導語：畢業(yè)設計選題評價方法一文來源于網友上傳，不代表本站觀點，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

一、引言

畢業(yè)設計是本科教育最后階段培養(yǎng)學生綜合運用專業(yè)知識分析和解決實際工程問題，進行初步科學研究的一個重要實踐環(huán)節(jié)。選題是畢業(yè)設計的關鍵環(huán)節(jié)，題目是否合理、能否與學生的興趣和就業(yè)取向一致，將在很大程度上影響著畢業(yè)設計的質量。目前，應用型高校本科畢業(yè)設計的選題存在題目陳舊、偏重理論研究、與學生的興趣和就業(yè)取向相脫離等諸多問題。因此，研究課題選題的評價方法，把好選題關，促進畢業(yè)設計質量的提高，具有十分重要的現實意義。影響畢業(yè)設計題目評價的因素較多，題目等級的劃分屬于模糊分類問題。為了更好地描述畢業(yè)設計選題中存在的各種不確定性，論文將逆向云模型引入到選題的評價體系中，通過研究電子信息類專業(yè)畢業(yè)設計題目的特點，對題目進行分類并設置對應的評價指標，通過專家打分實現對課題的具體描述，構建了畢設題目模糊綜合評價模型。

二、畢業(yè)設計選題現狀分析

為了提高畢設質量，目前多數院校都加強了畢設的過程監(jiān)管，制定了相應的畢業(yè)設計管理規(guī)范。選題通常分為以下幾個步驟：指導教師出題、題目審核、師生雙向選題。其中，題目審核一般由專業(yè)負責人和畢業(yè)設計領導小組的成員共同完成?？此浦贫葒栏?，步驟合理。但是由于缺少相應的選題評價體系，實際執(zhí)行起來選題不當的情況時有發(fā)生，歸納起來大致有如下幾種：1.題目與學生的興趣和就業(yè)取向相脫離。部分教師沒有意識到畢業(yè)設計是本科教育階段連接學校和社會的紐帶，不關心社會崗位需求。再加上高校“重科研輕教學”的大背景，造成教師在命題時較為隨意，僅以完成工作量為目的。2.部分題目陳舊，缺乏創(chuàng)新。由于部分老教師不注重知識結構的更新，選題時不是重復過去的題目就是在某一環(huán)節(jié)上進行重復勞動，不利于學生創(chuàng)新能力的培養(yǎng)。3.部分題目的工作量不合適。有的題目過大、過空（比如：5G技術研究），學生難以把握技術重點；而有的題目知識范圍過于狹窄、工作量太小，整個課題學生用幾周的時間便能完成，遠遠達不到畢業(yè)設計的要求。4.側重理論研究的題目所占比重偏高。高校擴大招生規(guī)模后，各校的師資隊伍也隨之急劇擴充，許多工作在教學第一線的青年教師都是理論功底深厚、創(chuàng)新意識較強的高學歷人才。但是由于他們缺乏工程實踐經驗，畢業(yè)設計命題的時候難免側重于理論研究，這和應用型高校的培養(yǎng)宗旨相背離。5.題目審核和篩選只是流于形式。與研究型的高校不同，應用型高校一般起步較晚，再加上擴招，師資不足的情況較為普遍。每年指導教師能提供的畢業(yè)設計題目的個數基本和畢業(yè)生人數相同，因此，題目的審核和篩選也只能流于形式。

