c语言ۥ毕业论文开题报告.doc

c语言毕业论文开题报告

c语言毕业论文开题报告 本文关键词：开题，毕业论文，语言，报告

c语言毕业论文开题报告 本文简介：计算思维的本质是抽象和自动化。关于C语言程序来说，抽象确实是使用程序、函数、函数调用以及数据类型、常量、变量、数组和链表等元素描绘现实生活中的系统、功能、功能调用以及单个特征或特征组合等，自动化那么表达为函数内部的语句在EIP存放器加法操作支持下顺序自动地执行以及函数之间的调用在内存堆栈区支持下自动地进

c语言毕业论文开题报告 本文内容：

计算思维的本质是抽象和自动化。关于C语言程序来说，抽象确实是使用程序、函数、函数调用以及数据类型、常量、变量、数组和链表等元素描绘现实生活中的系统、功能、功能调用以及单个特征或特征组合等，自动化那么表达为函数内部的语句在EIP存放器加法操作支持下顺序自动地执行以及函数之间的调用在内存堆栈区支持下自动地进展跳转。以下是我们分享的c语言毕业论文开题报告，供你参考借鉴。

　　一、研究背景及研究意义

　　信息技术的快速开展加速了教育信息化的进程，在线教育系统与测试系统的出现为学生提供了一个可以提高和检测综合才能的便捷途径。另一方面，C语言教学在各大高校中都是必修课程之一，且在计算机相关课程教学中，针对某个理论性的知识点的调查，一般会以客观题的方式给出。由于答案具有唯一性，通过简单得匹配方式便能识别正确与否从而给出相应成绩。针对这类客观题的自动评分技术已经相当成熟，因此后续在自动评分方向的研究中主要集中于主观题的自动评判。在过去几年的积极探究阶段到现有的实际研究成果来看，有关C语言知识的检测中对编程题的调查是必不可少的。尽管检测的方式各不一样（填写空缺代码块完成完好程序，按标题要求编写整个程序），但终究是为了调查学生掌握编程技巧及编程思想的程度。

　　本课题研究的主要目的是结合编程实现的特征，为一个正在初始运营中的在线测试平台提供一个能查重与自动评分的功能模块。其中最终评分包括两个部分，一是对每个学生提交的程序代码文件互相之间进展类似度检测，当类似度超过预定阈值作为抄袭处理，此为查重检测。二是将学生程序与模板程序匹配检测类似度并由此计算最终得分。

　　程序语言与自然语言在各自适用领域上有较大差异，其语言尽管都有词法、语法规那么等，但编写程序语言时并没有自然语言那么的灵敏，不会出现一词多义，一义多词，他只有固定的关键字，标识符编写规那么，功能实现构造等，因此较于自然语言来说识别起来要容易一些。国内外对编程题类似度检测及自动评分都有不少的研究，现也有一些系统比较成熟。

　　目前，各大高校正C语言课程调查方式一般仍然以传统的纸质化为主。

　　如此的考试方法在人工阅卷的过程中存在着些许的不确定要素，随着教育的普及，才能测试之后需要修正的试卷绝不是一个小数目。这单一单调的工作特别容易使得修正人员疲惫不堪，从而阅卷出错率将会被动的提高。利用计算机完成自动阅卷将杜绝这一征询题的出现，同时，其运转速度快能及时的给学生反响结果也没有人的感官情绪，能公平公正的对待每一份试卷。

　　关于主观题的自动评分技术还在不断的完善中，由于在主观题的识别所需的技术：人工智能、自然语言处理、方式识别等还处于起步阶段。因此主观题自动阅卷技术不能一蹴而就，还需要不断的实验研究。目前，探究开发出合理试用的主观题自动评分系统是一个技术难题，假设能将开发的系统投入教学或是别的调查里面，将会大大的节约人力物力。

　　二、国内外研究现状

　　国外对文本类似度检测的研究早国内，在20世纪中期，就有学者提出让计算机同人工阅卷一般来对主观题如作文进展评阅。至今，通过数多学者的致力研究，出现了许多与教育结合的应用系统，并已投入使用。在对自然语言的文本分析处理方法的研究同时，随着计算机教育的普及，程序代码的检测也在逐步兴起。

　　1966年，Ellis Page开 发 了 一 个 模 拟 人 工 评 分 的 系 统Project EssayGrade（PEG），该系统是总结学生提交文本的特征向量，然后将文本的特征进展量化，最后按照量化的结果对其文本进展判分。

　　1967年，Halstead提出了用属性计数法计算程序代码之间的类似度，所谓的属性是指代码的某些度量值，如：空行的数目，字符量，语句量，操纵构造量等，在他的研究根底之上，1977年Otteiistein了检测FORTRAN编程语言的代码抄袭检测系统，该系统基于属性技术的类似度检测技术。基于属性技术求解程序代码之间类似度的系统还有Faidhi和Robinson的程序抄袭检测系统，以及Grier设计的Accuse程序抄袭检测系统。

