MRITIS—一种远程智能试题录入系统

计算机工程与应用 ›› 2013, Vol. 49 ›› Issue (5): 140-143.

• 数据库、数据挖掘、机器学习 • 上一篇下一篇

MRITIS—一种远程智能试题录入系统

苏志同，巩玲玲

北方工业大学信息工程学院，北京 100041

出版日期:2013-03-01 发布日期:2013-03-14

MRITIS—remote intelligent test input system

SU Zhitong, GONG Lingling

School of Information Engineering, North China University of Technology, Beijing 100041, China

Online:2013-03-01 Published:2013-03-14

摘要/Abstract

摘要： 为提高远程试题录入的工作效率，简化复杂的录入和图片上传步骤，提出了一种基于MWA（MetaWeblog API）的远程智能试题录入系统（MWA based Remote Intelligent Test Input System，MIRITIS）。利用WireShark对Microsoft Office Word 2007博客发布功能的数据包格式进行截取和分析，并基于MWA设计了试题录入交互模块。服务器端采用正则表达式和机器学习技术对试题进行分割和提取，并存入到数据库中。实验结果表明，MIRITIS相对于传统方式提高了效率，且错误率较低，具有一定的实用价值。

关键词: MetaWeblog API, 机器学习, 试题录入, 正则表达式

Abstract: To improve the remote test input work efficiency and simplify complex test input and image uploading procedure, a MWA（MetaWeblog API） based remote intelligent test input system is proposed. The blog publishing packet format of Microsoft Office Word 2007 is intercepted and analyzed using WireShark, and then the test input interaction modules are designed based on WMA. The server segments the test content and exacts the single topic. Each topic is stored in the database. The experimental results show that MRITIS is more efficient than the tradition method with lower error. MRITIS proposed in this paper is of great value in applications.

Key words: MetaWeblog API, machine learning, test input, regular expression

苏志同，巩玲玲. MRITIS—一种远程智能试题录入系统[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(5): 140-143.

SU Zhitong, GONG Lingling. MRITIS—remote intelligent test input system[J]. Computer Engineering and Applications, 2013, 49(5): 140-143.

[1]	冉蓉，徐兴华，邱少华，崔小鹏，欧阳斌. 基于深度卷积神经网络的裂纹检测方法综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(9): 23-35.
[2]	韦佶宏，郑荣锋，刘嘉勇. 基于混合神经网络的恶意TLS流量识别研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(7): 107-114.
[3]	张晓丽，张魁星，江梅，魏本征，丛金玉. 淋巴瘤图像分类技术研究综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(6): 1-9.
[4]	韩东方，吐尔地·托合提，艾斯卡尔·艾木都拉. 问答系统中问句分类方法研究综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(6): 10-21.
[5]	万梦翔，姚寒冰. 面向恶意网页训练数据生成的GAN模型[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(6): 124-130.
[6]	杨晔民，张慧军，张小龙. 随机森林的可解释性可视分析方法研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(6): 168-175.
[7]	徐可文，许波，吴英，徐浩然. 机器学习在超声图像中的应用综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(4): 11-17.
[8]	王振东，张林，李大海. 基于机器学习的物联网入侵检测系统综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(4): 18-27.
[9]	吕品，武秦娟，许嘉. 上市公司文本信息披露智能分析研究综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(24): 1-13.
[10]	张隅希，段宗涛，朱依水，王路阳，周祎，郭宇. 机动车油耗模型研究综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(24): 14-26.
[11]	安卫超，阎婷，张楠，张杉，相洁，曹锐，王彬. 病理图像纹理分析在胃癌MSI预测中的应用研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(24): 205-211.
[12]	王方，张雪英，胡风云，李凤莲. 集成分类器对脑卒中患者脑电的分类[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(24): 276-282.
[13]	高见，孙懿，王润正，袁得嵛. 基于机器学习的浏览器挖矿检测模型研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(22): 125-130.
[14]	黎英. 迁移学习在医学图像分析中的应用研究综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(20): 42-52.
[15]	任泽裕，王振超，柯尊旺，李哲，吾守尔·斯拉木. 多模态数据融合综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(18): 49-64.

MRITIS—一种远程智能试题录入系统

MRITIS—remote intelligent test input system

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics