快速评卷仿真含代码
qpsk、bpsk蒙特卡洛仿真matlab代码
qpsk、bpsk的蒙特卡洛仿真是一种用于测试和验证通信系统性能的重要工具。
通过模拟大量的随机输入数据，并对系统进行多次仿真运算，可以对系统的性能进行全面评估，包括误码率、信噪比要求等。
在matlab中，我们可以通过编写相应的仿真代码来实现qpsk、bpsk 的蒙特卡洛仿真。
下面将分别介绍qpsk和bpsk的蒙特卡洛仿真matlab代码。
一、qpsk的蒙特卡洛仿真matlab代码1. 生成随机的qpsk调制信号我们需要生成一组随机的qpsk调制信号，可以使用randi函数生成随机整数序列，然后将其映射到qpsk符号点上。
2. 添加高斯白噪声在信号传输过程中，会受到各种干扰，其中最主要的干扰之一就是高斯白噪声。
我们可以使用randn函数生成高斯白噪声序列，然后与调制信号相加，模拟信号在传输过程中受到的噪声干扰。
3. 解调和判决接收端需要进行解调和判决操作，将接收到的信号重新映射到qpsk符号点上，并判断接收到的符号与发送的符号是否一致，从而判断是否发生误码。
4. 统计误码率通过多次仿真运算，记录错误判决的次数，从而可以计算出系统的误码率。
二、bpsk的蒙特卡洛仿真matlab代码1. 生成随机的bpsk调制信号与qpsk相似，我们需要先生成一组随机的bpsk调制信号，然后模拟信号传输过程中的噪声干扰。
2. 添加高斯白噪声同样使用randn函数生成高斯白噪声序列，与bpsk调制信号相加。
3. 解调和判决接收端对接收到的信号进行解调和判决，判断接收到的符号是否与发送的符号一致。
4. 统计误码率通过多次仿真运算，记录错误判决的次数，计算系统的误码率。
需要注意的是，在编写matlab代码时，要考虑到信号的长度、仿真次数、信噪比的范围等参数的选择，以及仿真结果的统计分析和可视化呈现。
qpsk、bpsk的蒙特卡洛仿真matlab代码可以通过以上步骤实现。
通过对系统性能进行全面评估，可以帮助工程师优化通信系统设计，提高系统的可靠性和稳定性。
蒙特卡洛仿真matlab代码
蒙特卡洛仿真matlab代码
蒙特卡洛仿真是一种基于随机化的数值分析方法，适用于处理那些无法用解析法求解的复杂问题。
在实际应用中，它被广泛应用于金融、工程、统计学等领域，以生成随机样本来估计不确定因素对系统行为的影响。
Matlab是一种强大的数学软件，可以用于实现蒙特卡洛仿真。
在Matlab中，我们可以使用rand函数来生成随机数，然后结合循环和条件语句来模拟实际场景。
例如，我们可以使用蒙特卡洛方法来估算一个投掷硬币的概率。
具体地，在Matlab中，我们可以使用以下代码来实现一个投掷硬币的蒙特卡洛仿真：
```matlab
N = 10000; % 模拟次数
cnt = 0; % 正面次数统计
for i = 1:N
r = rand; % 生成随机数
if r < 0.5
cnt = cnt + 1;
end
end
p = cnt/N; % 估计概率
fprintf('正面概率的估计值为：%f\n', p);
```
在上述代码中，我们首先定义了模拟次数N和正面次数统计cnt，然后使用for循环生成N个随机数，如果随机数小于0.5，则认为这是一次正面，将cnt加1。
最后，通过cnt和N计算出正面的概率p。
运行上述代码，我们可以得到一个正面概率的估计值。
总之，蒙特卡洛仿真是一种有用的数值分析方法，能够对复杂问
题进行可靠的估计和仿真。
在Matlab中，我们可以轻松实现蒙特卡洛仿真来解决各种实际问题。
matlab蒙特卡洛模拟代码
标题：解密matlab蒙特卡洛模拟代码在工程科学和金融领域，蒙特卡洛模拟一直是一种强大的工具，用于估计复杂系统的性能、风险和价值。
而在matlab中，通过编写蒙特卡洛模拟代码，我们可以更好地理解和应用这一方法。
本文将从简入深地探讨matlab蒙特卡洛模拟代码的编写和应用，帮助大家更好地掌握这一强大的工具。
一、什么是蒙特卡洛模拟蒙特卡洛方法最早是由科学家利用赌场赌博游戏中的随机性来模拟物理试验，后来被引入到金融和工程科学中。
在matlab中，蒙特卡洛模拟就是利用随机数生成器来模拟系统的随机变量，通过重复随机抽样来估计系统的性能指标。
在matlab中，我们可以使用rand和randn 等函数来生成均匀分布和正态分布的随机数，进而进行蒙特卡洛模拟。
二、编写matlab蒙特卡洛模拟代码我们需要定义模拟的随机变量和模拟的次数。
在matlab中，我们可以使用for循环来进行多次模拟，然后将每次模拟的结果保存下来。
我们可以根据模拟结果计算系统的性能指标，比如均值、标准差、置信区间等。
我们可以将模拟结果可视化，比如通过绘制直方图、散点图或累计分布函数图来展示模拟结果的分布特征。
三、应用举例：股票价格模拟以股票价格的模拟为例，我们可以先定义股票价格的几何布朗运动模型，然后在matlab中编写蒙特卡洛模拟代码来模拟未来股票价格的变化。
在模拟过程中，我们可以设置股票价格的随机波动率、股票价格的初始值和随机变动的步长等参数，进而模拟股票价格在未来一段时间内的走势。
通过蒙特卡洛模拟，我们可以得到股票价格在不同情景下的可能走势，进而评估投资的风险和回报。
回顾总结本文从简入深地探讨了matlab蒙特卡洛模拟代码的编写和应用，希望对读者能有所启发。
通过学习和掌握matlab蒙特卡洛模拟，我们可以更好地理解和应用蒙特卡洛方法，进而在工程科学和金融领域中更好地解决实际问题。
个人观点和理解对于matlab蒙特卡洛模拟，我认为重点在于理解随机变量的模拟和系统性能指标的计算。
《2024年基于Matlab的自动组卷系统的设计与实现》范文
《基于Matlab的自动组卷系统的设计与实现》篇一一、引言随着教育信息化的快速发展，自动组卷系统已成为在线教育和远程教育中的重要组成部分。
本文将介绍一种基于Matlab的自动组卷系统的设计与实现。
该系统旨在提高组卷效率，保证试卷的多样性和难度适宜性，以适应不同教育需求。
二、系统需求分析1. 功能需求：自动组卷系统应具备题库管理、试卷生成、试卷难度控制、试卷随机排版等功能。
2. 性能需求：系统应保证组卷速度快，生成的试卷难度适宜，同时要保证试卷的随机性和多样性。
3. 用户需求：系统应提供友好的用户界面，方便教师和管理员进行操作。
三、系统设计1. 数据库设计：建立题库数据库，包括题目信息、难度等级、知识点等信息。
2. 系统架构：采用C/S架构，服务器端负责题库管理和试卷生成，客户端提供用户界面和交互功能。
3. 算法设计：采用基于难度和知识点的随机算法生成试卷，保证试卷的多样性和难度适宜性。
四、系统实现1. 数据库实现：使用Matlab的数据库访问功能，建立题库数据库，并实现数据的增删改查功能。
2. 系统界面实现：使用Matlab的GUI模块，设计友好的用户界面，方便教师和管理员进行操作。
3. 算法实现：编写基于难度和知识点的随机算法，实现试卷的自动生成。
五、系统功能测试与性能评估1. 功能测试：对系统进行功能测试，包括题库管理、试卷生成、试卷难度控制、试卷随机排版等功能。
2. 性能评估：对系统进行性能评估，包括组卷速度、试卷难度适宜性、试卷随机性和多样性等方面。
六、系统应用与效果分析1. 系统应用：该自动组卷系统已在实际教学环境中得到应用，并取得了良好的效果。
2. 效果分析：通过对比手动组卷和自动组卷的效率、试卷质量和教师满意度等方面，分析自动组卷系统的优势和效果。
七、结论与展望本文介绍了一种基于Matlab的自动组卷系统的设计与实现。
该系统具有高效、便捷、灵活等优点，能够提高组卷效率，保证试卷的多样性和难度适宜性。
模拟人工阅卷的C语言编程题自动评阅系统的设计与实现
