检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：纪丝雨辽宁大学

学位级别：硕士

税收收入作为影响国家民生的重要经济指标,其增长情况反映国家经济发展情况、政府行政能力效果,税收预测准确性影响政府决策的有效性,故对税收收入进行有效预测可帮助政府进行有效决策,从而推动国家经济发展,促进经济高质量发展。经过... 详细信息

税收收入作为影响国家民生的重要经济指标,其增长情况反映国家经济发展情况、政府行政能力效果,税收预测准确性影响政府决策的有效性,故对税收收入进行有效预测可帮助政府进行有效决策,从而推动国家经济发展,促进经济高质量发展。经过国内外学者多年研究探索,针对税收预测的方法主要有时间序列预测模型、计量回归预测模型、智能算法预测模型等,各模型均有其适用的场景、范围和限制性。本文在单一模型的基础上,通过构建组合模型不仅可以扩大模型的适用范围、有效抵消单一模型的限制性,而且具有较高的预测精度。本文首先根据组成税收收入的四大税种选取多维度、多方面的影响因素指标,使用相关性分析、逐步回归法进行降维筛选;其次,分别使用主成分回归模型、PSO-SVM模型、Elman神经网络模型对税收收入进行预测分析,并与ARIMA模型对比说明各单一模型的预测效果;然后,根据单一模型预测误差方差最小化原则对各单一模型进行加权构建了组合预测模型。最后,在使用GM(1,1)模型对各影响因素进行未来预测的基础上,将其代入组合模型中得到未来十年的税收收入预测值,实现对未来几年的预测态势分析。实证结果表明:第一,经过因素筛选后,对税收收入影响较大的因素为工业增加值等七个指标,与以往研究中包含的GDP等影响因素有所不同。第二,通过主成分回归模型结果可知,人口总数、能源消费量对税收收入起抑制作用,其余因素对税收收入均起到促进作用,其中工业增加值影响效果最大,第三产业增加值影响效果最小。第三,各单一模型精度效果由好到坏依次为PSO-SVM模型、Elman神经网络模型、主成分回归模型。第四,在以预测误差方差最小化为原则的基础上,组合模型预测精度要高于各单一模型,表明以适当方法进行模型平均可有效降低预测误差、提高预测精度。

关键词：组合模型税收预测支持向量机神经网络统计学习方法

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统计学习方法在信用卡违约行为预测上的应用研究

统计学习方法在信用卡违约行为预测上的应用研究

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作者：张煜东南京大学

学位级别：硕士

最近十年以来,我国信用卡市场高速发展,金融机构累计发卡量、授信总额和人均信用卡持卡量均屡创新高,信用卡业务已经成为银行等金融机构最重要的收入组成部分之一。为了尽早抢占市场,更大发卡数量、更广的业务覆盖程度成为了各银行追求... 详细信息

