建筑业安全管理人员考试系统的设计与实现

赵娜， 张亮

(1. 青岛经济技术开发区工程质量和安全监督站， 青岛 266500;2. 中国石油大学(华东)网络及教育技术中心， 青岛 266500)

建筑业安全管理人员考试系统的设计与实现

赵娜1， 张亮2

(1. 青岛经济技术开发区工程质量和安全监督站， 青岛 266500;2. 中国石油大学(华东)网络及教育技术中心， 青岛 266500)

随着建筑行业的快速发展，以及Web技术的广泛应用，无纸化考试方式作为智能处理研究领域中的一个分支，成为近年来研究的热点。建筑业管理人员试题库是以建筑业3类人员考核为基础，基于Web形式的考试系统，采用遗传算法进行智能组卷的题库考试中心模式。该考试系统，可以方便地组织考试，自动实现阅卷，并采用生物指纹识别技术同在线考试相结合，极大增强了考生身份验证的准确性和可靠性。

NET； SQL SERVER； 遗传算法； 指纹识别

0 引言

为更好的培养建筑业企业管理人员的安全生产意识，提高其安全生产管理能力，打破传统考试模式，对全区建筑施工企业主要负责人、项目负责人、专职安全生产管理人员(简称三类人员)开展全面的网上专业知识和继续教育培训，有力夯实建筑施工安全管理基础。因此，提出建筑业安全管理人员考试系统的设计与开发，该系统采用ASP.NET技术，以B/S的三层体系结构作为系统的基本架构，所有程序和数据库存放在服务器上，通过ADO技术实现Web数据库连接访问。考生可以通过Web浏览器进行身份验证(指纹识别+密码)登录后，系统自动组卷，在规定的时间内答题，答题时间到后，系统将自动提交试卷。

1 系统分析与设计

1.1 功能分析与设计

本系统功能模块，如图1所示。

图1 系统功能模块

考试系统的功能模块分为四个部分，即用户验证、在线考试、数据维护和后台管理。支持系统的主要数据库分为：用户记录、试卷名称、试题信息、成绩信息表。

1.2 系统的数据库分析与设计

根据系统功能的设计[1]-[3]，在SQL Server2012里创建数据库OnlineTest，其中主要数据库，如表1—表4所示。

表1 用户记录表(YHJL)

表2 试卷名称表(SJMC)

表3 试题信息表(STIN)

表4 成绩信息表(CJIN)

2 关键技术及实现

2.1 智能组卷算法

智能组卷是本考试系统的一个重要功能组成，本系统采用遗传算法进行智能组卷，以保证不同考生拥有不同试卷，提高考试的公平性和科学性。

遗传算法[4]-[7](Genetic Algorithm，简称GA)是基于生物进化理论的原理发展起来的一种广为应用的、高效的随机搜索与优化的方法，它根据适者生存、优胜劣汰等自然进化规则来进行搜索计算和问题求解。运用遗传算法求解问题首先将欲求解的问题表示成二进制编码，然后根据环境进行基本的操作：选择(selection)、复制(reproduction)、交叉(crossover)、变异(mutation)，这样一代一代的更新，最后收敛到的个体是一个最适应环境条件变化的，即所谓的“适者生存”，这样便得到问题的最优解。

2.1.1 组卷数学模型

由于每种题型的试题个数在染色体进行编码时就固定在子染色体中，每个试题一般包括题号、题型、难度系数、知识点和题分5个属性，因此本系统的数学模型设计为1个5维向量来表示。假如一份试卷包含有m道题，那么一个m×5的矩阵，就可以组成一份试卷，如式(1)。

(1)

2.1.2 算法设计

(1) 染色体表达(编码)

染色体表达(编码)是指优化问题的解进行编码。本系统采用的遗传算法是通过实数进行编码。把一份试卷映射为一个染色体，组成试卷的各个试题映射成基因，试题的题号用基因的值来表示，且同种题型的试题标号组在一起形成段，每一段编码反映一种题型，各个题型各自进行实数编码，在组卷中所得的可行解就为一份试卷，试卷中试题的个数就是染色体中编码的个数。因此染色体的编码可表示为：(G1，G2，G3，…Gn)，其中Gi(i=1，2，…，n，n为试卷的试题数)。

(2) 适应度函数的设计

组卷问题时一个多重约束的求解的问题，通常，适应度函数是由目标函数变换而成的，通过试卷模型中各个参数的取值来体现，因此可以把各个试卷参数取值的限定作为实现组卷的多个目标。所以目标函数的构造，如式(2)。

(2)