看之 前答 过 的练 习题 和考 题 的评分 结 果 。 ４评 阅服 务 设计 及 实现 。在 本系 统 中，作 为 核心 组件 的评 阅 ． 服 务是基 于 ｃ 语 言开 发 的 Ｗｎ ｏ ｓ 务 ，它运 行在 服 务器上 ，通 ＃ ｉｄｗ 服 过定 时轮 询数 据 库获 取考 试信 息 ，若 有考 试结 束 ，则 自动 开始对
（ ）系 统设 计 三
扣分 流程 针对 的 是编 译通 过 ，且执 行输 出与标准 输 出相 符 的 源代 码 ，执行 扣 分流 程 时，考 生 得分初 始 值设 为该 题满 分 ，需要 从数 据库 内读 取对 应 的扣 分评 分 点，对 每 条评 分规 则进 行 匹配 ，
若匹 配成 功则 扣 除该 评分 点得 分 ，直到 所有 扣 分评 分点 匹配 完毕
ａ ｐ ｎ ｔ ． ｅ ｒ ｍ ｗ ｒ ． ｓ ． ｅ ／ ｎ ｔ ｆ ａ ｅ ｏ ｋ ３ ５开发 ，它 的主要 功 能如 下 ：
用 于 Ｃ语言 课程 教学 中的考 核环 节 ， 由于 社会 上很 多考 试均 设计 有 实 际编程 操作 环 节 ，如全 国计 算机 等 级考试 二 级 Ｃ语 言等 ， 因 此 本系 统在 这些 领 域也 有一 定 的推 广价 值 ， 同时本 系统 还可 推广 至 其余 程序 设计 语 言课 程 的教学 ，如 ｃ 和 Ｊ 生可 以 自 由进 行在 线练 习 ， 线练 习完 成 １在 在
后 可 以即 时得知 练 习成 绩 。 （） ２ 在线 考试 。 当前 时间在 考试 时 间 内且 学 生所在 班级 为 若 参 考班 级 ，则学 生可 以进 入考 试进 行 答题 。 （ ） 看成 绩 。 完 成在 线练 习或 在 线考试 后 ，学生 可 以查 ３ 查 在
点加 分流程 。
基于Linux的C语言程序设计题的动态评阅技术
基于Linux的C语言程序设计题的动态评阅技术动态评阅技术是指利用自动化的方法对学生的作业进行评阅和反馈。
在传统的编程作业中，学生需要编写一段C语言代码来解决特定的问题，然后提交给老师进行评分。
而基于Linux的动态评阅技术可以通过模拟执行学生的代码，并对其进行严格的评估，从而为学生提供及时合理的反馈。
下面将详细介绍基于Linux的C语言程序设计题的动态评阅技术的实现和应用。
一、实现方式1. 构建虚拟环境为了能够模拟执行学生的C语言代码，首先需要在Linux系统上构建一个虚拟的编程环境。
可以使用虚拟机或容器技术，如VirtualBox、Docker等，搭建一个包含C编译器和执行器的环境。
这个环境应当能够接收学生提交的代码，并能够模拟执行和输出结果。
2. 设计评分规则针对每一个编程题目，需要设计一套完整的评分规则。
这些规则应当覆盖代码的正确性、效率、可读性等方面，以便全面评估学生的编程能力。
在设计评分规则时，需要结合具体的编程题目特点，充分考虑到学生可能出现的常见错误和可能的解题思路。
3. 自动化评分工具在虚拟环境中，还需要开发一套自动化评分工具，用来执行学生提交的代码，并根据设计的评分规则进行评估和打分。
这个工具可以通过调用编译器和执行器来模拟执行学生的代码，并捕获执行结果进行比对，进而生成评分报告。
二、应用场景1. 课堂作业在课堂作业中，学生可以在教师指导下完成一些简单的编程练习。
通过动态评阅技术，教师可以快速地对学生的作业进行评分，并即时地给予反馈。
这样可以激发学生的学习积极性，提高他们的编程能力。
2. 作业批改对于大规模的编程作业，如期末大作业或课程设计，动态评阅技术也能够大大提高批改效率。
教师可以通过自动化工具一次性地对众多学生的作业进行评估，并得到详细的评分报告。
这样不仅节省了大量的人力成本，还能够减少评分误差，提高评分公平性。
3. 自主学习除了在课堂和作业批改中的应用，动态评阅技术也可以用于学生自主学习的辅助工具。
matlab仿真生成的代码
matlab仿真生成的代码Matlab仿真生成的代码是指在Matlab软件中编写的程序代码，通过仿真模拟实验，生成的结果数据和图形。
Matlab是一种高级的数学计算软件，它具有强大的数学计算和数据可视化功能，广泛应用于科学研究、工程设计、数据分析等领域。
Matlab仿真生成的代码通常包括以下几个部分：1. 数据预处理：包括数据的导入、清洗、处理等操作，以便后续的仿真计算。
2. 仿真模型：根据实际问题建立数学模型，并编写相应的程序代码进行仿真计算。
3. 结果分析：对仿真结果进行分析和可视化，以便更好地理解问题和得出结论。
Matlab仿真生成的代码具有以下优点：1. 精度高：Matlab具有高精度的数学计算能力，可以对复杂的数学问题进行精确的计算和仿真。
2. 灵活性强：Matlab具有灵活的编程语言和丰富的函数库，可以方便地编写各种复杂的仿真程序。
3. 可视化效果好：Matlab具有强大的数据可视化功能，可以将仿真结果以图形的形式展示出来，更加直观地呈现问题和结论。
4. 可重复性好：Matlab仿真生成的代码可以保存下来，方便后续的复现和修改，保证了仿真结果的可重复性。
Matlab仿真生成的代码在科学研究、工程设计、数据分析等领域都有广泛的应用。
例如，在电力系统中，可以使用Matlab仿真生成的代码对电力系统进行仿真计算，以便更好地理解电力系统的运行机理和优化控制策略；在机械设计中，可以使用Matlab仿真生成的代码对机械系统进行仿真计算，以便更好地理解机械系统的运动规律和优化设计方案；在金融分析中，可以使用Matlab仿真生成的代码对金融市场进行仿真计算，以便更好地理解市场波动规律和制定投资策略。
总之，Matlab仿真生成的代码具有广泛的应用价值和重要的意义，对于推动科学研究和工程技术的发展具有重要的作用。
教师考核评价系统java代码
教师考核评价系统java代码以下是一个简单的教师考核评价系统的Java代码示例：```import java.util.Scanner;public class 教师考核评价系统 {public static void main(String[] args) {Scanner scanner = new Scanner(System.in);System.out.println("欢迎使用教师考核评价系统！"); System.out.println("请输入教师的姓名：");String 姓名 = scanner.nextLine();System.out.println("请输入教师的工号：");String 工号 = scanner.nextLine();System.out.println("请输入教师的教学能力评分（0-100）：");int 教学能力评分 = scanner.nextInt();System.out.println("请输入教师的教学态度评分（0-100）：");int 教学态度评分 = scanner.nextInt();System.out.println("请输入教师的学生评价评分（0-100）：");int 学生评价评分 = scanner.nextInt();double 平均评分 = (教学能力评分 + 教学态度评分 + 学生评价评分) / 3.0;String 考核结果;if (平均评分 >= 60) {考核结果 = "合格";} else {考核结果 = "不合格";}System.out.println("========================"); System.out.println("教师姓名：" + 姓名);System.out.println("工号：" + 工号);System.out.println("教学能力评分：" + 教学能力评分); System.out.println("教学态度评分：" + 教学态度评分); System.out.println("学生评价评分：" + 学生评价评分); System.out.println("平均评分：" +String.format("%.2f", 平均评分));System.out.println("考核结果：" + 考核结果);System.out.println("========================");scanner.close();}}```请注意，这只是一个简单的示例，可能不符合真实的教师考核评价系统的需求。
