-WA-PL和TR-WA-PL算法都比WA-PL的准确率高,其中TR-WA-PL要比TF-WA-PL准确率更高,这说明Text Rank提取的关键词比TF-IDF更能代表文本语义。3.本文还对SIF（Smooth Inverse Frequency）算法进行研究,该算法是将文本中词语的向量以逆平滑频率加权再平均,然后减去其第一个主成分的投影即可得到文本的向量。本文将基于SIF方法得到的学生答案文本向量和标准答案文本向量进行余弦相似度计算,并和句长相似度加权结合得到SIF-WL（SIF-Word2Vec Length）算法。通过实验测试表明,该算法在实验中的平均绝对误差和均方根误差最小,准确率最高,而且该算法的评分结果和人工评分最接近,这说明通过该算法得到文本向量能更准确的表达文本语义。所以选择将SIF-WL算法应用到本文后续的主观题自动评分系统中。除了对算法研究之外,本文还开发了一套基于SIF-WL算法的主观题自动评分系统。该系统的用户角色为教师和学生,教师的功能主要包括题库管理、试卷管理、考试管理、试卷评分、班级管理。学生的功能主要包括参加考试、查看考试成绩、查看试题答案。当学生考试完成后,教师使用自动评分功能对全部试题进行自动评分,评分方法是SIF-WL算法和抄袭检测算法相结合的形式。如果发现学生抄袭,则在SIF-WL算法得分的基础上减去一定分数。若自动评分算法不恰当,教师可对评分结果进行修正。最后,通过系统测试表明该系统在指定科目上具有良好的评分效果,这为以后的相关研究提供了一定参考价值。
翟文辉[3]（2020）在《注册电气工程师考试软件系统的研究与设计》文中指出随着互联网的发展和教育方式的改革,传统的考试方式不能完全满足现代教育的需求,为了提升考试的效率,快速的选拔出高质量的人才,在线考试系统得到了越来越多的应用。目前在线考试系统可以通过精确匹配答案的方式进行客观题的打分,但主观题的自动评分技术有待进一步研究。设计并开发出一种具有自动阅卷功能的在线考试系统,不仅可以解决纸质考试流程繁琐、考试效率低的问题,还可以帮助考生完善相关知识体系、适应考察题型以及把握做题时间,进一步提升考试的通过率。虽然在线考试系统已经被广泛应用于多个领域,但在高等教育和执业资格认证考试中还应用得较少,并且存在无法进行主观题自动评分或评分准确率低等问题。因此本文研究了基于融合文本语义相似度的主观题评分算法,结合注册电气工程师考试的特点和用户的需求,设计并实现了一种具有自动阅卷功能的注册电气工程师考试软件系统。本文主要的工作具体如下:（1）对几种常用文本相似度算法的原理、优劣进行了比较和分析,最终选择运用思路广阔、计算准确率较高的混合文本相似度计算方法作为深入研究和探索的对象。（2）通过算法编程、计算和实例分析,对基于知网和基于词林的文本语义相似度算法分别进行了详细的介绍、分析,在此基础上结合注册电气工程师考试中主观题的特点,采用综合性能较好的知网和词林融合文本语义相似度算法对本文中的主观题进行自动评分。此外,通过仿真试验,说明了本文中融合算法在注册电气工程师考试主观题自动评分中的合理性和有效性。（3）对注册电气工程师考试系统进行了需求分析,从系统的技术架构、安全性、功能模块和数据库等方面,对其结构和功能进行了详细的设计。首先,通过Spring Security来实现用户的认证和权限管理,确保系统按照用户的角色,进行相关资源访问权限的授予。接着,根据系统的功能架构,将系统分成学生模块、教师模块、管理员模块、主观题创建与评分模块四个模块。最后,依据E-R图对系统数据库的具体表结构进行了详细的设计。（4）通过Spring Boot等框架搭建了软件系统的平台,完成了“注册电气工程师考试软件系统”整体功能模块的设计与系统调试,实现了用户登录、学生在线考试、智能训练、题库管理、试卷管理、答卷管理、用户信息管理、视频教学、主观题自动评分、试卷批改等主要功能。
秦振凯[4]（2020）在《基于Lucene的教育题库全文检索系统研究》文中研究表明当前很多教育题库网站已具备基于数据库中的文档关键字检索的能力,但缺少基于内容的全文检索能力。全文检索基于“单词-文档矩阵”存储形式的倒排索引,可以根据单词快速获取包含这个单词的文档列表,提高检索效率和准确度,因此,针对教育题库的全文检索系统的研究是有意义的。论文基于Lucene全文检索引擎开发了教育题库全文检索系统,以高中数学题库为例实现了对教育题库内的数据进行快速、准确、有效检索。主要工作内容如下:（1）论文主要研究的内容是全文检索技术,主要对图片文本提取技术进行了研究,对开源的光学识别组件Tesseract-OCR的原理、识别流程和接口方法进行了分析。（2）对教育题库全文检索系统的需求进行了详细的调研和分析,包括业务需求分析、用户特点分析和系统功能需求分析。通过UML语言将需求转化成流程图、用例图和功能模块图等图例。（3）实现了教育题库全文检索系统,包括文档录入管理、文档内容提取、索引构建和文档检索模块。通过文件系统存储收录的题库语料,通过Lucene建立倒排索引。检索模块实现文档的排序和关键词高亮显示功能。整个系统使用MVC框架来搭建,将系统的数据、显示、业务功能分成不同的模块,使得开发过程中逻辑层次更加清晰,在后期的维护中也更加便捷。教育题库全文检索系统帮助教师和学生快速、准确、有效的检索需要的内容,促进教育题库在学生学习和教师教学中的应用。对有关部门和企业具有一定的借鉴意义。