其中gi表示第i种题型考察知识点的重复次数，EP为实际生成的试卷的难度系数，p=∑Di×Si/∑Si为用户期望的难度系数，根据组卷原则，目标函数值一般是越小越好，相反适应度函数值则是越大越好，所以当目标函数转换成适应度函数时，就是将求解的最小值问题要转化成求解最大值得问题。因此可以公式(3)将目标函数F转换为适应度函数f，如式(3)。

(3)

(3) 产生初始种群

组卷策略是根据试卷的组卷要求，从单选、多选、判断这三类客观题中随机产生相应数目的题号。把该题号作为基因，按题型有序的存入个体的染色体中。保证同种题型的各题号必须相异，以避免重复的试题出现在同一份试卷中，而且在相应题型的题号定义域中产生每个题号。

(4) 遗传算子设计

2.2 指纹识别的设计

本系统具有很严格的身份认证程序，考生要想要登录本系统，都必须经过指纹身份验证，通过现场指纹验证，以保证考试环境具有一定的规范性、严肃性、权威性。

指纹采集仪有自己的SDK开发包给用户提供一些基本接口，本系统采用U.areU指纹采集仪。指纹采集工作要经过提取、验证和保存三个过程。为了保证考生被采集的指纹能够正确的识别，指纹采集时，每位考生至少采集两枚指纹，

每枚指纹采集三次，比对确认后，才可以把提取的特征值保存为正确值。指纹采集过程，如图2所示。

图2 指纹采集

指纹识别[8-10]过程包括指纹图像的采集、预处理、特征提取和指纹匹配，其指纹识别结构图，如图3所示。

图3 指纹识别结构图

在指纹采集的时，即使同一个手指的两个指纹图像也不可能完全相同，因此因此需要对指纹相似度进行计算，可以通过空间频谱值来计算指纹识别的相关系数，经过快速傅里叶变换后的频域处理，其指纹提取效果图，如图4所示。

图4 指纹提取效果图

图5 用户Web页面设计

3 系统页面设计

用户界面层(UI)按照业务逻辑划分，分为管理员、考生两种。考生通过前台Web页面进行通知浏览、在线学习、模拟考试、成绩查询、资料下载等操作，用户Web页面设计如图5所示。管理员可以依据权限实现试题库的建设和管理，包括试题的添加、删除和修改，成绩的统计和分析，以及考生信息的添加、删除及修改，其后台页面设计，如图5、图6所示。

图6 后台页面设计

4 总结

本系统是基于Web的智能组卷考试系统，其具有准确性、随机性、灵活性、安全性、公正性、及时性等特点。本系统基于一套完整的试题库，题库参考建筑业相关的法律、法规、规范和标准，从安全法律法规、安全管理以及安全技术三个方面进行千道题库的构建，能够解决试卷出题的科学性问题，提高试题质量。采用遗传算法进行智能组卷，组卷效率高，具有较好的鲁棒性。

[1] Greg Buczek.ASP.NET开发人员指南[M].北京：清华大学出版社，2002.09.

[2] 桂思强.数据库基础与实践——基于SQL Server2005[M].北京：清华大学出版社，2007.

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[4] 张亮，赵娜. 基于.NET的网络考试系统设计与实现[J].现代电子技术，2010，8(39) ：64-66.

[5] 周富肯. 基于遗传算法的考试系统组卷算法设计[J].科技广场，2010 (01) ：35-38.

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Design and Implementation of Network Testing System for Construction Industry

Zhao Na1, Zhang Liang2

(1. Construction Quality and Safety Supervision Station of the Qingdao Economic Development District, Qingdao 266500， China;2.Network Information Center, China University of Petroleum (East China), Qingdao 266500, China)

With the rapid development of construction industry and the extensive application of Web technology, as a branch of research on intelligent processing, paperless examination has become a hotspot in recent years. The examination system is based on the form of Web, uses genetic algorithm to generate intelligently test paper composition as the examination center model. The system can facilitate the organization of examinations, automatic review.It combines examination online with fingerprint recognition technology. By using fingerprint as examinee’s legal identity verification basis, it has strengthened accuracy and dependability greatly.

NET; SQL Server; genetic algorithms; fingerprint recognition

山东省公共服务科技创新基金(SDGF20140372)

赵娜(1981-)，女，文登，安全技术及工程硕士，工程师，研究方向：建设工程信息化方面的研究. 张亮(1981-)，男，启东，计算机技术硕士，工程师，研究方向：计算机信息和网络技术方面的研究.

1007-757X(2017)04-0024-04

TP311

A

2016.12.15)