topsis综合评价法python代码实现
TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution）是一种逼近理想解的排序方法，它根据有限个评价对象与理想化目标的接近程度进行排序。
以下是一个简单的Python示例，展示了如何使用TOPSIS法对一组数据进行综合评价。
```pythonimport numpy as np# 假设有一组数据，每个数据点有多个属性data = np.array([[1, 4, 3],[3, 1, 2],[2, 5, 6],[4, 3, 7],[6, 2, 1]])# 数据归一化def normalize_data(data):# 计算每个属性的最大值和最小值max_values = np.max(data, axis=0)min_values = np.min(data, axis=0)# 归一化数据normalized_data = (data - min_values) / (max_values - min_values)return normalized_data, max_values, min_values# 计算相似度def calculate_similarity(data, ref_point, max_values, min_values):# 计算每个数据点到参考点的欧几里得距离distances = np.linalg.norm(data - ref_point, axis=1)# 计算相似度similarities = 1 - distances / np.max(distances)return similarities# 计算正理想解和负理想解def calculate_ideal_solutions(data, max_values, min_values):# 正理想解positive_ideal = np.min(data, axis=0)# 负理想解negative_ideal = np.max(data, axis=0)return positive_ideal, negative_ideal# 执行TOPSIS法def topsis(data, max_values, min_values):# 归一化数据normalized_data, max_values, min_values = normalize_data(data)# 计算相似度similarities = calculate_similarity(normalized_data, positive_ideal, max_values, min_values)# 计算排名rankings = np.argsort(similarities)return rankings# 调用TOPSIS法max_values = np.max(data, axis=0)min_values = np.min(data, axis=0)rankings = topsis(data, max_values, min_values)# 打印排名结果print("Rankings:", rankings)```在这个示例中，我们首先定义了一个数据集`data`，然后对数据进行归一化处理。
异常检测常用评价指标python代码实现
异常检测常用评价指标Python代码实现一、引言异常检测是数据分析领域中一个重要的主题，它在金融欺诈检测、工业生产过程监控、网络安全等领域都有着广泛的应用。
为了评估异常检测算法的性能，我们需要使用一些评价指标来进行定量的分析。
本文将探讨异常检测常用的评价指标，并给出Python代码实现，帮助读者更全面、深入地了解和应用异常检测算法。
二、常用评价指标1. 精度 (Precision)精度是指异常检测算法正确识别异常样本的能力。
其计算公式为：$$ Precision = \frac{TP}{TP+FP} $$其中，TP表示真正例，FP表示假正例。
在Python代码中，可以使用sklearn库来实现精度的计算：```pythonfrom sklearn.metrics import precision_scoreprecision = precision_score(y_true, y_pred)```2. 召回率 (Recall)召回率是指异常检测算法能够找到所有异常样本的能力。
其计算公式为：$$ Recall = \frac{TP}{TP+FN} $$其中，TP表示真正例，FN表示假负例。
在Python代码中，可以使用sklearn库来实现召回率的计算：```pythonfrom sklearn.metrics import recall_scorerecall = recall_score(y_true, y_pred)```3. F1值 (F1 Score)F1值综合考虑了精度和召回率，是精度和召回率的调和平均值。
其计算公式为：$$ F1 = 2 \times \frac{Precision \times Recall}{Precision + Recall} $$在Python代码中，可以使用sklearn库来实现F1值的计算：```pythonfrom sklearn.metrics import f1_scoref1 = f1_score(y_true, y_pred)```4. ROC曲线和AUC值 (ROC Curve and AUC)ROC曲线反映了在不同阈值下真正例率和假正例率的变化情况，AUC 值则表示ROC曲线下的面积。
云模型评价matlab代码
云模型是一种处理不确定性信息的数学模型，常用于数据挖掘、决策分析等领域。
以下是一个简单的MATLAB代码示例，用于生成云模型并进行评价：```matlab定义云模型的参数a = 0.5; 云模型的超熵b = 0.5; 云模型的熵c = 0.1; 云模型的期望值生成云模型x = -10:0.1:10; 取值范围y = zeros(size(x)); 初始化隶属度函数值for i = 1:length(x)y(i) = exp(a * ((x(i) - c) ^ 2) - b); 计算隶属度函数值endy = y / sum(y); 归一化处理绘制云图figure;plot(x, y);title('Cloud Model');xlabel('Input');ylabel('Membership function value');计算评价函数值f = zeros(size(x)); 初始化评价函数值for i = 1:length(x)f(i) = y(i) * (x(i) - c) ^ 2; 计算评价函数值endf = f / sum(f); 归一化处理绘制评价曲线figure;plot(x, f);title('Evaluation curve');xlabel('Input');ylabel('Evaluation value');```在上述代码中，我们首先定义了云模型的参数，包括超熵、熵和期望值。
然后，我们生成了云模型，并绘制了云图。
接着，我们计算了评价函数值，并绘制了评价曲线。
