【摘 要】
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为了解决传统纸质试卷人工统分过程存在工作量大、错误率高、统分效率低等问题,设计开发一款基于SVM的智能统分自学习系统。该系统由前端用户界面、后台手写分数识别子系统和
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为了解决传统纸质试卷人工统分过程存在工作量大、错误率高、统分效率低等问题,设计开发一款基于SVM的智能统分自学习系统。该系统由前端用户界面、后台手写分数识别子系统和自学习子系统构成。系统采用C#编程语言和MicrosoftVisualStudio软件设计前端用户界面;使用Matlab作为系统运算后台,并构建SVM多分类器识别手写分数;使用C#编程语言设置定时器,在系统空闲时间定时启动Matlab执行自学习程序。经过MNIST数据集的训练和测试,SVM多分类器的测试精度达到97.74%。完成系统设计开发后,
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