无纸化考试系统的安全问题

主要介绍了在开发无纸化考试系统过程中要解决的数据库安全和系统安全问题。     

基于S-粗聚合决策的粒子群优化

针对动态系统中存在的因素规律分布问题,基于函数S-粗集,利用粒子群优化算法,提出S-粗聚合体、C*-粗聚合体的概念,给出C*-粗聚合决策矩阵及其生成分布矩阵,并给出了相应的适应度函数和函数迁移族及粒子迁移算法,实现了基于S-粗聚合体且同时满足不同分布律约束的决策,最后给出了基于C*-粗聚合决策的粒子群优化应用。     

基于函数S-粗集的Bellman原理优化算法在知识测度的应用

应用函数双向S-粗集理论实现参考模式和测试模式的动态模式匹配．用Bellman原理的动态规划算法实现全局约束定义下的Levenstein距离的计算,以此确定出参考模式和测试模式的距离测度,有明显降低计算复杂度的效果,并以无纸考试系统非标准化试题的智能评分为例进行说明。     

无纸化考试系统防止考生作弊的实现措施

无纸化考试系统防止考生作弊是无纸化考试系统要解决的首要问题。介绍了无纸化考试系统考生可用的作弊手段和防止考生作弊的具体方法,用API调用技术、注册表技术、拦截消息技术、回调技术、钩子技术实现了这些方法并给出详细的Delphi实现代码。     

局域网多媒体广播系统视频广播与远程控制的实现

介绍用Delphi开发局域网多媒体广播系统实现视频广播与远程控制的方法，并分别介绍教师机与学生机的工作原理。     

改进的粒子群优化算法实现多目标智能组卷

通过对粒子群优化算法和智能组卷策略的研究,建立了组卷的数学模型,阐述了基本粒子群优化算法的主要思想．提出了改进的粒子群优化算法适应度函数的设计方法和粒子迁移算法,实现了将一次多目标组合优化问题转换为多次单目标组合优化问题。     

遗传算法在无纸化考试系统中实现随机抽题

随机抽题是无纸化考试系统要解决的一个重要问题。本文介绍了应用演化计算的三大分支之一的遗传算法实现随机抽题问题,详细阐述了遗传算法的主要思想、随机抽题问题的编码表示、适应性函数和遗传算子的设计、淘汰策略和停机准则的选择,并用Delphi给出关键模块的详细代码及其相关分析。     

高校计算机专业技能课教学改革的实践与探索

计算机科学系各专业的专业技能课是培养学生计算机实际操作能力和计算机应用水平的非常重要的一组课程,是提高学生的专业技能、毕业后能够顺利就业的关键。本文对计算机科学系专业技能课的教学改革问题进行了较为深入的研究和探讨,提出了新的专业技能课的教学管理模式,丰富了专业技能课的教学内容,在实践中提高了学生的实际操作水平和能力,取得了良好的效果。     

Delphi实现考试系统数据库题目信息的压缩与解压缩

通过对Delphi压缩和解压缩流类的研究,结合第三方控件TRxRichEdit实现了压缩RTF格式数据的显示和编辑的方法,丰富了考试系统题目信息的存储和显示方式,解决了考试系统数据库题目信息量与存储容量和网络传输的矛盾问题。     

花生烘干过程的温湿度数据采集与分析

以单片机STC12C5410AD为控制核心,应用DS18B20设计自制干、湿球温度计,通过软件编程计算的方法得到线性插值对应的湿度值,并将其应用于龙岩湿烤花生烘干工艺过程中的温湿度数据采集,同时应用数据拟合技术给出了花生烘烤过程的温湿度变化曲线方程。数据分析结果显示烘烤过程可分为4个阶段,为湿烤花生烘烤工艺的改进提供基础分析数据。