通过观察云图和评价曲线，可以对云模型进行评价和分析。
边缘计算仿真实验代码
边缘计算仿真实验通常使用模拟器或虚拟平台来模拟真实的边缘计算环境。
以下是一个简单的边缘计算仿真实验代码示例，该代码使用Python编写，实现了在边缘设备上进行计算任务卸载的仿真。
```pythonimport random# 模拟边缘设备class EdgeDevice:def __init__(self):self.cpu_capacity = 10 # CPU能力（单位：GHz）self.memory = 5 # 内存（单位：GB）self.storage = 10 # 存储（单位：GB）def execute_task(self, task):"""在边缘设备上执行任务。
:param task: 任务需要的CPU、内存和存储资源:return: 任务执行结果"""if (self.cpu_capacity >= task.cpu_req) and (self.memory >= task.memory_req) and (self.storage >= task.storage_req):print("Task is executing on the edge device...")return task.execute()else:print("Task cannot be executed on the edge device, resource is not enough.")return Nonedef allocate_resource(self, task):"""为任务分配资源。
:param task: 任务需要的CPU、内存和存储资源:return: 分配后的资源剩余情况"""if (self.cpu_capacity >= task.cpu_req) and (self.memory >= task.memory_req) and (self.storage >= task.storage_req):self.cpu_capacity -= task.cpu_reqself.memory -= task.memory_reqself.storage -= task.storage_reqreturn Trueelse:return False# 模拟任务class Task:def __init__(self, name, cpu_req, memory_req, storage_req): = nameself.cpu_req = cpu_reqself.memory_req = memory_reqself.storage_req = storage_reqdef execute(self):print(f"Executing task {}...")return random.random() # 模拟任务执行时间def main():edge_device = EdgeDevice()tasks = [Task("task1", 2, 3, 4), Task("task2", 1, 2, 3), Task("task3", 3, 4, 5)]for task in tasks:print(f"{} is going to be executed on the edge device:")result = edge_device.execute_task(task)if result is not None:print(f"Execution result: {result}")if __name__ == "__main__":main()```。
user topsis综合评价法程序
user topsis综合评价法程序TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) 是一种常用的多属性决策分析方法。
它基于理想化目标的相似度顺序进行评价，通过计算每个评价对象与正理想解和负理想解的距离，得到评价对象的相对接近度，从而进行排序。
以下是一个简单的Python程序，用于实现TOPSIS综合评价法：python复制代码import numpy as npdef topsis(matrix, weights):"""TOPSIS综合评价法:param matrix: 二维numpy数组，表示评价矩阵:param weights: 一维numpy数组，表示各指标的权重:return: 一维numpy数组，表示各评价对象的得分"""# 归一化处理norm_matrix = matrix / np.sqrt(np.sum(matrix ** 2, axis=0)) # 加权处理weighted_matrix = norm_matrix * weights# 确定正理想解和负理想解z_plus = np.max(weighted_matrix, axis=0)z_minus = np.min(weighted_matrix, axis=0)# 计算各评价对象到正理想解和负理想解的距离s_plus = np.sqrt(np.sum((weighted_matrix - z_plus) ** 2,axis=1))s_minus = np.sqrt(np.sum((weighted_matrix - z_minus) ** 2, axis=1))# 计算各评价对象的相对接近度c_i = s_minus / (s_plus + s_minus)return c_i# 示例matrix = np.array([[4, 3, 2],[2, 5, 1],[3, 2, 4]])weights = np.array([0.4, 0.3, 0.3])scores = topsis(matrix, weights)print(scores)在上面的示例中，我们首先定义了一个topsis函数，该函数接受一个评价矩阵和一个权重向量作为输入，并返回各评价对象的得分。
湖南省衡阳市七年级生物上册第一单元部编版质量检测模拟卷
湖南省衡阳市七年级生物上册第一单元部编版质量检测模拟卷学校：_______ 班级：__________姓名：_______ 考号：__________（满分：100分时间：60分钟）总分栏题号一二三四五六七总分得分评卷人得分一、选择题：本大题共30小题，每小题2分，共60分。
在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。
1.根据你的调查，你认为下列哪一组的归类是正确的（ ）A．螃蟹、蟋蟀、西瓜为陆生生物B．鸡、猪、鸭为家禽C．小麦、玉米、水稻为农作物D．海带、鲫鱼、骆驼为水生生物2.小西同学调查公园生物种类时拍到的五种生物如下图，下列对生物的分类错误的是（ ）A．按价值分类，①为观赏动物B．按形态结构分类，②④⑤为植物C．按生活环境分类，③为陆生生物D．按生活环境归类，①和⑤为同一类生物3.一个生态系统的四种生物构成了一条食物链，在某一时间它们体内有毒物质相对含量如图所示，下列说法正确的是（ ）A．图中表示生产者的是丙B．该食物链可表示为丙→甲→丁→乙C．该生态系统中只有甲乙丙丁四种生物D．如果丁的数量增加，短时间内，甲的数量增加4.地球是人类赖以生存的家园，有生物生存的圈层叫生物圈．下列有关生物圈的说法不正确的是（ ）A．生物圈是最大的生态系统B．生物圈是地球上的所有生物与其生存的环境形成的整体C．生物圈包括大气圈的下层、水圈的大部和岩石圈的表面D．生物圈的范围是陆地以上和海洋表面以下各约100米5.下列不属于生物圈范围内的是（ ）A．城市中的摩天大楼B．农田中施用的化肥C．空气中的各类细菌D．地幔中流动的岩浆6.生物与环境是相互依赖，相互影响的。