梁志明,李斌,吕念玲,邓洪波,秦慧平[5]（2020）在《“互联网+”实验台智能电源管理系统》文中进行了进一步梳理在"互联网+"背景下,针对现有实验过程管理中主要依靠教师对预习报告进行修改从而获知学生预习情况的问题,把信息管理平台和实验教学相结合,采用"C/S+B/S"架构,设计了基于实验过程管理的实验台电源管理系统。系统根据学生的上机预习检测成绩来控制实验设备的供电状态,对预习情况不佳的学生进行实验进程的限制,实现了对实验过程的集中监控管理,从而增强了学生预习的主动性,提高了实验教学的质量,同时减轻了教师的负担,保障了教师的实验指导效果。
吕自强[6]（2020）在《基于“动车组看图识配件”系列出版物的教学软件设计》文中提出目前中国高速铁路技术发展迅速,铁路运输给国民经济带来了极大的促进作用,但在铁路事业高速前进的过程中任何一起铁路事故都会给国家带来重大的损失,因此安全运输作为铁路运输的最高目标是具有极端重要性的。高质量的车辆检修工作是确保车辆安全运行的重要前提,随着中国动车组技术的发展,动车组检修人员的数量与日俱增,对其能力要求也不断提高,伴随着时代的进步、智能手机的普及,动车组检修人员的学习模式也发生了重大变革。在众多学习模式中手机移动学习因其便捷性在教育、数字出版领域变得炙手可热,如何利用移动智能技术服务铁路教学面临着重大的挑战。结合以上背景,为了进一步服务高速铁路新职人员、动车组转型人员的培训需求,进而为铁路安全运输生产、高质量科研教学服务。本研究以已出版的中国“复兴号”动车组系列图书《CR400AF型动车组看图识配件》和《CR400BF型动车组看图识配件》为蓝本,基于Android系统使用Delphi语言结合现代网络技术与数据库技术,适时开发动车组看图识配件手机版教学软件,促进图书数字化融合发展,可帮助动车段职工全方位学习“复兴号”动车组的配件结构及位置,加深其对动车组构造的进一步掌握。论文首先针对动车段新职人员的培训方式和学习模式进行探索,掌握其学习特点,完成项目构思;其次进行可行性分析进而明确设计原则;之后分析项目需求、明确设计框架,从技术角度研究并确定软件开发所需的工具和技术基础;接着依据软件项目需求完成开发技术分析和编程设计;最后对软件的功能实现进行了测试和效果评价。本人主要参与了项目的需求分析、素材采集、软件设计、部分编码实现、功能测试等工作,经过软件测试及试运营,各功能使用正常,完成了课题预期目标。动车组看图识配件手机版教学软件不仅可以帮助动车组检修人员熟练掌握动车组零部件的位置结构,还提供了一个平时大众看不到的视角去了解动车的基本结构。动车组看图识配件手机版教学软件实现了线上动车组零部件教学、考试、信息统计等功能,减少了新职人员在实车培训中时间、空间上的制约,使得新职人员学习过程不受动车组检修时间、接触网供断电等因素的影响,解决了新职人员实训操作培训周期短的问题。综上,动车组看图识配件手机版教学软件填补了“复兴号”车型结构手机教学软件的空白,为动车段新职人员智能培训提供了保障。
刘奕[7]（2020）在《5G网络技术对提升4G网络性能的研究》文中研究说明随着互联网的快速发展,越来越多的设备接入到移动网络,新的服务与应用层出不穷,对移动网络的容量、传输速率、延时等提出了更高的要求。5G技术的出现,使得满足这些要求成为了可能。而在5G全面实施之前,提高现有网络的性能及用户感知成为亟需解决的问题。本文从5G应用场景及目标入手,介绍了现网改善网络性能的处理办法,并针对当前5G关键技术 Massive MIMO 技术、MEC 技术、超密集组网、极简载波技术等作用开展探讨,为5G技术对4G 网络质量提升给以了有效参考。