最近十年以来,我国信用卡市场高速发展,金融机构累计发卡量、授信总额和人均信用卡持卡量均屡创新高,信用卡业务已经成为银行等金融机构最重要的收入组成部分之一。为了尽早抢占市场,更大发卡数量、更广的业务覆盖程度成为了各银行追求的目标,因此各级银行均把发卡量视为一项很重要的绩效考核指标,对于申请者的审核也变得较为宽松。2010年至今,国内银行半年未偿还信用卡贷款总额增长近十倍,信用卡违约问题尤为严重。然而当前金融机构对于信用卡风险的管理控制措施存在覆盖不完全的问题,缺乏对处在运营期的潜在违约风险用户的处理方案。本文以此为切入点,使用银联提供的某互联网金融企业部分用户的信用卡交易数据,预测信用卡违约行为的发生。本文摆脱了过去研究中对历史信用数据的依赖,利用特征工程充分挖掘了银行长期积累的真实交易数据中的关键信息,基于不同的统计学习方法构建了违约预测模型,证明了这种方法的可行性和有效性。最后本文还研究了信用卡违约与持卡人交易特征之间的联系。具体步骤主要分为以下几个部分:本文首先介绍了信用卡交易数据集包含的主要变量,并进行了相关性计算和特征工程处理,整理得到了八大类型的交易特征数据。并且本文还依据交易时间因素,将数据细分为短、中、长期特征,用于研究时间因素的影响。最后,本文简要介绍了分类问题的核心评价指标。其次,本文使用逻辑回归、支持向量机、随机森林和梯度提升树方法构建违约预测模型,并通过欠抽样构建平衡数据集,对比分析了不同模型之间的性能差异和面对数据不平衡问题的表现。最后,本文研究了随机森林和梯度提升树模型中的特征重要性,分析了违约问题和卡交易特征之间的关系。本文还考虑了高纬度噪声对模型性能的影响,依据特征重要性高低选取了小部分特征重新构建模型,研究了特征维数对模型预测性能的影响。通过以上实证步骤,本文最终得到了以下几个结论:基于信用卡交易数据,利用统计学习方法构建违约预测模型是可行的。但交易数据的不平衡性对模型性能影响较大,实际在欠抽样构造的平衡数据集上预测模型性能有显著提升。对比四种统计学习方法,梯度提升树构建的预测模型综合性能最佳,其在不平衡数据集上也有较好的表现。在研究违约行为与卡交易特征的联系时,本文发现取现交易、信用卡网购、分期付款和非正常时间交易是违约的重要诱因,同时短期和中期特征数据对违约的影响高于长期特征数据。且仅基于上述特征构建的预测模型不但能够保留原始模型大部分的性能,还更具有鲁棒性。

关键词：信用卡违约预测统计学习方法

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基于统计学习方法的多色分色模型构建的研究--以惠普Z3200打印机为例

基于统计学习方法的多色分色模型构建的研究--以惠普Z3200打印机...

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作者：周倩上海财经大学

学位级别：硕士

随着人们对印刷品质量的要求的提高,各类高精度颜色复制技术层出不穷,其中高保真复制技术是一项操作便捷、成本低廉的颜色复制技术。然而该技术一直被国外赛天使、潘通等公司垄断,因此,高保真复制技术的研究一直是国内颜色复制行业的热... 详细信息

随着人们对印刷品质量的要求的提高,各类高精度颜色复制技术层出不穷,其中高保真复制技术是一项操作便捷、成本低廉的颜色复制技术。然而该技术一直被国外赛天使、潘通等公司垄断,因此,高保真复制技术的研究一直是国内颜色复制行业的热点,本文对高保真复制技术中的核心技术——多色分色技术进行了研究。　　分色技术就是将已知颜色用印刷色CMYK来表现,将通过建立的分色模型能够预测合成任意一个颜色值所需要的油墨量。通过引入统计学习方法,分色过程就是将颜色的Lab色度值作为解释变量,合成该颜色的CMYK油墨量作为被解释变量,用颜色集合组成的样本集来描述色彩特性,从而在不同色彩空间之间建立映射关系。传统复制中合成一个颜色的油墨数目为CMYK4种,高保真复制过程中,合成一个颜色的油墨数目可以是6色、7色乃至12色。可是作为研究两色空间之间映射关系的有力的工具,统计学习技术还没有深入的应用到高保真多色分色领域。为此,本文通过统计学方法建立基于多项式回归的7色分色模型的构建,从而完成源色彩空间向多色颜色空间的映射。　　本文通过对传统分色过程中的4种经典统计学习方法进行分析比较,为了防止模型的过拟合,在保证分色精度的基础上采用多项式回归法进行多色分色的研究。并为了简化模型,本文根据色相角划分,将7维色彩空间划分为6个3维色彩空间分别建模,并综合精度和效率两个因素确定了多项式的项数,结合结构风险最小化原则和全最小二乘法进行参数估计,建立了基于多项式回归的多色分色模型的构建,最后在惠普Z3200打印机上进行了实例研究,结合主客观评价对模型的可行性进行验证。　　本文主要研究内容如下:　　第一部分为绪论,主要论述了将统计学习方法引入高保真分色的研究背景和意义,研究方法、内容以及创新点;第二部分为相关理论准备,主要介绍了色彩空间理论、阐述了国内外高保真分色技术的研究现状,介绍了统计学习的理论基础,分析了现有4色分色算法存在的问题,引入了统计学习概念,提出了利用多项式回归模型建立多色分色模型的主要研究内容;第三部分重点研究了分色模型的构建的总体框架,实施线路,并确定了本文采用多项式回归算法的多项式项数,以及参数估计的方法。　　第四部分重点将构建的7色分色模型在惠普Z3200打印机上进行了实例研究。驱动打印机根据分色结果打印出测试样本集,测得颜色数据,结合第三章建立的分色算法,得到颜色空间转换预测模型。　　第五部分为总结和展望,综述了本文的研究成果,并提出了未来研究方向的可能。　　本文的主要工作和创新点为在于:　　在满足高保真多色分色精度的基础上,为了防止模型过拟合,利用结构风险最小化原则和全最小二乘法构建基于多项式回归的高保真多色分色模型实现了颜色由3维色度空间向7维颜色空间的映射。