下列有关生物与环境关系的叙述不正确的是（）A．“蚯蚓的活动使土壤疏松”体现了生物对环境的影响B．“北雁南飞”体现了非生物因素对生物的影响C．“南橘北枳”反映了生物因素对生物的影响D．“万物生长靠太阳”说明生物生存离不开环境7.2023年9月，最新的人形机器人模仿各种优美的瑜伽动作，下列哪项能作为判断人形机器人是否为生物的标准（）A．是否耗能B．能否运动C．能否说话D．能否生殖8.同学们吃话梅时，会分泌唾液，这说明生物具有的特征是( )A．生长B．应激性C．繁殖D．呼吸9.下列哪组生物是生态系统中的分解者（ ）A．苔藓植物和蕨类植物B．枯草杆菌和蘑菇C．老鼠和黑尾鹿D．蚊子和跳蚤10.下列描述的是生物影响环境的是（）A．枯叶蝶形似枯叶B．箭毒蛙体色艳丽C．长颈鹿的脖子很长D．大树底下好乘凉11.“穿花蛱蝶深深见，点水蜻蜓款款飞。
几种模型评价指标实现代码
⼏种模型评价指标实现代码import tensorflow as tf#精确率评价指标def metric_precision(y_true,y_pred):TP=tf.reduce_sum(y_true*tf.round(y_pred))TN=tf.reduce_sum((1-y_true)*(1-tf.round(y_pred)))FP=tf.reduce_sum((1-y_true)*tf.round(y_pred))FN=tf.reduce_sum(y_true*(1-tf.round(y_pred)))precision=TP/(TP+FP)return precision#召回率评价指标def metric_recall(y_true,y_pred):TP=tf.reduce_sum(y_true*tf.round(y_pred))TN=tf.reduce_sum((1-y_true)*(1-tf.round(y_pred)))FP=tf.reduce_sum((1-y_true)*tf.round(y_pred))FN=tf.reduce_sum(y_true*(1-tf.round(y_pred)))recall=TP/(TP+FN)return recall#F1-score评价指标def metric_F1score(y_true,y_pred):TP=tf.reduce_sum(y_true*tf.round(y_pred))TN=tf.reduce_sum((1-y_true)*(1-tf.round(y_pred)))FP=tf.reduce_sum((1-y_true)*tf.round(y_pred))FN=tf.reduce_sum(y_true*(1-tf.round(y_pred)))precision=TP/(TP+FP)recall=TP/(TP+FN)F1score=2*precision*recall/(precision+recall)return F1score#编译阶段引⽤⾃定义评价指标⽰例pile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy',metric_precision,metric_recall,metric_F1score])# AUC for a binary classifierdef auc(y_true, y_pred):ptas = tf.stack([binary_PTA(y_true,y_pred,k) for k in np.linspace(0, 1, 1000)],axis=0)pfas = tf.stack([binary_PFA(y_true,y_pred,k) for k in np.linspace(0, 1, 1000)],axis=0)pfas = tf.concat([tf.ones((1,)) ,pfas],axis=0)binSizes = -(pfas[1:]-pfas[:-1])s = ptas*binSizesreturn K.sum(s, axis=0)#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------# PFA, prob false alert for binary classifierdef binary_PFA(y_true, y_pred, threshold=K.variable(value=0.5)):y_pred = K.cast(y_pred >= threshold, 'float32')# N = total number of negative labelsN = K.sum(1 - y_true)# FP = total number of false alerts, alerts from the negative class labelsFP = K.sum(y_pred - y_pred * y_true)return FP/N#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------# P_TA prob true alerts for binary classifierdef binary_PTA(y_true, y_pred, threshold=K.variable(value=0.5)):y_pred = K.cast(y_pred >= threshold, 'float32')# P = total number of positive labelsP = K.sum(y_true)# TP = total number of correct alerts, alerts from the positive class labelsTP = K.sum(y_pred * y_true)return TP/P#接着在模型的compile中设置metrics# False Discovery Rate(FDR)from sklearn.metrics import confusion_matrixy_true = [0,0,0,0,0,0,,1,1,1,1,1]y_pred = [0,0,0,0,0,0,,1,1,1,1,1]tn, fp , fn, tp = confusion_matrix(y_true, y_pred).ravel() fdr = fp / (fp + tp)print(fdr)。
快速评卷策略模型
快速评卷策略模型摘要本文研究的是快速评卷问题，要求设计出一种快速评卷策略，在保证公平公正的原则下，使每位评卷人查阅的答卷总数尽可能的小。
为解决此问题，我们建立了多目标模型，采取打分筛选的方式制定了评卷方案，以目标函数作为检验标准，运用计算机仿真，检验了方案的合理性。
在3=P的条件下，利用MATLAB编程对所确定的方案进行模J=W100=,8,拟1000次，得到平均阅卷总量约为238份，每位评卷人平均阅卷数量约为29份，准确率为97%对于WJ,变化的情况，我们根据所制定的方案对三个参数进行一一讨论，P,得出以下结论：（1）在JP,一定时，随着W的增大，每位评卷人的工作量s缓慢增加，同时准确率α显著增大。
为提高准确率，我们可适当增大W。
（2）在WJ,一定时，工作量s随试卷总数P的增大而不断增加，近似呈线性关系；而准确率α随P的增大整体呈下降趋势。
显然试卷越少，准确率越高，工作量也越少。
（3）在WP,一定时，工作量s随着评卷人数J的增大而减小，特别是当评卷人数较少时，J小范围增大可使s显著减小；对于准确率，阅卷人数越多，出现误差相对较少。
对于此题来说，当3=WP时，10100=,J比较合理，此时准=α。