于智博[8]（2019）在《基于Docker的程序在线测评系统的设计与实现》文中指出随着网络和计算机技术的快速发展,人们对编程语言的学习日益重视和普及,同时随着学生需求的不断变化和对学生要求的不断提高,程序在线测评系统已经成为人们学习编程的重要工具和常用的测试方法,因此在高校中已经得到广泛的使用。为进一步提升其安全性和应对高并发的能力,本文充分利用Docker技术具有的容器间相互隔离、启动速度快和占用资源少等良好特性提出了一种基于Docker判题机的程序在线测评系统。本文较深入的研究了基于Docker的程序在线测评系统的设计与实现方法,该系统主要实现了用户管理模块、公告管理模块、作业/考试管理模块、题库管理模块以及判题模块。学生可以随时登录系统进行在线的编程练习、完成作业和参加考试。教师可以对系统的各个模块进行统一管理,使学生学习和教师教学变得更加方便和高效。文中首先简明扼要的介绍了Docker的相关理论、基于TIG（Telegraf、InfluxDB、Grafana）的Docker容器监控方案、服务发现的原理结构与常用的服务发现框架以及用于登录验证的MD5加密算法。随后论述了系统应对高并发和保证系统安全的具体方法:通过服务发现、Docker监控、负载均衡和弹性伸缩脚本之间的相互联动实现判题机的数量的动态调整,从而保证高并发时系统的稳定运行;通过对程序运行时间和占用资源（CPU、内存使用率等）的限制来保证本系统的运行安全;通过对Linux系统中敏感词语的限制来防止恶意代码删除磁盘数据和下载运行恶意文件从而保证系统的自身安全;通过新增数据库表,备份判题数据来保证数据安全。与传统的程序在线测评系统相比,基于Docker的程序在线测评系统具有更高的安全性以及更好的应对高并发的能力,用户可以更加方便、高效地进行各种常用编程语言的编程练习、在线地完成作业和参加考试。因此基于Docker的程序在线测评系统有着良好的应用前景。
黄唯[9]（2019）在《基于人工鱼群算法的智能组卷系统设计与实现》文中研究指明随着信息技术与人工智能的不断发展,社会对教育技术有了更高的要求,计算机在教育辅助方面的应用变得更加广泛。智能组卷系统作为教学辅助的重要方式之一,利用人工智能算法以及计算机技术,根据约束条件,从试题库对试题进行选取,组成符合难度、时间、区分度等需求的试卷。本文首先介绍了计算机辅助教育以及智能组卷的研究背景及国内外发展现状,对现有组卷算法及其存在的优缺点进行分析。结合用户的需求,设计了组卷的基本业务流程,对系统管理、题库管理以及试卷管理等典型功能进行分析,最终完成了数据库系统的设计。本文重点对人工鱼群算法进行详细介绍,对智能组卷系统中人工鱼群算法的具体系统实现步骤进行分析。人工鱼群算法相对其他算法而言具备仅需比较目标函数值优劣,适合非线性函数的优化,收敛快以及对初值不敏感,具有较强跳出局部最优等特点,尤其适合应用在组卷系统中。本文将人工鱼群算法应用于组卷系统的组卷模块中,为提高试卷知识点覆盖率,把握难度控制,引入了适应度计算公式。在保证试题难度控制、知识点覆盖度的前提下,完成了组卷的最优化,通过本算法与其他组卷算法上实验对比,证明了本算法的优越性。本系统采用人工鱼群算法来实现智能组卷工作,提高了组卷效率,保证了试卷的合理性、科学性,减少了组卷过程中的主观因素,使组卷工作更符合教师的要求,可在众多高校考试中推广应用。
郝宪锋,李林,陈璨,刘复玉[10]（2019）在《基于OBE理念的“电子技术实验”考试平台研制》文中研究说明本文从我校"电子技术实验"教学需求出发,以OBE教育理念为指导,基于模块化设计思想,研制了一种具有故障设置和诊断功能的实验考试平台。该平台从实验考试"硬件题库"设计开发、多元实验考核模式探索、考核评价反馈机制建立等方面开展了研究与探索工作。经过试点班级运行表明:新平台的研制与应用可满足工程专业认证背景下对学生综合能力和工程实践能力培养的新需求。
二、电子技术实验题库软件模块设计（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、电子技术实验题库软件模块设计（论文提纲范文）
（1）高速公路收费站车流量预测与信息管理系统研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要内容和组织结构 |
| 1.3.1 论文主要内容 |
| 1.3.2 论文组织结构 |
| 2 高速公路收费站车流量预测及信息管理系统需求分析 |
| 2.1 功能需求 |
| 2.1.1 信息管理模块需求分析 |
| 2.1.2 值班管理模块需求分析 |
| 2.1.3 日志管理模块需求分析 |
| 2.1.4 辅助功能模块需求分析 |
| 2.2 性能需求 |
| 2.2.1 稳定性 |
| 2.2.2 安全性 |
| 2.2.3 可靠性 |
| 2.2.4 可操作性 |
| 2.3 主要技术研究分析 |
| 2.3.1 B/S工作原理 |
| 2.3.2 SSH框架 |
| 2.3.3 Ajax技术 |
| 2.3.4 Tomcat服务器 |
| 2.4 小结 |
| 3 基于LSTM的高速公路车流量预测算法的研究 |
| 3.1 循环神经网络 |
| 3.1.1 循环神经网络 |
| 3.1.2 长短时记忆网络 |
| 3.2 基于LSTM的高速公路车流量预测算法基本原理 |
| 3.2.1 车流量检测技术 |
