简介:中学任务型英语口语测试系统源于任务型英语口语测试(Task—BasedEnglishSpeakingTest,简称TBEST;刘骏、肖亮荣,2009)体系。2007年底TBEST项目组开始与广东省教育厅教研室,即由笔者主持的广东省教育厅“十五”规划重点课题“基础英语学习评价工具的研究与开发”(项目编号:JZA02015)课题组合作,由MindWorksLimited提供技术和资金支持,经过一年多的反复研究、实验和完善,于2009年初完成了中学任务型英语口语测试系统的研制和测试,并开始向省内部分初高中学校推荐使用。
简介:摘要:Wetest智能测试系统可以用于学生的课堂测验、期末考试等,为教师提供快速、准确、全面的学生评估数据。此外,Wetest智能测试系统还可以为学生提供智能化的学习建议和个性化的学习计划,帮助学生更好地提高学习成绩。
简介:为了提高电动车铅酸蓄电池的电池荷电状态(SOC)预测精度,将粒子优化算法(PSO)引入到支持向量机(SVM)中,建立了PSO-SVM电动车铅酸蓄电池SOC预测模型,模型输入量为电池的电压和电流,输出量为SOC。采用PSO算法对SVM的惩罚因子C和径向基函数宽度σ寻优,降低了SVM参数取值的盲目性,提高了预测精度。设计了铅酸蓄电池数据智能采集系统,并进行了实际运行车辆电池数据采集。在advisor2002软件中获取的电池数据和实际车辆电池运行数据的基础上,进行了模型训练和预测。结果表明,PSO-SVM预测模型相对传统的BP、RBF和SVM预测模型具有更好的精度和推广能力,满足了"SOC估算精度小于5%"的要求,从而表明该模型是有效的、可行的,并具有较好的工程实用价值。