确率最高为97.4%=最后在模型改进中，我们结合打分排序的筛选方式制定了方案二，同样利用计算机仿真1000次，得出总阅卷次数为260次，平均每位阅卷人工作量约为32α。
所以，对于此题，我们建议选用方案一。
份，其中准确率96.1%=关键字计算机仿真多目标模型正态分布1、问题重述1.1问题背景信息：在确定像数学建模竞赛这种形式比赛的优胜者时，常常要评阅大量的答卷。
一个由J位评阅人组成的小组来完成评阅任务，基于竞赛资金，对于能够聘请的评阅人数量和评阅时间的限制，如果P=100，通常取J=8.理想的情况是每个评阅人看所有的答案，并将它们一一排序，但这种方法工作量太大。
另一种方法是进行一系列筛选，在一次筛选中每个评阅人只看一定数量的的答卷，并给出分数。
员工互评快速打分代码
员工互评快速打分代码员工互评是一种常见的管理方法，可以帮助组织了解员工的表现和发展需求。
快速打分是一种常见的评估方式，可以帮助管理者在有限的时间内对员工进行评估。
下面是一种员工互评快速打分的代码实现。
我们需要定义一个员工类，包含员工的姓名和评分字段。
代码如下：```pythonclass Employee:def __init__(self, name): = nameself.score = 0```然后，我们需要创建员工列表，用于存储所有员工的信息。
代码如下：```pythonemployees = []employees.append(Employee("张三"))employees.append(Employee("李四"))employees.append(Employee("王五"))# 添加更多员工...接下来，我们可以实现一个快速打分的函数，用于对员工进行评分。
代码如下：```pythondef quick_score(employees):for employee in employees:print("请对员工", , "进行评分（0-10分）：")score = input()while not score.isdigit() or int(score) < 0 or int(score) > 10:print("评分必须为0-10的整数，请重新输入：")score = input()employee.score = int(score)```我们可以调用快速打分函数对员工进行评分，并输出评分结果。
代码如下：```pythonquick_score(employees)print("评分结果如下：")for employee in employees:print(, "的评分是：", employee.score)通过以上代码，我们可以实现一个简单的员工互评快速打分系统。
布料动态仿真 python代码
布料动态仿真 python代码布料动态仿真是一种基于物理模型的仿真技术，可以模拟布料在不同环境下的运动和变形。
通过使用Python代码，我们可以实现布料的动态仿真，并展示出令人惊叹的效果。
我们需要定义布料的物理属性，如密度、弹性系数和摩擦力等。
这些参数将决定布料的运动方式和变形效果。
然后，我们可以通过数值解法，如显式欧拉法或隐式欧拉法，来模拟布料的运动过程。
在模拟过程中，我们可以将布料分割成许多小的单元，每个单元都具有一些基本属性，如位置、速度和受力等。
通过更新每个单元的状态，我们可以模拟布料在外力作用下的变形过程。
同时，我们还可以考虑布料与其他物体的碰撞和摩擦，以增加仿真的真实感。
除了基本的物理模型，我们还可以加入一些额外的效果，如风的影响、重力的作用和布料的撕裂等。
这些效果将使布料仿真更加逼真，并增加观赏性。
通过编写Python代码，我们可以实现布料动态仿真的过程。
首先，我们需要导入相关的库，如NumPy和Matplotlib，以处理数值计算和可视化。
然后，我们可以定义布料的物理属性和初始状态，并编写更新布料状态的函数。
最后，我们可以使用循环来模拟布料的运动过程，并将结果可视化出来。
在可视化的过程中，我们可以使用不同的颜色和纹理来表示布料的变形和运动轨迹。
通过调整参数和改变外力的作用方式，我们可以观察到不同的布料变化效果，并进行进一步的优化和改进。
总的来说，布料动态仿真是一项有趣而又具有挑战性的任务。
通过使用Python代码，我们可以实现高度逼真的布料仿真，并为观众呈现出令人惊叹的视觉效果。
无论是在电影特效还是虚拟现实领域，布料动态仿真都有着广泛的应用前景，将为人们带来更加真实和沉浸式的体验。
python实现学生成绩测评系统
python实现学⽣成绩测评系统本⽂实例为⼤家分享了python实现学⽣成绩测评系统的具体代码，供⼤家参考，具体内容如下1、问题描述（功能要求）：根据实验指导书要求，完成相关软件系统的设计，要求内容翔实，条理清晰，图⽂并茂（流程图），主要（关键代码）须有详细注释，写清楚测试结果，分析存在的问题：1）通过类的知识实现学⽣成绩信息（学号、姓名、院系、三门课成绩、考试平均成绩、同学互评分、任课教师评分、综合测评总分，其中综合测评总分由：考试平均成绩70%，同学互评分10%，任课教师评分20%，）；2）能够实现学⽣成绩信息的保存和读取（如果使⽤数据库存取信息可加分）；3）实现所有相关信息的输⼊、输出、查找、删除、修改等功能；4）系统界⾯应⾄少实现控制台界⾯（另外使⽤桌⾯窗体界⾯可加分）：2、问题的解决⽅案：根据系统功能要求，可以将问题解决分为以下步骤：（1）分析系统中的相关功能和信息的关系；（2）根据问题描述，设计数据访问流程和访问界⾯（控制台界⾯）；（3）完成类中各个成员函数的定义；（4）功能调试；（5）完成系统总结报告以及系统使⽤说明书。
继python汽车系统我接着⽐葫芦照瓢搞了⼀个学⽣信息管理系统：具体实现就简单点说：⾸先我创建⼀个全局变量存学⽣的所有信息添加时我先把每次的信息添加进⼀个列表然后再把这个列表添加进全局变量的列表⾥⾯删除就是遍历列表然后查询学号对应如果相同就调⽤del函数进⾏整⾏删除即可修改和删除操作差别不⼤⼀个是del⼀个是直接等于要修改的地⽅显⽰就是遍历该列表输出即可保存数据就是open（“⽂件⽬录”， 'r"）存取不覆盖存取具体实现就说这么多运⾏案例就不⼀⼀运⾏了实践证明是可以的import osdef printwindows():print('='*30)print('学⽣信息管理系统V1.0')print('1.添加学⽣信息')print('2.删除学⽣信息')print('3.修改学⽣信息')print('4.显⽰所有学⽣信息')print('5.保存数据')print('0.退出系统')print('='*30)students = []def add_student():while 1:os.system("cls")student = []student_name = input("请输⼊学⽣姓名：")student_id = input("请输⼊学⽣学号：")student_xingbie = input("请输⼊学⽣性别：")student_age = input("请输⼊学⽣年龄：")student_pione = input("请输⼊学⽣电话：")student.append(student_name)student.append(student_id)student.append(student_xingbie)student.append(student_age)student.append(student_pione)students.append(student)n = input("是否继续添加？