| 3.2.2 数据来源及数据预处理 |
| 3.2.3 车流量预测方法比较 |
| 3.2.4 基于LSTM算法的车流量预测模型 |
| 3.3 基于LSTM的高速公路车流量预测算法实现 |
| 3.3.1 车流量预测算法实现 |
| 3.3.2 应急预案决策方法 |
| 3.4 小结 |
| 4 基于改进MD5 算法的系统登录加密技术研究 |
| 4.1 单项散列函数 |
| 4.1.1 单项散列函数基本原理 |
| 4.2 MD5 介绍与应用 |
| 4.2.1 MD5 介绍 |
| 4.2.2 MD5 应用 |
| 4.2.3 MD5 安全性 |
| 4.3 MD5 算法基本原理 |
| 4.4 MD5 算法实现及改进 |
| 4.4.1 MD5 算法改进 |
| 4.4.2 MD5 算法实现 |
| 4.5 小结 |
| 5 高速公路收费站车流量预测与信息管理系统设计与实现 |
| 5.1 系统设计准则 |
| 5.2 系统功能设计 |
| 5.2.1 信息管理模块功能设计 |
| 5.2.2 值班管理模块功能设计 |
| 5.2.3 日志管理模块功能设计 |
| 5.2.4 辅助功能模块功能设计 |
| 5.3 数据库设计 |
| 5.3.1 Oracle数据库 |
| 5.3.2 数据库访问 |
| 5.3.3 数据库设计 |
| 5.4 系统软件运行基础环境 |
| 5.4.1 硬件环境 |
| 5.4.2 软件环境 |
| 5.5 系统功能具体实现 |
| 5.5.1 系统登录页面 |
| 5.5.2 信息管理模块具体实现 |
| 5.5.3 值班管理模块具体实现 |
| 5.5.4 日志管理模块具体实现 |
| 5.5.5 辅助功能模块具体实现 |
| 5.6 系统测试 |
| 5.6.1 功能测试 |
| 5.6.2 性能测试 |
| 5.7 小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者在读期间研究成果 |
| 附录1 功能测试报告用例 |
| 附录2 性能测试报告用例 |
| 附录3 改进MD5代码 |
| 致谢 |
（2）网络教育主观题自动评分系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 相关理论与技术 |
| 2.1 自然语言处理基础理论 |
| 2.2 文本预处理相关技术 |
| 2.2.1 文本正则化 |
| 2.2.2 分词 |
| 2.2.3 词性标注 |
| 2.3 词向量 |
| 2.3.1 词向量表示方法 |
| 2.3.2 Word2Vec原理 |
| 2.4 关键词提取算法 |
| 2.4.1 TF-IDF |
| 2.4.2 Text Rank |
| 2.5 文本相似度计算方法 |
| 2.5.1 基于向量计算相似度 |
| 2.5.2 句长相似度 |
| 2.5.3 SIF算法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 主观题自动评分模型 |
| 3.1 主观题自动评分模型构建 |
| 3.1.1 评分模型的工作流程 |
| 3.1.2 评分模型的结构 |
| 3.2 数据集 |
| 3.3 词向量模型构建 |
| 3.3.1 词向量构建方法 |
| 3.3.2 训练语料预处理 |
| 3.3.3 CBOW算法 |
| 3.3.4 基于CBOW训练词向量 |
| 3.4 抄袭检测算法 |
| 3.5 主观题自动评分算法 |
| 3.5.1 自动评分算法的设计 |
| 3.5.2 文本向量表示方法 |
| 3.5.3 基于词向量的WA-PL算法 |
| 3.5.4 基于WA-PL算法的改进—TF-WA-PL |
| 3.5.5 基于WA-PL算法的改进—TR-WA-PL |
| 3.5.6 基于句向量的SIF-WL算法 |
| 3.6 实验及结果分析 |
| 3.6.1 评价指标 |
| 3.6.2 对比方法 |
| 3.6.3 实验方案 |
| 3.6.4 实验结果及分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 主观题自动评分系统的需求分析与设计 |
| 4.1 系统需求分析 |
| 4.1.1 系统功能性需求 |
| 4.1.2 系统非功能性需求 |
| 4.2 系统总体技术架构和功能架构 |
| 4.2.1 系统总体技术架构 |
| 4.2.2 系统总体功能架构 |
| 4.3 系统功能模块设计 |
| 4.3.1 注册登录模块设计 |
| 4.3.2 教师端设计 |
| 4.3.3 自动评分模块设计 |
| 4.3.4 学生端设计 |
| 4.4 数据库设计 |
| 4.4.1 E-R模型设计 |
