智能批改系统的研究与设计
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·论文背景 | 第8-9页 |
| ·概述 | 第8页 |
| ·已有批改系统存在的问题 | 第8页 |
| ·智能批改系统的设计开发 | 第8-9页 |
| ·主观题自动批改相关研究 | 第9-12页 |
| ·国外研究 | 第9-10页 |
| ·国内研究 | 第10-12页 |
| 第二章 智能批改中的专家系统 | 第12-23页 |
| ·专家系统研究 | 第12-16页 |
| ·什么是专家系统 | 第12页 |
| ·专家系统结构 | 第12-13页 |
| ·专家系统分类 | 第13-14页 |
| ·专家系统的特点 | 第14页 |
| ·专家系统的建造步骤 | 第14-15页 |
| ·RBES系统模型 | 第15页 |
| ·RBES工作原理 | 第15-16页 |
| ·搜索推理技术 | 第16-19页 |
| ·搜索推理技术概述 | 第16-17页 |
| ·常用搜索推理技术 | 第17-19页 |
| ·规则引擎 | 第19-21页 |
| ·什么是规则引擎 | 第19页 |
| ·为何使用规则引擎 | 第19-21页 |
| ·规则引擎工作原理 | 第21页 |
| ·知识库表示 | 第21-23页 |
| 第三章 J2EE规则引擎研究 | 第23-32页 |
| ·J2EE规则引擎工作原理 | 第23-24页 |
| ·J2EE规则引擎API | 第24-27页 |
| ·JSR 94简介 | 第24页 |
| ·JSR 94体系结构 | 第24-25页 |
| ·JSR 94 API应用研究 | 第25-27页 |
| ·Jboss Drools研究 | 第27-32页 |
| ·常用J2EE规则引擎 | 第27-29页 |
| ·几种规则引擎Rules比较 | 第29页 |
| ·Drools规则语言 | 第29-30页 |
| ·Drools组件架构 | 第30-31页 |
| ·Drools工作原理 | 第31-32页 |
| 第四章 智能批改中的信息提取 | 第32-41页 |
| ·中文分词 | 第32-34页 |
| ·Lucene简介 | 第32页 |
| ·Lucene分词原理 | 第32-33页 |
| ·自动批改中的分词 | 第33-34页 |
| ·相似度计算 | 第34-39页 |
| ·相似度概述 | 第34-35页 |
| ·基于向量空间模型的TF-IDF方法 | 第35页 |
| ·词语相似度与词语距离 | 第35-36页 |
| ·基于知网的语义距离计算 | 第36-39页 |
| ·虚拟实验数据表示 | 第39-41页 |
| 第五章 系统设计与实现 | 第41-64页 |
| ·需求概述 | 第41-42页 |
| ·考试功能设计 | 第42-53页 |
| ·题库设计 | 第42-44页 |
| ·试卷数据库设计 | 第44-45页 |
| ·组卷设计 | 第45-46页 |
| ·答卷数据库归档类设计 | 第46页 |
| ·数据缓存设计 | 第46-53页 |
| ·批改功能设计 | 第53-64页 |
| ·批改类设计 | 第53-54页 |
| ·批改数据库设计 | 第54-55页 |
| ·专家系统结构设计 | 第55页 |
| ·规则引擎模块类设计 | 第55-60页 |
| ·规则文件设计 | 第60页 |
| ·分词模块设计 | 第60-61页 |
| ·相似度计算算法 | 第61-64页 |
| 第六章 论文总结 | 第64-65页 |
| ·本文的创新点 | 第64页 |
| ·规则引擎的使用 | 第64页 |
| ·Spring AOP管理的缓存设计 | 第64页 |
| ·本文的不足及待改进之处 | 第64页 |
| ·研究生期间主要工作 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读学位期间发表学术论文目录 | 第68页 |