y or n:")if n == "n":breakdef del_student():while 1:del_student_id = input("请输⼊要删除的学⽣学号：")for student in students:if student[1] == del_student_id:del studentprint("删除成功！")breakn = input("是否继续添加？y or n:")if n == "n":breakdef updata_student():while 1:updata_student_id = input("请输⼊你要更改的学⽣学号：")for student in students:if student[1] == updata_student_id:flag = input("选择你要更改的学⽣信息：1.姓名，2.学号，3.性别，4.年龄，5.电话:")if flag == 1:name = input("请输⼊你要换成的名字：")student[0] = nameelif flag == 2:student_id = input("请输⼊你要换成的学号：")student[1] = student_idelif flag == 3:student_xinbie = input("请输⼊你要换成的性别:")student[2] = student_xinbieelif flag == 4:student_age = input("请输⼊你要换成的年龄：")student[3] = student_ageelif flag == 5:student_pione = input("请输⼊你要换成的电话:")student[4] = student_pioneelse :passn = input("是否继续添加？y or n:")if n == "n":breakdef show_student():print(" 学⽣信息")print("姓名学号性别年龄电话")for student in students:print(student[0] + " " + student[1] + " " + student[2] + " " + student[3] + " " + student[4])os.system("pause")def read_in_file():with open("student_data.txt", 'a') as f:for student in students:f.write(student[0] + " " + student[1] + " " + student[2] + " " + student[3] + " " + student[4] + '\n') print("保存成功！")def main():while(1):os.system("cls")printwindows()print("请输⼊你要执⾏的代码：")n = int(input())if n == 1:add_student()elif n == 2:del_student()elif n == 3:updata_student()elif n == 4:show_student()elif n == 5:read_in_file()else:breakif __name__ == '__main__':main()更多学习资料请关注专题《》。
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最优快速评卷策略摘要本文讨论了快速评卷的策略，对于大型竞赛，我们有多种评卷方案，则要根据不同情况，选择最佳评卷策略，既要保证对参赛者的公平与公正，还要尽量减少评阅人的工作量，属于决策模型中的最优解问题。
我们充分运用计算机仿真，Matlab编程，得到大量的数据，对两种策略进行检验，根据目标函数min max F α⎧⎨⎩确定圆桌模型为最佳评卷策略。
对于答卷数P、评阅人J、最终所选优胜者数目W一定的情况，即P=100、J=8、W=3时，我们首先制定了两种评卷策略，然后运用计算机仿真了1000次，在保证准确率95%α≥时，求出了不同淘汰率时，总阅卷次数最小的情况，由于我们要选取一个评卷总次数最小并且要求准确率最高的一个评卷策略，最后选择了圆桌模型评判策略。
按30%的淘汰率对答卷进行筛选，P=100、J=8、W=3时，评卷策略的准确率91.6%95%α=<，所有老师的阅卷总次数为260次，则平均每个老师的阅卷次数为33次，但是由于准确率太低，我们通过圆桌模型进行模拟后选定淘汰率为20%。
我们根据计算机模拟确定了第一轮结束后每位评委选取所评的前8份试卷，以后每轮的筛选的淘汰率定为20%，模拟后的正确率96.7%95%α=>，且评卷总次数F=292，每位评委的绝卷次数分别为36、37、36、37、36、37、36、37。
对于P、J、W均变化的情况，我们根据选择的圆桌模型对三个参数进行一一讨论，得到以下结论：（1）在P、W一定的情况下，评阅人J的数目越多，准确率越高，对参赛者来说越公平，但所有老师的阅卷总次数也是最高的，这将导致竞赛资金的增加，同时延长了评阅时间；（2）在P、J一定时，最终所选优胜者数目W越多，准确率越低，由于答卷数和评阅人均一定，则每个老师的评卷次数以及所有老师的阅卷总次数始终是一定的，但是W越大，则最后确定的2W越大，最终的优胜者的确定范围就越大，老师的任务也就越重；（3）在J、W一定时，答卷数目越多，准确率越低，同时每个老师的评卷次数以及所有老师的阅卷总次数也就越多，由于最终目标相同，评卷人数也一定，显然只有当这个团体的总任务越少的时候完成任务越快越好。
根据对于P、J、W均变化时的讨论我们进行了一次假设检验若某次竞赛有600份试卷，根据上面对P，J，W均变化的讨论分析对P，W值进行估计，P值应该在8附近取值合理，W值应该在3附近取值合理。
我们运用计算机仿真模拟了一次，当答卷数P=600，我们确定评阅人数最佳为J=10，W=3准确率达到95.6%，跟我们对P，W估计值相，说明了对于P、J、W均变化时的讨论是准确合理的，当我们进一步大量模拟，在模拟1000次后，均能保证准确率达到95%以上，充分说明该模型的可行性。
关键词：最优评卷方案计算机仿真圆桌评卷模型主观评分误差准确率1.问题重述1.1问题的背景与提出在确定像数学建模竞赛这种形式比赛的优胜者时，常常要评阅大量的答卷，比如说，有P=100份答卷。
一个由J位评阅人组成的小组来完成评阅任务，基于竞赛资金，对于能够聘请的评阅人数量和评阅时间的限制，如果P=100，通常取J=8.理想的情况是每个评阅人看所有的答案，并将它们一一排序，但这种方法工作量太大。
另一种方法是进行一系列筛选，在一次筛选中每个评阅人只看一定数量的的答卷，并给出分数。
为了减少所看答卷的数量，考虑如下的筛选方法：如果答卷是排序的，则在每个评阅人给出的排序中排在最下面的30%答卷被淘汰；如果答卷没有排序，而是打分（比如说从1分到100分），则某个截止分数线以下的答卷被淘汰。
这样，通过筛选的答卷重新放在一起返回给评阅小组，重复上述过程，人们关注的是，每个评阅人看的答卷总数要显著地小于P。
评阅过程直到剩下W 份答卷时停止，这些就是优胜者。
当P=100通常取W=3。
你的任务是利用排序、打分及其他方法的组合，确定一种筛选方法，按照这种方法，最后选中的W份答卷只能来自“最好的”2W份答卷（所谓“最好的”是指，我们假定存在着一种评阅人一致赞同的答卷的绝对排序）。
例如，用你给出的方法得到的最后3份答卷将全部包括在“最好的”6份答卷中，在所有满足上述要求的方法中，希望你能给出使每个评阅人所看答卷份数最少的一种方法。
注意在打分时存在系统偏差的可能，例如，对于一批答卷，一位评阅人平均给70分，而另一位可能给80分。