| 4.4.2 数据库表设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 主观题自动评分系统的实现与测试 |
| 5.1 系统开发环境 |
| 5.2 系统功能实现 |
| 5.2.1 注册登录功能实现 |
| 5.2.2 教师端的功能实现 |
| 5.2.3 主观题自动评分功能实现 |
| 5.2.4 学生端的功能实现 |
| 5.3 系统测试 |
| 5.3.1 测试环境 |
| 5.3.2 测试方法 |
| 5.3.3 测试用例及结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）注册电气工程师考试软件系统的研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 主观题自动评分技术发展现状 |
| 1.2.2 在线考试系统发展现状 |
| 1.3 论文的研究内容及章节安排 |
| 1.3.1 本文主要研究内容 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 相关理论与技术介绍 |
| 2.1 自然语言处理技术 |
| 2.2 开发相关技术 |
| 2.2.1 前后端分离开发 |
| 2.2.2 系统框架集合 |
| 2.2.3 数据存储 |
| 2.3 文本相似度算法分类 |
| 2.3.1 基于字符串匹配的方法 |
| 2.3.2 基于语料库的方法 |
| 2.3.3 基于世界知识的方法 |
| 2.3.4 混合方法 |
| 2.4 几种常用文本相似度计算方法的比较 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于融合文本语义相似度的主观题评分算法研究 |
| 3.1 注册电气工程师考试主观题特点与评分思路 |
| 3.1.1 案例分析主观题特点分析 |
| 3.1.2 案例法分析主观题评分思路 |
| 3.2 基于知网的文本语义相似度算法介绍 |
| 3.2.1 《知网》简介 |
| 3.2.2 基于知网的词汇语义相似度算法 |
| 3.3 基于词林的文本语义相似度算法介绍 |
| 3.3.1 《同义词词林》简介 |
| 3.3.2 基于词林的词汇语义相似度算法 |
| 3.4 基于融合文本语义相似度的主观题评分算法研究 |
| 3.4.1 知网和词林信息融合的主观题评分算法 |
| 3.4.2 试验分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 系统需求分析与方案设计 |
| 4.1 系统需求分析 |
| 4.1.1 系统功能性需求分析 |
| 4.1.2 系统非功能性需求分析 |
| 4.2 系统技术架构设计 |
| 4.3 系统安全性设计 |
| 4.4 系统功能模块设计 |
| 4.4.1 系统功能架构设计 |
| 4.4.2 主观题创建与评分模块功能设计 |
| 4.4.4 学生模块功能设计 |
| 4.4.5 教师模块功能设计 |
| 4.4.6 管理员模块功能设计 |
| 4.5 数据库设计 |
| 4.5.1 数据库E-R图设计 |
| 4.5.2 数据库物理结构设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 考试系统核心模块的实现 |
| 5.1 软件开发环境与框架搭建 |
| 5.2 系统登录功能实现 |
| 5.3 主观题创建与评分模块实现 |
| 5.3.1 主观题创建功能 |
| 5.3.2 主观题评分功能实现 |
| 5.4 学生模块实现 |
| 5.4.1 学生在线考试功能 |
| 5.4.2 视频教学功能实现 |
| 5.4.3 智能训练功能实现 |
| 5.5 教师模块实现 |
| 5.5.1 题库管理 |
| 5.5.2 班级试卷管理实现 |
| 5.5.3 答卷管理功能 |
| 5.6 管理员模块实现 |
| 5.6.1 用户信息管理 |
| 5.6.2 通用试卷管理功能 |
| 5.6.3 教学视频管理功能实现 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 :攻读硕士期间参加的项目及成果 |
（4）基于Lucene的教育题库全文检索系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 全文检索系统现状 |
| 1.2.2 教育试题库建设现状 |
| 1.3 论文的内容和结构安排 |
| 1.3.1 论文研究内容 |
| 1.3.2 论文结构安排 |
| 第二章 相关理论及技术 |
| 2.1 全文检索技术 |
| 2.1.1 全文检索技术简介 |