关键词：颜色复制行业多色分色模型统计学习方法高保真复制 Z3200打印机

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基于统计学习方法的储层岩相分类研究

基于统计学习方法的储层岩相分类研究

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作者：李文昊电子科技大学

学位级别：硕士

分析地层岩相的分布情况,可以帮助我们了解工区地质构造,对于油田早期开发方案的设计,以及开发过程中的优化管理都十分重要。储层岩相是一个地质区域的综合特征反映,通常可以通过测井数据获得储层井点位置的岩相信息。但是由于钻井成本... 详细信息

分析地层岩相的分布情况,可以帮助我们了解工区地质构造,对于油田早期开发方案的设计,以及开发过程中的优化管理都十分重要。储层岩相是一个地质区域的综合特征反映,通常可以通过测井数据获得储层井点位置的岩相信息。但是由于钻井成本高昂,实际工作中测井数据是极其有限的,单纯通过测井数据无法获取整个工区的储层岩相平面展布,此时可以通过测井数据对地震数据进行标定,然后利用地震数据所获得的地震相间接反映储层岩相的平面展布。因此储层岩相分析主要分为两个部分,一是直接从测井数据获取井点位置储层岩相,二是在地震数据的基础上进行地震相分析。当前常规测井数据处理中,主要采用人工判别并结合录井资料进行储层岩相分类,但是这种方法存在人力耗费大,标定人为误差大等问题,此外测井数据维度高,数据分布特征复杂,大多数情况下采用某种服从特定分布假设方法很难进行准确的识别。对于地震数据而言,目前常用测井数据获得地震相分类标签再进行分类处理,由于标签数量较少,导致地震相分类结果准确度不高。针对以上问题,本论文引入几种典型的统计学习方法提高测井数据中的岩相分类精度并解决小样本条件下地震相分类问题。本文主要工作如下:(1)针对我国西南某工区典型岩相分类数据,采用直方图、交汇图等方式直观分析储层岩相数据特征。然后通过K-means聚类方法并结合鲁棒性最大相关熵主成分分析方法(HQ-PCA)、Sparse Autoencoder等降维处理方法,分析岩相分类数据内在结构特征,为后文的储层岩相分类奠定基础。同时我们还发现采用常规无监督聚类方法对测井岩相和地震相预测准确度不高,且预测结果缺乏物理含义,需要进一步采用有监督分类方法进行测井岩相和地震相的分类。(2)在前文测井数据分析基础上,我们引入ADABOOST集成学习方法并采用SVM和ANN作为基本分类器进行有监督的测井岩相分类。通过定量分析并对比传统的SVM和ANN分类结果发现,所提出的方法相较于传统方法具有更高的分类性能,能够处理常规方法无法正确分类的数据,稳定性和泛化能力更强。(3)针对地震数据地震相分类样本标签较少的问题,本文引入基于条件随机场的半监督处理流程进行地震相分类。通过条件随机场和最大相关熵判别准则扩展训练样本,并采用多人决策方式获得具有概率意义的地震相分布。通过合成地震数据分类结果对比发现,本文所提出方法在样本数据为1%条件下都能得到比前文所述SVM等有监督方法更为准确的地震相分类结果。最后将该方法用于实际资料并进行交叉验证证明了所提方法的有效性。综上所述,本论文针对储层岩相分类中的测井岩相分类和地震相分类两大关键内容进行了研究。在深入分析测井数据和地震数据分布特征的基础上,提出了基于ADABOOST框架的集成学习方法用于解决测井岩相分类数据多分布耦合问题;针对地震相分类样本较少的问题,提出了基于条件随机场和最大相关熵准则的半监督地震相分类方法,并获得了具有概率意义的地震相分类结果。本文的研究内容能够为机器学习方法在地球物理领域应用提供思路和借鉴,对推动油气勘探技术智能化发展具有积极作用。