　　单方面只考虑属性计数而忽略程序的构造组成，得出的代码类似度比值准确率较低，在1996年，Verco和Wise对Accuse程序抄袭检测系统进展了一系列可能性的测试，通过在源程序中参加不阻碍代码运转的字符串或用其他构造代替原构造等方式。在对测试结果分析研究之后指出：只是单纯的增加供于检测的程序属性数量，在程序类似度检测中并不能得到更加准确的检测结果。

　　G.Whal初次提出了程序构造方向的研究思路，通过分析程序的内部构造来匹配两源代码之间的类似度。在此后，学者们朝着这两个方向开始研究，同时也有将二者结合研究的。

　　G.Whal设计的Plague系统，Micheal Wise设计的YAP3系统，Sim系统都是采纳的程序构造度量技术进展研究。Donaldson是结合了属性技术与程序构造度量两种技术完成对程序类似度的检测。

　　还有用token（标记）序列来表示程序的字符串匹配算法，是按照编译原理技术，将程序的语句进展分词的操作，然后将得到的单词存入token序列。然后使用字符串匹配算法计算类似度。常用的字符串匹配算法有：最长公共子序列（LCS）算法、余弦算法、编辑间隔（Levenshtein）算法等。采纳这种方法的有Duploc、NICAD、Dup、Clone Detective、CCFinder、CP-Miner等。

　　现在使用比较广泛是 Online Judge 系统，简称 OJ,是一个在线的判题系统，系统通过对用户提交的代码进展编译和运转，关于可以运转的程序通过预先设定的测试集来检测代码运转的结果，以及运转时间是否在规定范围之内。该系统最早使用在 ACM-ICPC 国际大学生程序设计赛和 OI 信息学奥林匹克竞赛中。该系统的返回结果有 7 种：Wrong Answer : 不完全正确；Time Limit Exceeded :

　　运转超出时间限制；Memory Limit Exceeded : 超出内存限制；Output LimitExceeded: 输出超过限制；Runtime Error : 运转时错误；Compile Error : 编译错误；Accepted : 程序通过。该系统采纳的是动态评分方式。

　　三、研究内容

　　本文的主要研究内容以及创新点有：

　　1）研究文本类似度检测技术，分别比较点阵图法、空间向量的余弦算法、最长公共子序列LCS算法、最小编辑间隔Levenshtein distance算法对源程序类似度检测效果。提出基于LCS的C语言程序查重算法。并对源代码进展适用于LCS算法匹配的预处理操作，改良匹配方式以提高算法匹配效率，提取源代码的特征属性求解阈值。

　　2）研究程序识别相关技术，以及自动评分的两种常见方法：动态评分；静态评分。本文主要研究静态评分方法，将程序抽象提取为SDG的表现方式，分析构造语义对源代码进展预处理，并提出基于操纵流程匹配度的C语言自动评分算法。

　　3）分析 C语言程序的构造，分析抽象语法树的表现方式，将程序划分为多个不同粒度的子程序，并转换为构造树。运用编译原理技术分析数据依赖、操纵依赖完成树的构建。因此提出基于最小子程序匹配的C语言自动评分算法。

