【摘 要】
：
本文构建了教学质量评估的指标体系和评估模型，利用属性坐标学习和分析法，通过人机对话，计算机能学习评教专家在若干总分点的评教过程，并从中估算出专家的心理评估标准随各种制约条件动态变化的过程，模拟出专家的心理评估标准的变化(曲线)，给出评教专家在局部和全局评估的满意度，为评教活动提供了一种合理有效的新方法。
【机 构】
：
上海海事大学信息工程学院,上海 200135;宿州学院计算机科学与技术系,安徽宿州234000 上
【出 处】
：
全国第19届计算机技术与应用学术会议(CACIS·2008)
论文部分内容阅读
本文构建了教学质量评估的指标体系和评估模型，利用属性坐标学习和分析法，通过人机对话，计算机能学习评教专家在若干总分点的评教过程，并从中估算出专家的心理评估标准随各种制约条件动态变化的过程，模拟出专家的心理评估标准的变化(曲线)，给出评教专家在局部和全局评估的满意度，为评教活动提供了一种合理有效的新方法。
其他文献
代码迷惑是以提高代码理解难度及增加逆向工程难度为目的的一种程序变换技术。基于函数指针数组的代码迷惑技术使得函数的调用关系变得难以分析，该技术的控制流变换又使得数据流及控制流的分析变得复杂。本文提出一种基于源代码植入的针对函数指针数组的反迷惑技术，它将程序运行时的动态信息记录下来以达到反迷惑的效果，经过对迷惑处理后的程序进行一定的简化，可使得源程序的分析精度得以提高、分析复杂度也得以降低。
针对H.264视频流的安全性问题，提出一种与编码相结合的加密方案。该方案以整数DCT变换作为压缩平台，在基于上下文的自适应变长编码(CAVLC)中采用密钥控制循环队列，置乱帧内预测模式；重构DCT系数模型，分级置乱量化后的残差系数，以满足不同用户差异化服务的需求。实验结果表明，该方案在不影响压缩比的条件下，可以取得比以往算法更高的安全性，同时计算复杂度低，实时性好，可用于网络上的视频流服务。
利用contourlet变换的多尺度、局部化、方向性和各向异性等优点，提出一种基于contourlet变换系数区域特征的图像融合方法。该算法将源图像进行contourlet变换，在不同尺度、不同方向的子带中结合contourlet变换系数的区城特性进行图像融合，高频和低频子带中分别来用区域离散度和区域梯度作为融合规则，最后通过反变换得到融合图像。实验结果表明，与小波变换与梯度金字塔融合算法相比，本
为确保系统具有指定的动态性能，针对状态反馈回路网络化的安全关键分布式控制系统，定义了描述系统状态收敛速度的稳定度性能指标，并利用李亚普诺夫理论和矩阵测度特性，推导出了稳定度性能约束下的系统渐近稳定充分条件；利用该条件设计的安全关键DCS不仅是渐进稳定的，而且具有指定的稳定度性能。文中最后仿真实例的结果表明了该方法的有效性。
为了辅助洪水灾害评估，减少洪水灾害带来的损失，提出了一种基于LiDAR数据的辅助洪水灾害评估方法。首先基于LiDAR点云数据和航拍图像对城市进行建模，然后在城市三维模型的基础上，对于给定级别的洪水，进行洪水灾害的仿真和疏散仿真，并对仿真结果进行可视化。最后以美国路易斯安那州新奥尔良市的LiDAR点云数据和航拍图像为实验数据，验证了这种辅助洪水灾害评估方法在对城市洪水灾害进行评估时的有效性。
针对雾天降质图像对比度低，细节模糊的特点，本文分析了传统的灰度图像直方图均衡化算法的不足，研究基于POSHE算法的雾天图像清晰化方法，该方法是在输入图像上定义矩形子块，利用该子块图像的直方图信息对子块所有的像素进行均衡化，将子块以一定的步长移动，直至遍历输入图像的所有像素。实验表明该方法在对雾天降质图像处理时，可以达到局部细节清晰化和全局对比度增强的效果。
在对通用战场电磁环境仿真系统的体系结构和流程进行分析的基础上，结合典型机载海上监视雷达AN/APS-143(V)3，建立了仿真系统中侦察接收机所接收到的雷达信号载频、重频、脉冲幅度、脉冲到达时间、脉宽等雷达信号主要参数的描述模型。仿真分析验证了文中提出的模型的正确性与可实现性。
利用机器视觉对驾驶人疲劳状态及注意力状态进行监测和分析是安全辅助驾驶领域内的研究热点之一，而对驾驶人面部器官进行准确定位则是状态分析的前提条件。首先介绍了驾驶人面部定位的思路，然后重点讨论了驾驶人面部器官检测的技术环节。提出基于灰度方差定位驾驶人面部位置，利用投影曲线极点位置分割面部器官区域并获得面部器官的位置，最后利用卡尔曼算子对驾驶人面部器官进行跟踪。实践证明，采用的处理算法实时性好，准确率高
基于联盟的数据汇聚是无线传感器网络中一种新型的数据汇聚机制，其协同数据传输方式具有优良的节能效果，而该数据汇聚机制的路由策略是亟待解决的问题。论文结合了地理位置已知的路由和能量感知的路由协议，提出了一种适用于联盟数据汇聚的路由策略，将联盟质心到下一个联盟头的距离作为路由选择的一个重要决策因子，同时采用蚁群系统的反馈机制引导路由。仿真实验结果表明该策略在保证良好的路由方向性的前提下，能够将路由的能量
将神经网络和遗传算法用于正交试验过程中数据的优化，并利用训练好的网络对单个试验因素的影响进行了预测。对从大豆皮提取膳食纤维的正交试验设计进行了仿真，结果表明：经过训练后的新的优化系统可以很好的模拟试验条件，得到了膳食纤维生产工艺的最优组合，预测的单因素对试验结果影响与实际结果相一致。