| 2.1.2 全文检索的特点 |
| 2.1.3 全文检索的过程 |
| 2.1.4 倒排索引表 |
| 2.2 Lucene技术 |
| 2.2.1 Lucene技术简介 |
| 2.2.2 Lucene的优势 |
| 2.2.3 Lucene结构分析 |
| 2.2.4 Lucene索引的建立 |
| 2.2.5 Lucene的检索 |
| 2.3 图像文本提取技术 |
| 2.4 中文分词技术 |
| 第三章 教育题库全文检索系统需求分析 |
| 3.1 系统需求概述 |
| 3.2 系统用户分析 |
| 3.3 系统业务流程 |
| 3.4 系统功能分析 |
| 3.5 系统用例分析 |
| 第四章 教育题库全文检索系统设计 |
| 4.1 系统架构设计 |
| 4.1.1 系统流程设计 |
| 4.1.2 系统功能设计 |
| 4.1.3 系统逻辑结构设计 |
| 4.2 数据库设计 |
| 4.2.1 概念数据模型设计 |
| 4.2.2 ORACLE数据库设计 |
| 4.2.3 文档存储库设计 |
| 4.2.4 索引库设计 |
| 4.3 核心模块设计 |
| 4.3.1 文档采集模块 |
| 4.3.2 分词模块 |
| 4.3.3 索引模块 |
| 4.3.4 检索模块 |
| 第五章 教育题库全文检索系统实现 |
| 5.1 编程语言及开发环境概述 |
| 5.1.1 编程语言 |
| 5.1.2 开发环境 |
| 5.2 文档采集入库模块 |
| 5.3 索引模块 |
| 5.3.1 获取索引文本 |
| 5.3.2 添加索引操作 |
| 5.3.3 删除索引文档 |
| 5.3.4 更新索引文档 |
| 5.4 检索模块 |
| 5.4.1 检索请求阶段 |
| 5.4.2 结果列表显示阶段 |
| 5.4.3 检索模块实现效果 |
| 5.5 系统管理 |
| 5.5.1 用户管理 |
| 5.5.2 角色管理 |
| 5.5.3 使用情况分析 |
| 5.6 题库管理 |
| 5.6.1 目录管理 |
| 5.6.2 文档管理 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 发表文章及研究成果 |
（5）“互联网+”实验台智能电源管理系统（论文提纲范文）
| 1 实验台智能电源管理系统 |
| 1.1 系统结构 |
| 1.2 电源管理系统功能模块 |
| 1.2.1 用户登录模块 |
| 1.2.2 用户类型判别模块 |
| 1.2.3 实验设备供电抑制模块 |
| 1.2.4 调用预习题库模块 |
| 1.2.5 预习成绩判断模块 |
| 1.2.6 实验设备条件上电模块 |
| 1.3 管理流程 |
| 2 系统运行效果 |
| 2.1 系统运行界面 |
| 2.2 系统使用效果 |
| 3 结语 |
（6）基于“动车组看图识配件”系列出版物的教学软件设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 动车段培训现状 |
| 1.2.2 国内外移动学习研究现状 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 研究框架 |
| 1.5 技术线路图 |
| 2 手机版教学软件开发技术 |
| 2.1 Android系统 |
| 2.2 服务器概述 |
| 2.3 Python语言 |
| 2.4 Django框架 |
| 2.5 Delphi技术 |
| 2.6 数据库技术 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 教学软件需求分析 |
| 3.1 软件总体分析 |
| 3.1.1 智能手机移动学习 |
| 3.1.2 软件系统目标分析 |
| 3.1.3 软件开发可行性分析 |
| 3.2 软件移动客户端功能需求分析 |
| 3.2.1 软件角色分析 |
| 3.2.2 主体功能需求 |
| 3.2.3 登录功能需求分析 |
| 3.2.4 账号管理功能需求分析 |
| 3.2.5 图片、视频学习功能需求分析 |
| 3.2.6 答题功能需求分析 |
| 3.3 软件服务器端功能需求分析 |
| 3.4 软件非功能需求分析 |
| 3.4.1 性能需求分析 |
| 3.4.2 素材需求分析 |
| 3.4.3 软件安全需求分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 教学软件系统设计 |
| 4.1 软件设计思路及设计原则 |
| 4.1.1 软件设计思路 |
| 4.1.2 设计原则 |
| 4.2 软件设计问题分析 |
| 4.3 设计结构 |
