摘要：針對現有學位論文盲審費用高、周期長缺點，實現基于SpringMVC的學位論文盲審與預測系統，系統實現了學生在線提交待盲審論文、系統自動檢測論文中是否存在敏感信息;智能匹配盲審專家，專家下載論文，上傳分數與評語完成盲審;完成盲審后對盲審情況進行統計，利用非線性回歸模型預測學院明年盲審情況。系統能夠切實為論文的盲審工作提供高效、低成本解決方案，能對學位論文盲審通過情況進行較為科學可行的預測，對實現研究生教育培養工作有一定意義。

　　關鍵詞：SpringMVC;盲審;非線性回歸

　　0引言

　　"盲審”,就是匿名送審，將不署作者名的學位論文送往外校同專業專家評閱，專家對論文進行匿名評分、評價相較校內學位論文評分，盲審制度通常更為客觀公正。現行的盲審制度也存在不少缺點：①費用高。論文的送審與送回均通過郵寄方式，耗費時間較長,論文印制與快遞費用增加了經濟成本;“盲審”過程缺乏系統化，論文的裝訂、聯系校外專家、送審等工作需要大量人力資源也;②增加了專家與學生信息被泄漏的風險;③無法對學生提供警示效果。

　　針對以上不足，設計基于SpringMVC框架開發的學位論文盲審與預測系統(見圖1),能有效避免現有盲審制度缺點。由于所有操作均通過網絡，有效縮短了評審周期;學生自己上傳需要盲審的論文，系統自動匹配專家進行盲審，極大程度降低了人力成本與經濟成本，降低了雙方信息泄漏的風險;由于各類成本降低，可一定程度提高研究生學位論文盲審抽取比例，同時通過建立非線性回歸模型，可預測下屆學生論文盲審通過情況，為學生提供預警,一定程度削弱學生“僥幸”心理，提高學位論文質量°1系統設計學位論文盲審與預測系統可以分為系統管理、人員管理、盲審功能、通知管理、論文管理、統計功能、預測模型功能7個子模塊。

　　(1)系統管理模塊。該模塊主要實現系統日常運維管理基礎功能。(2)人員管理模塊。該模塊分角色進行管理。系統角色有：①系統管理員，擁有最高權限,發布盲審通知與確定盲審周期，能對系統各項功能進行配置;②學院管理員，學生上傳的論文還需經過學院管理員的審核，學院管理員也可以在盲審結束后查看本學院預測模型;③專家，下載學生論文，對論文進行評分，提出論文評語;④學生，提交自己的待盲審論文。

　　(3)盲審功能模塊。該模塊主要為專家提供評閱論文功能。包括了智能匹配專家，專家下載論文,上傳分數與評語3個子模塊。(4)通知管理模塊。該模塊包括短信通知、系統內通知兩個子模塊。其中短信通知子模塊是為了給專家提供臨時賬號、密碼。(5)論文管理模塊。該模塊包括學生上傳論文、論文敏感信息檢測兩個子模塊。其中，論文敏感信息檢測是學生在上傳論文時，系統會自動根據學生姓名、學院名稱、導師姓名檢測論文，當論文中含有該類敏感詞匯,警示學生修改后重新提交。

　　(6)統計功能模塊。該模塊包括學校盲審人數統計、學院盲審人數統計、學校盲審通過情況統計、學院盲審通過情況統計等子模塊，主要為系統管理員提供歷年數據查詢。(7)預測模型功能模塊。該模塊是將統計功能模塊中統計的學院近5年學生盲審分數，建立非線性回歸模型。使用梯度下降法迭代求解非線性回歸模型，對明年學院盲審情況作岀預測。

　　2系統關鍵技術

　　2.1SpringMVC框架

　　學位論文盲審與預測系統基于SpringMVC框架，為B/S結構網站系統。B/S結構功能擴展性較好，在系統使用中可通過增加網頁增加功能，開發量較小，無需提供客戶端,更新服務器端即可;建立在廣域網之上，用戶可以隨時隨地進行系統操作爐化SpringMVC框架將模型、視圖、控制器進行分離，各模塊間松耦合，整個系統結構清晰，便于開發維護曲。用戶通過瀏覽器發送HTTP請求到達DispatcherServlet(分發器)，DispatcherServlet負責協調不同的組件完成請求并返回結果，它會通過HTTP請求中的URL尋找、調用相應的處理器HandlerMapping。處理得到相應的數據后，數據會傳入視圖解析器解析出來的View對象中心〕，最后DispatcherServlet會將View對象返回給用戶。

　　2.2非線性回歸模型

　　在線性代數中，函數中自變量與因變量不存在線性關系，則考慮使用非線性回歸求解兇。梯度下降法⑷是解決回歸問題最常見迭代法之一，可以用來求解最小二乘問題。首先給定一個可微的函數，任取一個點，取該點梯度，沿著負梯度方向可找到預測函數局部最小值。

　　3實現功能

　　3.1盲審功能模塊

　　實現對所有盲審論文智能匹配相應盲審專家，為專家提供下載論文與上傳分數與評語等功能。當學生提交論文的時間截止，系統將未提交論文學生視為未通過盲審，對已提交論文根據學生專業方向智能匹配專家。智能匹配專家規則如下：①一篇論文分配給兩個同專業專家;②專家不能與論文作者同校;③專家職稱與論文要求相符。當得到完整地匹配方案之后，系統將匹配生成的信息保存在數據庫。隨后自動發短信給專家。短信內容有：系統臨時為專家生成的賬號、密碼，等待自己盲審的論文篇數與盲審的截止時間。所有專家上傳分數與評語后，系統統計學校盲審人數、學院盲審人數、學校盲審通過情況、學院盲審通過情況等，保存到數據庫中。

　　3.2預測模型功能模塊

　　學位論文盲審與預測系統中，各學院管理員可通過系統提供的“預測模型功能模塊”預測學院明年的盲審通過情況。利用非線性回歸模型，分析本學院歷年盲審專家打分情況;利用梯度下降法預測明年本學院盲審通過情況，對學院畢業生及其導師進行預警。其中，由于使用的是Python語言中的Numpy庫進行非線性回歸模型訓練，所以當學院管理員第一次請求查看本學院盲審預測情況時，基于SpringMVC的系統會將學院中歷年盲審分數從數據庫中査詢并保存到指定文件夾下臨時文件中，然后調取服務器中Python腳本對臨時文件中數據進行處理，得到相應模型圖像與公式，分別保存到指定文件夾與數據庫。在下一次查詢時不再進行模型訓練，而是直接將圖像與公式展示在系統中。

        4結語

       本文闡述了學位論文盲審與預測系統的設計與實現。系統實現了自動檢測學生上傳的待盲審論文中是否存在敏感信息;智能匹配盲審專家，專家下載論文，上傳分數與評語完成盲審;完成盲審后對盲審情況進行統計，并且允許學院管理員對明年盲審通過情況進行建模預測。系統的實現能夠為論文盲審工作提供高效、低成本的解決方案，能對學位論文盲審通過情況提供較為科學可行的預測，對實現研究生教育培養工作有著重要意義。

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