34、考试关联性与匿名性分析框架

考试关联性与匿名性分析框架

1. 背景与问题提出

考试是测试学生在某领域能力或成就的过程,学术考试主要分为形成性考试和总结性考试。由于总结性考试关乎最终成绩,其过程面临诸多安全挑战。现有研究大多假设所有学生使用相同试卷,但为解决试卷泄露和学生作弊等问题,为每个学生或学生组提供独特试卷是一个不错的解决方案。然而,现有安全方法在使用多份试卷时显得不足,需要一种机制将学生的试卷与答卷明确关联起来,同时保证学生和考官的身份匿名。

2. 总结性考试模型

总结性考试任务可大致分为三个主要阶段:
- 预考阶段
- 登记符合条件的学生,分配唯一的考试座位号。
- 任命出题人,出题并管理试卷,将试卷分发给各个考试中心。
- 考试阶段
- 验证学生身份。
- 向学生发放试卷和其他所需材料。
- 监督学生考试。
- 收集学生的答卷。
- 考后阶段
- 为学生和考官提供匿名性。
- 将匿名答卷分发给考官进行评估。
- 评估答卷,收集评估后的答卷。
- 最终统计成绩进行评分。

考试模型由五类通信实体组成:学生、考试机构、出题人、监考人员和考官。这些实体可建模为应用π演算中的进程,通过公共或私有通道进行通信。

2.1 考试的定义

考试 (E) 定义为以下集合的并集:
(E = {SH, N, QP, AS, SP, EP} ∪ Goals ∪ Req ∪ Sec)
其中

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证优化。
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