發(fā)布時(shí)間：2023-10-18 18:25

　　隨著科技的快速發(fā)展,計(jì)算機(jī)網(wǎng)上閱卷系統(tǒng)在高考、中考、教育局統(tǒng)考以及學(xué)校日�？荚嚨膽�(yīng)用日益普及,但是目前廣泛應(yīng)用于學(xué)校的限于光標(biāo)閱卷機(jī),其作用僅僅能夠?qū)荚囍锌陀^題例如選擇題進(jìn)行判卷。近幾年大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,人工智能領(lǐng)域發(fā)展迅速,在機(jī)器翻譯、語義分析等領(lǐng)域展現(xiàn)了強(qiáng)大的能力,本課題根據(jù)閱卷機(jī)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,對閱卷機(jī)的機(jī)構(gòu)裝置設(shè)計(jì)與初等數(shù)學(xué)公式識別作為關(guān)鍵性技術(shù)進(jìn)行研究。目前教育行業(yè)采用的光標(biāo)閱卷機(jī)主要以答題卡為介質(zhì),而打印機(jī)、繪圖儀等設(shè)備則是以打印紙、繪圖紙為介質(zhì),因此,以考生試卷為分析對象,設(shè)計(jì)一套對試卷進(jìn)行走紙拍照的裝置有著不小的意義。本課題機(jī)械設(shè)計(jì)部分,根據(jù)考生試卷尺寸、摩擦系數(shù)等物理性質(zhì),對試卷在走紙過程做了力學(xué)理論分析,通過計(jì)算對閱卷機(jī)傳動(dòng)部分進(jìn)行選型和設(shè)計(jì),并對傳動(dòng)齒輪、傳動(dòng)軸等關(guān)鍵部分按照相應(yīng)強(qiáng)度理論做出了理論校核。并且,考慮到閱卷機(jī)的工作特點(diǎn)及閱卷裝置的緊湊性、安全性、可調(diào)試性等特性,對夾卷、抖捻、送卷、收卷等機(jī)構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì),利用Solidworks軟件三維建模,發(fā)現(xiàn)各機(jī)構(gòu)間干涉、布局等問題,通過不斷優(yōu)化和改善,完成最終閱卷裝置的機(jī)械設(shè)計(jì)。選擇初等數(shù)學(xué)公式識別為另一項(xiàng)關(guān)鍵技...

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 閱卷機(jī)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 閱卷機(jī)硬件結(jié)構(gòu)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 閱卷識別研究現(xiàn)狀
        1.2.3 公式識別研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究內(nèi)容
    1.4 本文的難點(diǎn)分析
第二章 拍照式閱卷機(jī)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
    2.1 閱卷機(jī)工作原理介紹及傳動(dòng)機(jī)構(gòu)選型
        2.1.1 閱卷機(jī)走卷工作原理分析
        2.1.2 參數(shù)設(shè)計(jì)
        2.1.3 扭矩計(jì)算及電機(jī)選型
        2.1.4 傳動(dòng)齒輪與軸的設(shè)計(jì)與校核
    2.2 夾卷機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)
    2.3 捻紙機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)
    2.4 傳紙機(jī)構(gòu)
    2.5 其他設(shè)計(jì)
    2.6 整體設(shè)計(jì)及三維建模
    2.7 本章小結(jié)
第三章 手寫公式識別難點(diǎn)分析與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集處理
    3.1 手寫初等數(shù)學(xué)公式識別問題的難點(diǎn)分析
        3.1.1 手寫數(shù)學(xué)公式中的局部歧義問題
        3.1.2 數(shù)學(xué)公式復(fù)雜的二維結(jié)構(gòu)
        3.1.3 解題語句中漢字與數(shù)學(xué)字符混雜
    3.2 訓(xùn)練圖片的收集處理與LABEL的建立
        3.2.1 數(shù)據(jù)集的建立與收集
        3.2.2 數(shù)據(jù)集的處理
    3.3 圖片預(yù)處理和LABEL編碼的部分代碼展示
    3.4 本章小結(jié)
第四章 手寫初等數(shù)學(xué)公式識別功能的研究與實(shí)現(xiàn)
    4.1 基于CNN的手寫公式特征提取網(wǎng)絡(luò)
        4.1.1 CNN網(wǎng)絡(luò)特征提取理論基礎(chǔ)
        4.1.2 不同尺度的圖像特征提取網(wǎng)絡(luò)
    4.2 提取特征和LABEL的編碼
    4.3 編碼特征的解碼
        4.3.1 RNN網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)
        4.3.2 基于GRU的編碼特征解碼網(wǎng)絡(luò)
    4.4 范圍預(yù)測
    4.5 手寫公式識別網(wǎng)絡(luò)總體設(shè)計(jì)
    4.6 本章小結(jié)
第五章 手寫公式識別訓(xùn)練結(jié)果分析與驗(yàn)證
    5.1 訓(xùn)練參數(shù)
        5.1.1 損失函數(shù)
        5.1.2 參數(shù)設(shè)置與優(yōu)化
    5.2 訓(xùn)練環(huán)境
        5.2.1 深度學(xué)習(xí)框架
        5.2.2 運(yùn)行環(huán)境
    5.3 訓(xùn)練結(jié)果分析與驗(yàn)證
        5.3.1 訓(xùn)練loss值變化分析
        5.3.2 訓(xùn)練集與測試集的識別準(zhǔn)確率變化分析
        5.3.3 手寫公式識別網(wǎng)絡(luò)有效性驗(yàn)證
        5.3.4 與其他算法的對比
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
在學(xué)期間的研究成果
致謝



本文編號：3854956