给大家分享6篇关于能力评估的计算机专业论文

今天分享的是关于能力评估的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到能力评估等主题,本文能够帮助到你

面向竞争式众包的产品设计任务推荐方法研究

这是一篇关于竞争式众包,推荐算法,设计众包,能力评估,任务模型的论文, 主要内容为随着经济的全球化及信息技术的发展,以互联网平台为依托的产品设计众包模式迅速发展。如何有效提高设计资源和设计任务之间的匹配效率已经成为一个亟待解决的问题。目前,有关竞争式众包任务推荐算法多集中于根据问题解决者的兴趣爱好向其推荐任务,而鲜有向任务推荐问题解决者,且传统的基于内容的推荐存在着难以区分推荐内容质量等问题,协同过滤则存在着算法在线运行时间花费多以及众包任务不存在副本的情况。针对以上问题,本文提出一种既要考虑问题解决者和问题提出者的个性化需求,又要能区分问题解决者能力及降低算法在线运行时间花费的双向推荐方法。首先,对竞争式众包模式进行研究,提出一种适用于竞争式众包产品设计的流程,分析问题解决者和问题提出者的个性化需求。其次,基于内容推荐方法的建模过程,建立适用于该众包流程的推荐方法。该推荐方法包括PS-to-QR及QR-to-PS两条推荐路线,以及众包任务模型、问题解决者能力模型和问题解决者参与动机模型。再其次,制定推荐规则,PS-to-QR的推荐规则是先基于技能标签和任务类别匹配得到能完成众包任务的PS集合,再引入熵权法对PS集合进行能力排序,形成Top-n的推荐列表;QR-to-PS的推荐规则也是先基于技能标签和任务类别匹配得到符合PS参与动机的任务集合,再根据PS的参与动机优先级,形成Top-n的推荐列表。最后,根据Z众包平台采集的实时数据,进行实验验证,并采用准确率、召回率以及均值平均度等指标对实验结果进行对比分析。实验结果表明,所设计的推荐方法要优于仅基于标签的推荐方法和基于标签的计算匹配分数的推荐算法,能够有效提高众包设计中海量个性化需求的资源匹配效率。基于本文理论和方法研究,设计和开发一个集爬虫和推荐于一体的推荐系统,从Z平台获取真实数据,可实现设计资源和任务资源双向匹配推荐。

基于FAHP和K-means的软件工程教育云数据分析子系统的设计与实现

这是一篇关于软件工程,数据分析,能力评估,FAHP,K-means++的论文, 主要内容为近年来,因为互联网行业的势头仍然突飞猛进,越来越多的人尝试并努力进入软件工程领域。“互联网+”教育的形式,让更多的人能够轻松地接触并学习到不同领域的知识,如网易云课堂、中国大学MOOC、慕课网等。而SEEC(Soft Engineering Education Cloud)软件工程教育云正是在这样的环境下成长起来,为了帮助更多人学习软件工程领域能力。早期的SEEC系统集成了教育平台以及开发云平台的部分功能,能够让学生在系统中进行课程学习、课程管理、在线开发以及系统部署、测试等功能。随着SEEC系统的不断壮大,新增的需求及功能形成了不同的子系统,帮助学生在其中更好地进行学习以及自我提升。为了让学生的学习形成一个闭环,能够从上课、练习中得到反馈,从而进行自我补充以及约束管理,并且在学习的各个时期能够得到自己的软件工程能力评价,SEEC数据分析子系统从SEEC系统的各个子系统中收集到数据并进行统计分析,将分析结果呈现在学生眼前。学生可以查看自己的学习情况,获取自己的软件工程能力评估,从而调整自己的学习方法、学习状态和学习计划,帮助学生更好地进行软件工程领域学习。本文主要阐述了SEEC数据分析子系统的设计与实现。数据分析子系统从SEEC系统下的各个子系统中收集学生的学习数据以及行为数据,并进行二次分析处理。子系统设计了软件工程能力评价指标体系,并建立起软件工程能力评估模型。数据分析子系统可以根据分析后的数据对学生进行能力评估,将分析数据和评估数据用作可视化展示。SEEC数据分析子系统整体使用Spring Boot加上Vue框架进行前后端开发。本文通过FAHP模糊层次分析法划分出能力评价指标,建立各层级指标的权重排序,并利用收集分析后的学习数据计算指标评分,代入到模型中对学生软件工程能力进行评估。除此之外,系统还利用K-means++聚类算法对学生的单项能力进行聚类分析,获取学生在整体中的评级结果。在SEEC数据分析子系统的辅助下,学生可以根据自己能力数据进行专项训练或者方向选择,教师可以根据学生的学习数据调整教学计划以及教学重点,企业可以将学生的能力数据作为择才参考。

众包模式下家电产品设计的任务分解与分配方法研究

这是一篇关于众包设计,家电,复杂产品,任务分解,能力评估,任务分配的论文, 主要内容为随着互联网技术的飞速发展,众包设计模式已成为推动产品创新和发展的关键方式。它不仅充分利用了社会资源,实现了资源的优化配置,还汇集了来自全球的智慧和创意,打破了创新的地域和行业壁垒,让更多的人参与到解决问题和创新的过程中。然而,在产品创新开发领域,众包设计模式目前还只应用于简单产品的创新。由于复杂产品开发过程中涉及多方参与和诸多环节,导致其存在管理模式和人员交互等方面的问题,制约了众包设计模式在复杂产品中的应用。家用电器作为复杂产品,传统制造难以满足人们对个性化家电产品的日益增长需求,因此对家电产品的创新能力提出了新的要求。为使复杂产品适用于众包设计模式,本文以家电产品为例,对家电产品众包设计过程中的复杂产品进行分解,将其拆分为合适的子任务,以降低产品整体的复杂度并提高管理效率。同时,本文研究了家电产品众包设计中的任务分配问题,以合理地将任务分配给众包参与者。通过这种方式,整合众包设计模式,使其能够更好地应用于复杂产品的创新和发展。首先,对于众包平台需要将家电产品复杂任务分解成相对简单、独立的子任务,以便更容易地将设计任务分配给众包参与者。本文提出了一种家电产品众包设计的任务分解方法。该方法综合考虑了子任务之间的相关性与子任务间的影响程度,对其进行了定量分析,将其融合到基于模块度的聚类的方法中,最终实现模块度最大化的聚类结果。通过分析子任务粒度,对其进行控制,以得到合理的任务分解结果。该方法使得分解后的子任务中内聚性较高,子任务之间的耦合性较低。为了对任务分解的聚合结果进行评估,本文引入了密度、熵和主题差异系数等指标进行度量和评估。本文方法提高了子任务分类结果的准确性,有助于提高任务分解中聚类的精度和效率,为后续的任务分配和执行提供支持。其次,对于众包平台任务需要将分解后的子任务分配给众包参与者,其中需要综合考虑其相关因素,并进行量化和评估,最终将适合的任务分配给任务参与者。本文建立了一种基于接包方综合能力度量的家电产品众包任务分配方法。综合考虑了接包方的能力、兴趣和信誉,并采用了一系列具体的方法对这些因素进行量化。最后,将任务分配问题看作是一个组合优化问题,并提出了基于贪心算法的解决方案,进行了实验分析。通过对比实验,证明了贪心算法在求解家电产品众包任务分配问题时,具有较高的求解效率和较好的求解质量。