| 4.4 移动客户端功能模块设计 |
| 4.4.1 用户登录模块设计 |
| 4.4.2 用户学习模块设计 |
| 4.4.3 用户答题模块设计 |
| 4.4.4 个人账户管理模块设计 |
| 4.5 服务端管理模块设计 |
| 4.5.1 用户账号管理模块设计 |
| 4.5.2 题库管理模块设计 |
| 4.5.3 数据报告管理模块设计 |
| 4.6 数据库设计 |
| 4.6.1 实体—联系模型图设计 |
| 4.6.2 数据库表设计 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 教学软件功能实现及项目实施过程 |
| 5.1 素材的采集 |
| 5.1.1 素材采集明细 |
| 5.1.2 动车段内规定 |
| 5.2 软件开发环境 |
| 5.2.1 部署服务器 |
| 5.2.2 客户端开发环境 |
| 5.2.3 部署数据库环境 |
| 5.2.4 运行环境 |
| 5.3 软件实现关键技术 |
| 5.3.1 软件Django的搭建 |
| 5.3.2 软件UI实现技术 |
| 5.4 移动端功能模块的实现 |
| 5.4.1 登录功能的实现 |
| 5.4.2 学习功能的实现 |
| 5.4.3 考试功能的实现 |
| 5.4.4 个人账户管理功能的实现 |
| 5.5 管理端功能模块的实现 |
| 5.5.1 用户账号管理功能模块的实现 |
| 5.5.2 题库管理功能模块的实现 |
| 5.5.3 数据报告管理功能模块的实现 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 软件测试与分析 |
| 6.1 学习资料的审核 |
| 6.2 软件测试说明 |
| 6.3 管理端功能测试 |
| 6.4 移动客户端功能测试 |
| 6.5 软件性能测试 |
| 6.6 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（7）5G网络技术对提升4G网络性能的研究（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 4G网络现处理办法 |
| 2 4G网络可应用的5G关键技术 |
| 2.1 Msssive MIMO技术 |
| 2.2 极简载波技术 |
| 2.3 超密集组网 |
| 2.4 MEC技术 |
| 3 总结 |
（8）基于Docker的程序在线测评系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本论文的研究内容和结构安排 |
| 第2章 相关理论基础 |
| 2.1 Docker相关理论 |
| 2.1.1 Docker简介 |
| 2.1.2 Docker关键组件 |
| 2.1.3 Docker特点 |
| 2.2 TIG监控方案 |
| 2.2.1 Telegraf |
| 2.2.2 InfluxDB |
| 2.2.3 Grafana |
| 2.3 Ext Js前端框架 |
| 2.4 服务发现 |
| 2.4.1 客户端服务发现模式 |
| 2.4.2 服务端服务发现模式 |
| 2.4.3 两种服务发现框架的简介 |
| 2.5 MD5 算法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 关键技术研究 |
| 3.1 负载均衡 |
| 3.1.1 分析与设计 |
| 3.1.2 实现方式 |
| 3.1.3 测试结果分析 |
| 3.2 系统安全 |
| 3.2.1 分析与设计 |
| 3.2.2 实现方式 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 系统的功能需求 |
| 4.1 功能需求 |
| 4.2 系统用例分析 |
| 4.3 用户管理模块功能需求 |
| 4.4 公告管理模块功能需求 |
| 4.5 作业/考试管理模块功能需求 |
| 4.6 题库管理模块功能需求 |
| 4.7 判题模块功能需求 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 系统的设计与实现 |
| 5.1 系统概述 |
| 5.2 系统开发环境 |
| 5.3 系统体系结构设计 |
| 5.4 数据库设计 |
| 5.5 系统各模块设计 |
| 5.5.1 用户管理模块 |
| 5.5.2 公告管理模块 |
| 5.5.3 作业/考试管理模块 |
| 5.5.4 题库管理模块 |
| 5.5.5 判题模块 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 |
| 致谢 |