三、基于逆向云的畢業(yè)設計選題評價模型

云模型是李德毅院士于二十世紀90年代提出的用自然語言值表示的某個定性概念C與其定量表示之間的不確定性轉換模型。云模型用期望Ex（Expecta－tion）、熵En（Entropy）和超熵He（HyperEntropy）數字特征來整體表征一個概念，它們反映了定性概念C整體上的定量特征。逆向云發(fā)生器則是實現定量數值和其定性語言值之間的不確定性轉換模型，是從定量到定性的映射。研究電子信息類專業(yè)畢業(yè)設計題目的特點，對題目進行分類并設置對應的評價指標，通過專家打分實現對課題的具體描述，借助逆向云模型可以將這些對課題的具體描述數據有效轉換為以恰當數字特征{Ex，En，He}表示的對畢業(yè)設計課題的定性評價。一維逆向正態(tài)云發(fā)生器算法見文獻。1.評價模型建立。研究金陵科技學院通信工程專業(yè)歷年的畢業(yè)設計題目發(fā)現，課題大致可以分為以下幾種類型：理論研究、軟件仿真、硬件設計、網絡規(guī)劃、文獻綜述等。論文根據每類題目的特性，對每種類型的畢設課題設計N個評價指標，得到畢業(yè)設計課題評價的指標體系。設定每個指標的評價取值范圍為[0，10]，并劃分為5個等級：優(yōu)秀[9，10]、良好[7，9]、一般[5，7]、較差[3，5]、很差[0，3]。假設各課題之間相互獨立，對于第k類課題第i個評價指標的第j個評價等級用期望、熵、超熵分別為：{Exkij，Enkij，Hekij}的逆向云模型描述。訓練樣本充足的情況下，對于每一類課題每個等級選擇L個訓練樣本，假設專家給出的第k類課題第i個指標的第j個評價等級的定量描述為wkij，從而得到該訓練樣本的定量描述向量wkj={wk1j，…，wkij…，wkNj}。假設各課題之間相互獨立，對每一種類型的課題每一種指標的每一個等級可以用一個逆云模型來描述。第k類課題第i個評價指標的第j個評價等級的逆云模型云滴為{wkij（1），…，wkij（L）}。認為每個云滴點對模型的貢獻均等，利用模-1距離準則，定義該模型中第j個云滴所對應的確定度ρkij（l）。得到第k類課題第i個評價指標的第j個評價等級對應的逆向云模型的輸入矩陣：Rkij=wkij（1），wkij（2），…，wkij（L）ρkij（1），ρkij（2），…，ρkij（L!"）（1）根據上述的逆向正態(tài)云發(fā)生器算法求解第k類課題的第i個評價指標第j個評價等級對應的逆云模型的數字特征{Exkij，Enkij，Hekij}，建立對應的逆云模型。對每一類課題每個指標的每個等級重復上述過程。若訓練樣本不足，假設每個評價等級都存在雙邊約束，假設評價指標的最大邊界和最小邊界分別為（Cmin）kij和（Cmax）kij。則第k類課題第i個評價指標的第j個評價等級對應的云模型的期望、熵、超熵分別為：Exkij=（（Cmin）kij+（Cmax）kij/2Enkij=（（Cmin）kij-（Cmax）kij）/6Hekij=#%%%%$%%%%&η（2）超熵Hekij是對熵的不確定性的度量，反映了云滴的凝聚性，超熵越大云模型的云層越厚，對應于概念中的云滴越松散，因此在逆云隸屬度的計算公式中超熵可以作為熵的松弛變量不宜過大，這里取Hekij=η=0.1。上述假設中各類課題各指標的等級劃分方式相同，則根據式（1）計算各評價等級的云模型參數如表1所示：2.基于云模型的畢業(yè)設計課題等級評價。對于第k類的待評價課題X，假設根據上述的各指標劃分方式，專家給出的課題評價向量為：X={x1，…，xN}。則待評價課題的第i個評價指標xi屬于第j個等級的概率，即逆云隸屬度為：Sij=e-（xi-Exkij）2En2kijHekij（3）假設各評價指標間相互獨立，則改第k類課題屬于第j個等級的概率為：pj=Ni=1∏sij（4）計算每一個pj的值得到第k類待評價課題X的等級概率向量P={p1，…，p5}，搜索pj的最大值所對應的等級j即為該課題所屬等級。

四、結束語

云模型在隨機性中融入模糊性，既反映了用于統(tǒng)計識別中訓練樣本出現的隨機性，又反映了樣本對類別隸屬程度的不確定性，可以更全面地描述事物的統(tǒng)計特性。通過借鑒云模型的特點，論文研究了電子信息類專業(yè)畢業(yè)設計題目的特點，對題目進行分類并設置對應的評價指標，通過專家打分實現對課題的具體描述，構建了畢設題目模糊綜合評價模型。

參考文獻：

[1]吳杰,陳美君.應用型本科院校畢業(yè)設計的改進思考[J].教育教學論壇,2016,(47):236-237.

[2]李徳毅,杜鹢.不確定性人工智能[M].北京:國防工業(yè)出版社,2005:143-179.

[3]劉杰,王宇,李文立.基于云模型的商家信譽綜合評價方法[J].大連理工大學學報(社會科學版),,2017,38(1):88-93.

作者:吳杰 張旭 單位:金陵科技學院