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基于神经网络技术的评卷误差控制模型及其应用
被引量：
7
1
作者
丁文
杨卫东
刘继来
《浙江工业大学学报》
CAS
2003年第4期419-423,431,共6页
各类考试的评卷工作中 ,如何使评卷人员在整个评卷过程中始终掌握评分标准的一致性和评卷的稳定性 ,控制评卷误差 ,是有关方面一直在关注和急待解决的问题。将评卷的模式从传统的纸上评卷改为在计算机上进行的网上评卷 ,把智能神经网络...
各类考试的评卷工作中 ,如何使评卷人员在整个评卷过程中始终掌握评分标准的一致性和评卷的稳定性 ,控制评卷误差 ,是有关方面一直在关注和急待解决的问题。将评卷的模式从传统的纸上评卷改为在计算机上进行的网上评卷 ,把智能神经网络技术应用到网上评卷中 ,用柯尔莫哥洛夫—斯米尔诺夫检验作为控制 ,通过检验输出的值是否符合要求 ,达到随时掌握和及时调整评卷人员的状态 。
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关键词
神经网络
评卷误差控制模型
应用
柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
评
卷
质量
HOPFIELD
模型
网络教学
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职称材料
题名
基于神经网络技术的评卷误差控制模型及其应用
被引量：
7
1
作者
丁文
杨卫东
刘继来
机构
浙江省高校招生办公室
出处
《浙江工业大学学报》
CAS
2003年第4期419-423,431,共6页
文摘
各类考试的评卷工作中 ,如何使评卷人员在整个评卷过程中始终掌握评分标准的一致性和评卷的稳定性 ,控制评卷误差 ,是有关方面一直在关注和急待解决的问题。将评卷的模式从传统的纸上评卷改为在计算机上进行的网上评卷 ,把智能神经网络技术应用到网上评卷中 ,用柯尔莫哥洛夫—斯米尔诺夫检验作为控制 ,通过检验输出的值是否符合要求 ,达到随时掌握和及时调整评卷人员的状态 。
关键词
神经网络
评卷误差控制模型
应用
柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
评
卷
质量
HOPFIELD
模型
网络教学
Keywords
marking errors
net marking
hopfield model
kolmogorov\|smirnov test
分类号
G424.74 [文化科学—课程与教学论]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于神经网络技术的评卷误差控制模型及其应用
丁文
杨卫东
刘继来
《浙江工业大学学报》
CAS
2003
7
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