（9）基于人工鱼群算法的智能组卷系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究思路 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 组织结构 |
| 第二章 相关理论技术 |
| 2.1 智能组卷概述 |
| 2.3 常用组卷算法 |
| 2.3.1 随机组卷算法 |
| 2.3.2 回溯组卷算法 |
| 2.3.3 遗传组卷算法 |
| 2.4 人工鱼群算法原理 |
| 2.5 MVC架构理论 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 智能组卷系统需求分析 |
| 3.1 系统需求概述 |
| 3.2 系统可行性分析 |
| 3.2.1 技术可行性 |
| 3.2.2 经济可行性 |
| 3.3 组卷系统用例分析 |
| 3.3.1 系统管理用例 |
| 3.3.2 题库管理用例 |
| 3.3.3 试卷管理用例 |
| 3.4 非功能性需求分析 |
| 3.4.1 稳定性需求分析 |
| 3.4.2 维护性需求分析 |
| 3.4.3 拓展性需求分析 |
| 3.4.4 安全需求分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 智能组卷系统设计 |
| 4.1 系统设计原则 |
| 4.2 系统架构设计 |
| 4.2.1 逻辑架构设计 |
| 4.2.2 拓扑结构设计 |
| 4.3 系统功能模块详细设计 |
| 4.3.1 系统管理模块 |
| 4.3.2 题库管理模块 |
| 4.3.3 试卷管理模块 |
| 4.4 基于人工鱼群的智能组卷算法设计 |
| 4.4.1 智能组卷基本思路 |
| 4.4.2 基本步骤 |
| 4.5 数据库设计 |
| 4.5.1 数据库概念设计 |
| 4.5.2 数据库物理设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 智能组卷系统实现与测试 |
| 5.1 系统实现环境 |
| 5.2 典型功能模块实现 |
| 5.2.1 教师功能实现 |
| 5.2.2 管理员功能实现 |
| 5.2.3 学生功能实现 |
| 5.3 系统测试环境 |
| 5.4 系统测试过程 |
| 5.4.1 功能测试 |
| 5.4.2 性能测试 |
| 5.4.3 安全性测试 |
| 5.5 智能组卷效果测试分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文情况 |
（10）基于OBE理念的“电子技术实验”考试平台研制（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 实验考试硬件平台的研制 |
| 1.1 实验考试平台设计方案 |
| 1.2 实验考试平台设计的创新点 |
| 1.3 基于实验考试平台的实施案例 |
| 2 实验考试“硬件题库”的开发 |
| 2.1 实验考试题型分类 |
| 2.2 “硬件题库”的特色 |
| (1)模块化: |
| (2)多元化: |
| (3)可配置: |
| (4)自诊断: |
| (5)多层次: |
| 3 多元实验考核模式的研究 |
| 4 构建闭环评价机制,持续教学改进 |
| 5 结语 |
四、电子技术实验题库软件模块设计（论文参考文献）
- [1]高速公路收费站车流量预测与信息管理系统研究与实现[D]. 李强. 西安建筑科技大学, 2021(01)
- [2]网络教育主观题自动评分系统的研究与实现[D]. 赵书振. 西南大学, 2021(01)
- [3]注册电气工程师考试软件系统的研究与设计[D]. 翟文辉. 东华大学, 2020(01)
- [4]基于Lucene的教育题库全文检索系统研究[D]. 秦振凯. 东北石油大学, 2020(03)
- [5]“互联网+”实验台智能电源管理系统[J]. 梁志明,李斌,吕念玲,邓洪波,秦慧平. 中国现代教育装备, 2020(09)
- [6]基于“动车组看图识配件”系列出版物的教学软件设计[D]. 吕自强. 兰州交通大学, 2020(01)
- [7]5G网络技术对提升4G网络性能的研究[J]. 刘奕. 数码世界, 2020(04)
- [8]基于Docker的程序在线测评系统的设计与实现[D]. 于智博. 河北科技大学, 2019(07)
- [9]基于人工鱼群算法的智能组卷系统设计与实现[D]. 黄唯. 广西大学, 2019(02)
- [10]基于OBE理念的“电子技术实验”考试平台研制[J]. 郝宪锋,李林,陈璨,刘复玉. 电气电子教学学报, 2019(05)