关键词：统计学习方法分类算法条件随机场岩相

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统计学习方法在图像超分辨率及树形结构数据上的应用

统计学习方法在图像超分辨率及树形结构数据上的应用

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作者：毛善骏厦门大学

学位级别：硕士

统计学习,是基于数据建立概率统计模型,进行预测和分析的一门学科。在数据科学日新月异的今天,统计学习方法得到了广泛应用。本文主要内容分为三个部分:1.基于提升算法的人脸图像超分辨率技术。传统的稀疏表达图像分块超分辨率技术,在... 详细信息

统计学习,是基于数据建立概率统计模型,进行预测和分析的一门学科。在数据科学日新月异的今天,统计学习方法得到了广泛应用。本文主要内容分为三个部分:1.基于提升算法的人脸图像超分辨率技术。传统的稀疏表达图像分块超分辨率技术,在重构过程中,对每一块图像赋以同样的权重。但不同图像块所蕴含的纹理特征和信息量是不一样的,一个更加有效的做法是对信息更多的图像块赋以更大权重。所以,本文在基于字典学习的超分辨率基础上,结合AdaBoost算法,提出了WPAA方法(Weighted-Patch Algorithm via Ada Boost)。实验证明,不管是从人眼视觉体验,还是从特定计算机视觉指标上,WPAA方法都展示出很好的效果。2.基于高斯过程的带有判别信息的超分辨率技术。图像的判别信息,是很重要的图像特征,本文利用高斯过程学习图像的判别信息,并引入到超分辨率的图像重构过程中,提出了DSRGP方法(Discriminative Super-Resolution via Gaussian Processes)。3.树形结构数据的相关性研究。本文对树形结构数据进行统计建模,并利用点估计方法和贝叶斯统计学MCMC方法对树形结构数据进行了相关性统计分析。

关键词：统计学习方法人脸图像超分辨率 AdaBoost 高斯过程树形结构数据 MCMC

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统计学习方法概述以及部分分类算法的R实现

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西部皮革 2016年第18期38卷 202-203页

作者：张帅天津财经大学

首先本文简单地概述了统计学习的一些基本理论,然后对于统计学习中一些常见的方法我们探索性地使用了R软件来进行了实现,统计学习方法是我们在机器学习领域的入门知识,比起其它的机器学习方面的书籍和理论,这是更适合初学者的,统计学习... 详细信息

首先本文简单地概述了统计学习的一些基本理论,然后对于统计学习中一些常见的方法我们探索性地使用了R软件来进行了实现,统计学习方法是我们在机器学习领域的入门知识,比起其它的机器学习方面的书籍和理论,这是更适合初学者的,统计学习方法是机器学习领域的一个重要的分支,它是计算机基于数据构建概率统计模型并用统计模型进行预测分析的学科。我们用统计学习方法进行预测分析。书中主要提到了各种不同的分类算法,包括感知机,决策树,朴素贝叶斯,k近邻等,本文对统计学习方法的基本内容进行了概述,并对部分分类算法作了简单介绍和R软件的实现。

关键词：统计学习方法分类算法 R实现

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几种统计学习方法的研究及应用

几种统计学习方法的研究及应用

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作者：陈潇中国海洋大学

学位级别：硕士

随着我国金融市场的日趋成熟，投资已经成为了比拼判断精准度和交易速度的博弈，投资者对掌握程序化交易和量化投资提出了迫切要求，大量的金融市场数据亟待挖掘,统计学习方法为我们提供了充足的模型和有效的数据处理手段，可以从繁杂... 详细信息