在你给出的方法中如何调节尺度来适应竞赛参数（P，J和W）的变化？1.2需要解决的问题数据的处理与分析中，我们运用Matlab进行仿真，得到两组数据，第一组数据是每份试卷应得的标准分数，即为它的绝对分数；第二组数据，考虑评委的偶然误差和系统误差，我们重新仿真，得到的数据是评委给每份试卷打出的合理分数。
为此我们需要解决的问题有：问题一：从答卷者的角度考虑，我们希望他们得到最公平，最符合他们答卷水平的分数，当然这需要评卷者以公平、公开以及真实的态度来评卷。
问题二：从评卷者的角度考虑，由于参赛者很多，希望每个人的工作量不要太大，只要总工作量一定，则每个人的工作量就是一定的。
但是不同的评卷策略具有不同的总工作量，我们既要考虑评卷者的工作量，评卷分数的真实可靠性。
根据这两个问题，我们提出了两种快速评卷策略的方案，然后分别建立模型，并利用得到的数据进行检验，得到两者兼顾的最佳评卷策略。
2.模型假设1. 假设存在评委认为的绝对打分，评委的工作能力达一定的较高水准；2. 假设评委独立工作，互不干扰，评卷结果绝对公平；3. 假定每个裁判阅每份试卷的时间、费用都相等, 阅卷份数与时间及费用成正比；4. 假定计算机仿真出来的数据具有较好的代表性；3.符号说明d ：评委偶然误差方差的上界；e ：系统误差；p ：试卷总数W ：待定的优胜者数目 J ：评卷者人数 F ：阅卷总次数 I ：阅卷的轮数4.数据的获取与分析4.1 仿真原理：假定存在着一种评阅人一致赞同的答卷的绝对排序，且排序时根据打分进行的，假定所打的分数为绝对分数。
我们运用计算机仿真的方法对数据进行模拟仿真：（1）先对一百份试卷做编号，分别记为1，2，…100； （2）用Matlab 产生100个1到100的服从正态分布()270,10N 的整数作为100份答卷的绝对分数，记为()D i ；（3）取常数e>0作为系统的偏差值，假设阅卷人有三种类型，分别为偏激行，中间行和保守行，令1，0，-1分别表示偏激，中间和保守，记为()Z j ； （4）取常数d 作为评委偶然误差方差的上界，产生8个服从均匀分布()0,U d 的随机数j d 作为各个评委偶然误差的方差，记为(1,)J j ，在用Matlab 产生一个服从正态分布2(0,)j N d 的整数，记为()j O i ；（5）令()()()()j j u i D i e Z j O i =+⨯+，则可把()j u i 做为第j 位评卷人对第i 份答卷所打的实际分数。
4.2 仿真流程图：令()()()()j j u i D i e Z j O i =+⨯+，则可把()j u i 做为第j 位评卷人对第i 份答卷所打的实际分数根据不同的方案对100份答卷进行模拟淘汰筛选出前w 名答卷是评分策略合理α是否大于或等于95%修改评卷策略再进行模拟筛选否对不同策略进行分析 得出结果取常数e>0作为系统的偏差值，假设阅卷人有三种类型，分别为偏激行，中间行和保守行，令1，0，-1分别表示偏激，中间和保守，记为()Z j ，则系统偏差值为()Z j *e产生8个服从均匀分布()0,U d 的随机数j d 作为各个评委偶然误差的方差，记为(1,)J j ，在用Matlab 产生一个服从正态分布2(0,)j N d 的整数，记为()j O i随机产生100个1~100服从正态分布()270,10N 的整数，记为记为()D i5.模型的建立与求解5.1 模型的建立最佳的评卷方案是：总的评卷时间T 和阅卷总次数F 均为最小值，并且要求评判的准确度要精确，在此，我们假设正确率达到了95%或以上的评卷策略为可接受的评卷策略。
由于阅卷总时间跟阅卷的总次数和评委的平均阅卷数量有关，因此我们建立目标函数如下：评卷总次数 81()n j i j iFJ i ===∑∑评卷总次数最少 min F 最多评卷数目最小 1min (max(()))nj i J i =∑模拟仿真的准确率 95%α≥5.2 模型的求解针对上面的模型我们给出了两种评卷策略，并运用Matlab 进行模拟仿真，得到大量的数据，并利用这些数据对两种策略进行检验，比较得出最佳评卷方案。
策略一5.2.1策略一的分析（1)每轮试卷分配方法。
我们的目标是使总评判过程持续时间最短，即各轮用时之和最短。
这就要求每一轮在同一淘汰率下用时一定要尽可能短。
另外对于每一轮用时取决于阅卷最多的裁判所用的时间, 因此每一轮应尽可能使各个裁判阅卷数量相等, 特别是第一轮, 应把试卷尽可能地均分给各位裁判, 以1 人为一评判单位进行评判这样第一轮阅卷时间为 pj*t 。
（2)在每轮中, 各评判单位应保留多少试卷。
我们要求在最好的2W 份中选出W 份作为优胜者, 由于各评判单位存在着系统差异, 很有可能最好的2W 份都集中在一个评判单位, 因此每轮(除最后一轮)淘汰后, 各评判单位至少要保留前i （i>=2W ） 份。
于是要求每一评判单位在评判前试卷份数不少于2W,从而应有pj> 2 W ，否则这一轮淘汰率为0 。
（3)第一轮后的每轮试卷的分配方法。
第一轮淘汰后, J 个裁判共选出了 iJ 份试卷, 这iJ 份试卷都有成绩, 但是它们来自J 个不同的裁判, 各裁判给分标准肯定有差异, 没有可比性, 因此必须将裁判组合成若干个组, 以使各评判单位的试卷数大于2W, 以备下一轮的筛选。
（4)假设一个评判单位由S 个裁判组成, (只考虑S >=2 的情形) , 如何才能公正地选出前2W 份试卷.基于公正性, 每个裁判必须对本单位的全体试卷都有一个公正的评价, 即给一个公正的分数. 这样每份试卷都有来自S 个裁判的S 个成绩, 由于这S 个裁判给分标准不一样,即系统内部的均值和方差不一样, 不具等值单位, 因此必须将这S 个成绩, 化成具有等值单位的标准分数,然后取均值作为试卷在组内排序的参评成绩才最为科学。
（5)要使目标最优, 第一轮后, 若上一轮有偶数个评判单位, 则两两组合构成本轮的评判单位；若上一轮有奇数个评判单位, 则取含裁判最多的评判单位之一直接作为本轮的评判单位, (但不需工作) , 其余评判单位则两两组合构成本轮的评判单位。
根据上诉筛选策略可知，到最后一轮，只剩下前2W份答卷，此时评委从中选取最好的前W名5.2.2策略一的求解根据附录一中的程序，我们运用计算机仿真，得到100份试卷的绝对分数如下：第一组87 82 79 77 74 70序号 2 11 7 9 5 6第二组87 85 78 76 74 72序号19 15 14 16 22 21第三组90 86 84 78 74 71序号27 33 37 31 26 29第四组84 83 79 79 78 77序号46 43 45 44 38 42第五组75 74 73 72 69 66序号53 54 59 61 62 55第六组100 86 80 79 78 73序号66 73 72 70 71 65第七组78 76 73 72 71 70序号80 77 78 85 87 76第八组84 84 76 71 70 68序号98 88 100 94 89 95根据多次模拟，我们得到此策略在第一轮时决定筛选留下的试卷数的不同对准确率和平均每个老师评卷的次数的影响如下表所示：10 9 8 7 6准确率总次数准确率总次数准确率总次数准确率总次数准确率总次数95.2% 344 95.7% 320 95．3% 296 94.1% 272 94.3% 248策略二5.2.3策略二的分析与方案一不同，我们采取了不同的淘汰策略，我们采用圆桌模型对答卷打分，评委围绕一圆桌就座对试卷进行打分：第一轮筛选答卷时，由于答卷的区分度比较大，我们采取把100份答卷平均分配给8位评委，每位评委淘汰并选出前i份答卷，然后每位评委把选出的i 份答卷交给自己右边的评委进行第二轮打分。