随着我国金融市场的日趋成熟，投资已经成为了比拼判断精准度和交易速度的博弈，投资者对掌握程序化交易和量化投资提出了迫切要求，大量的金融市场数据亟待挖掘,统计学习方法为我们提供了充足的模型和有效的数据处理手段，可以从繁杂的数据中发现客观规律，为投资者提供投资参考，因此研究统计学习方法在金融领域的应用具有重大意义。本文首先研究了股票走势曲线的量化模式问题，给出了波段结构、成交量比值和指标曲线交叉模式的定义，提出了“形态-量-指标”的三维量化模式，并通过MATLAB编程，实现了对华夏银行（600015）股票日线数据的量化，将波段形态数据化，得到了华夏银行的日线结构数据集。本文采用了二项逻辑回归、朴素贝叶斯方法和分类与回归树三种统计学习方法，研究分析了华夏银行的日线结构数据。应用SPSS软件对数据集合进行了二项逻辑回归分析，拟合结果显示该方法对于建仓点的选取比较准确；运用MATLAB编程实现了朴素贝叶斯分类算法，结果表明该方法规避风险的效果较好；应用数据挖掘软件SPSS Clementine建立了数据集合的分类与回归树，计算结果说明该方法对于选取建仓点、指导持仓操作都具有很好效果。本文通过测试样本检测，比较了三种方法对不同结构形态的识别效果，发现单一方法在实际形态的识别中表现不稳定，因此建立了三种方法的组合模型，最后选取等权重系数的组合模型进行测试，结果显示组合模型的预测效果稳定，具有很高的实际应用价值。本文应用MATLAB GUI制作了初级的股票预警平台，通过与市场数据集合相连接，使用者可以获取数据集合内股票的当日预警信息，并可以自主更新个股数据和策略集合，股票预警平台使本文的研究结果得到了很好的展示和应用。

关键词：统计学习方法金融数据量化结构识别 MATLAB编程

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典型态势下双机协同空战智能决策方法研究

典型态势下双机协同空战智能决策方法研究

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作者：赵润南沈阳航空航天大学

学位级别：硕士

准确识别目标的战术意图可以提高对敌方行为的预测能力,高效的决策模型能够有效提升无人机(UAV)的作战能力,优化导引方法则可为UAV规划合理的空战占位飞行路径,以上三类关键技术是UAV在协同空战中克敌制胜的关键。传统方法在一对一对抗... 详细信息

准确识别目标的战术意图可以提高对敌方行为的预测能力,高效的决策模型能够有效提升无人机(UAV)的作战能力,优化导引方法则可为UAV规划合理的空战占位飞行路径,以上三类关键技术是UAV在协同空战中克敌制胜的关键。传统方法在一对一对抗中有着较好的表现,然而,在高度动态化的多机协同空战作战环境中,传统方法的作战能力大幅下降。因此,研发一种通用的UAV识别-决策-导引模型具有重要的工程意义。为解决在迎头、侧方、尾追等典型态势下的UAV双机协同空战决策问题,本文提出了一种典型态势下双机协同空战智能决策方法。首先,使用自回归过程(AR(p))和模糊化方法(Fuzzy)分别实现不完全和不准确信息的预处理,并在证据信息中提取19种低关联度特征和6种高关联度特征,提高了算法在非完备信息下工作时的鲁棒性。基于支持向量机(SVM)和C4.5决策树两种统计学习方法先后实现了攻击意图预测和战术意图分类,从而完成对敌方目标的战术意图识别。然后,根据先验知识设计动态贝叶斯网络(DBN)结构并完成了DBN的推理,使模型具有一定程度的双机协同战术决策能力。在此基础上,基于参数学习和结构学习方法构建增量式学习器,并针对结构学习中的非确定性多项式时间难以求解(NP-hard)的问题设计了三种约束策略,使模型具备持续进化的能力。最后,依据UAV飞行性能极限和包线边界制定约束算子,基于轨迹预测和任务分配设定优化导引量,并使用约束梯度法解算优化导引指标泛函。为评判优化导引的有效性,针对导引模型设计了三类导引评估因子,实现了优化导引的综合评估。为了验证典型态势下双机协同空战智能决策方法的有效性,本文设计了整体性的验证实验。实验结果表明,在使用3000个样本时,协同意图识别精度可达0.9681,协同战术决策精度可达0.9581。该方法在面对不完全和不准确信息时也表现良好,且具备较好的可解释性和小样本性能,算法收敛速度较快,可有效满足工程应用需求。此外,通过开展与传统方法在精度和效率方面的对比实验,证明了本文所述方法的优越性。

关键词：战术意图识别协同战术决策优化导引统计学习方法动态贝叶斯网络

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基于冷轧工艺数据的热镀锌带钢机械性能统计建模与预测

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宝钢技术 2022年第2期15卷 41-45页

作者：俞鸿毅王劲王学敏宝山钢铁股份有限公司冷轧厂上海201900 宝山钢铁股份有限公司中央研究院上海201999

在宝钢某冷轧热镀锌机组数字钢卷系统的基础上,应用生产线来料基本信息和冷轧生产工艺数据构建了不同钢种冷轧带钢的屈服强度、抗拉强度和延伸率3个主要力学机械性能的统计模型。利用数字钢卷系统的历史数据和在线数据平台,将统计模型... 详细信息

在宝钢某冷轧热镀锌机组数字钢卷系统的基础上,应用生产线来料基本信息和冷轧生产工艺数据构建了不同钢种冷轧带钢的屈服强度、抗拉强度和延伸率3个主要力学机械性能的统计模型。利用数字钢卷系统的历史数据和在线数据平台,将统计模型应用于钢卷机械性能的离线和实时在线预测。

关键词：冷轧薄板统计学习方法广义线性回归机械性能预测

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面向表达力评测的题目建设与分析系统设计与实现

面向表达力评测的题目建设与分析系统设计与实现

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作者：汤大业南京大学

学位级别：硕士

随着社会经济的发展,各行各业逐渐摒弃了以学历、分数作为唯一指标的人才招录方式,转而选择以综合素质评价为基础的人才评价体系。表达能力包括沟通能力,概括能力,领导能力,交际能力等,作为人才的基础能力,在人才评价体系中处于十分重... 详细信息

随着社会经济的发展,各行各业逐渐摒弃了以学历、分数作为唯一指标的人才招录方式,转而选择以综合素质评价为基础的人才评价体系。表达能力包括沟通能力,概括能力,领导能力,交际能力等,作为人才的基础能力,在人才评价体系中处于十分重要的位置。然而,当前对表达能力的评价仍然停留在面试官决断这一初级层次,需要大量人力和时间成本,并且无法量化,只能靠经验划分层次。表达力评测项目针对这一问题,提出了一套新型表达力评测方案,通过参与评测,用户可以量化自己的表达能力水平。题目建设与分析系统是表达力评测项目的重要部分,它关注了评测中“题目”这一核心要素从生成初始化到投入使用再到分析优化的整个流程。首先,为了保证题目主题来源多样性与题目数量,系统需要定时爬取网络资源,并初始化为备用问题;其次,在用户参与评测过程中,系统将根据用户提交的音频,使用音频分析和文本分析手段分析出用户的表达能力水平,并提供简要的评语;随后,系统还需要利用用户提交的答案数据,使用统计学习方法来优化优化题目的参数,提升模型的稳定性;此外,系统也会提供必要的支持,使得专业人员可以介入题目的生命周期,从备用语料库中生成新的题目,或者人为地修改题目参数。本系统采用了前后端分离的技术,为了兼顾开发效率和开发稳定性,前后端均采用较为主流的框架。前端方面,微信小程序端采用了小程序官方的框架,网页端采用框架。后端方面使用作为编程语言,采用作为开发框架,并采用作为分布式任务队列框架。数据存储方面,系统缓存数据存储在中,结构化数据存储在中,非结构化的文件数据存储在百度对象存储中。本文对系统进行了功能测试,并使用对系统服务端进行了压力测试。系统已经上线并经历了两次实验运营。实验结果表明,系统的评分结果的与专家评分差距在分以内的样本数量超过,说明该系统能够在一定程度上量化评测者的表达能力。

关键词：表达力评测音频处理文本分析统计学习方法

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