　　四、提纲

　　摘要

　　ABSTRACT

　　第 1 章 绪论

　　1.1 研究背景及研究意义

　　1.2 国内外研究现状

　　1.2.1 国外研究现状

　　1.2.2 国内研究现状

　　1.3 本的主要研究内容

　　1.4 论文组织安排

　　第 2 章 相关理论及技术介绍

　　2.1 正那么表达式

　　2.1.1 正那么表达式的符号元

　　2.1.2 正那么表达式的使用的规那么

　　2.1.3Java字符串匹配

　　2.2 编译原理技术

　　2.2.1 词法分析

　　2.2.2 语法分析

　　2.2.3 语义分析

　　2.3 系统依赖图

　　2.3.1 构造化程序设计

　　2.3.2 程序流程图

　　2.3.3 程序依赖图

　　2.3.4 系统依赖图

　　2.4C语言

　　2.4.1C语言程序设计

　　2.4.2C语言构造特点

　　2.4.3C语言根底概述

　　2.4.4C语言代码多样性分析

　　2.5 本章小结

　　第 3 章 基于LCS的C语言程序查重算法

　　3.1 代码抄袭概述

　　3.2 抄袭常用方法

　　3.3 源代码查重预处理

　　3.4 程序代码查重算法

　　3.4.1 文本类似度算法

　　3.4.2LCS最长公共子序列

　　3.4.3 阈值分析

　　3.4.4 检测代码重复率

　　3.4.5 算法分析

　　3.5 实验结果及分析

　　3.6 本章小结

　　第 4 章 基于流程操纵匹配的自动评分算法

　　4.1 流程操纵构造图

　　4.1.1 流程操纵构造划分

　　4.1.2 流程操纵构造划分细节说明

　　4.1.3 构造依赖关系划分

　　4.1.4 构造依赖关系划分说明

　　4.2 程序流程操纵构造图

　　4.2.1 代码预处理

　　4.2.2 自定义函数分析

　　4.2.3 生成流程操纵构造图算法

　　4.3 程序流程操纵构造图匹配算法

　　4.3.1 匹配单位元素定义

　　4.3.2 程序代码自动评分算法

　　4.3.3 算法分析

　　4.4 实验结果及分析

　　4.5 本章小结

　　第 5 章 基于最小子程序匹配的自动评分算法

　　5.1 子程序的概述

　　5.1.1 子程序的定义

　　5.1.2 定义根本语句单元

　　5.2 基于构造树的程序中间表示

　　5.2.1 代码预处理

　　5.2.2 构造树定义

　　5.2.3 生成树状图算法

　　5.3 最小子程序匹配评分算法

　　5.3.1 划分最小粒度子程序

　　5.3.2 子程序匹配描绘

　　5.3.3 子程序匹配的自动评分算法

　　5.3.4 算法分析

　　5.4 实验结果及分析

　　5.5 本章小结

　　第 6 章 与展望

　　6.1 结论

　　6.2 展望

　　参考文献

　　致谢

　　五、组织安排

　　整个论文包含个章节，整体组织构造如下所示：

　　第一章绪论，按照研读的国内外文献简要描叙一下本文所研究主题的背景、意义，然后介绍国内外相关研究方法及成果，以及本人研究的内容简介。

　　第二章介绍了完本钱文实验的相关理论知识：正那么表达式的应用、编译原理技术、程序与图的关系、C语言编码特性、多样性等。

　　第三章介绍程序查重算法动态求解最长公共子序列。

　　第四章介绍了基于流程操纵匹配的自动评分算法第五章介绍了基于最小子程序匹配的自动评分算法。

　　第六章总结了整个算法实现过程中主要工作，分析优缺点，并对后续的工作进展展望。

　　六、进度安排

　　20XX年11月01日-11月07日 论文选题、

　　20XX年11月08日-11月20日 初步搜集毕业论文相关材料，填写《任务书》

　　20XX年11月26日-11月30日 进一步熟悉毕业论文材料，撰写开题

　　20XX年12月10日-12月19日 确定并上交开题报告

　　20XX年01月04日-02月15日 完成毕业论文初稿，上交指导老师

　　20XX年02月16日-02月20日 完成论文修正工作

　　20XX年02月21日-03月20日 定稿、打印、装订

　　20XX年03月21日-04月10日 论文辩论

　　七、参考文献

　　[1]王甜甜。构造语义类似的程序识别方法研究[D].哈尔滨工业大学， 2009.

　　[2]Gupta S, Dubey S K. Automatic Assessment of Programming assignment[J]. ComputerScience Engineering, 2012, 2（1）。

　　[3]刘月霞，牛志尧，吴宁。面向大规模在线开放课程的编程题多特征综合自动评分方法[J].西安交通大学学报， 2016, 50（10）：64-70.

　　[4]Jacobi R P, Ayalarincoacute;n M, Carvalho L G, et al. Reconfigurable systems for sequencealignment and for general dynamic programming.[J]. Genetics Molecular Research Gmr,2005, 4（3）：543.

　　[5]Guo P, Deng Y W, Zhang H Y. A CAPTCHA Image Recognition Algorithm Based on EditDistance[J]. Key Engineering Materials, 2011, 474-476:2203-2207.

　　[6]Al-Anzi F S, Abuzeina D. Toward an enhanced Arabic text classification using cosinesimilarity and Latent Semantic Indexing[J]. Journal of King Saud University - Computer andInformation Sciences, 2016.

　　[7]Ducasse S, phane, Rieger M, et al. A language independent approach for detecting duplicatedcode. In: ICSM[J]. 2000:109--118.

　　[8]Roy C K, Cordy J R. NICAD: Accurate Detection of Near-Miss Intentional Clones UsingFlexible Pretty-Printing and Code Normalization[C]// The, IEEE International Conference onProgram Comprehension. IEEE Computer Society, 2008:172-181.

　　[9]Baker B S. On finding duplication and near-duplication in large software systems[C]//Reverse Engineering,1995. Proceedings of, Working Conference on. IEEE, 1995:86-95.

　　[10]Baker B S. Parameterized Duplication in Strings: Algorithms and an Application to SoftwareMaintenance[J]. Siam Journal on Computing, 1997, 26（5）：1343-1362.

　　[11]Juergens E, Deissenboeck F, Hummel B. Clone Detective - A workbench for clone detectionresearch[C]// IEEE, International Conference on Software En

　　[12]Higo Y, Kamiya T, Kusumoto S, et al. Method and implementation for investigating codeclones in a software system[J]. Information Software Technology, 2007,49（9ndash;10）：985-998.

　　[13]Livieri S, Higo Y, Matushita M, et al. Very-Large Scale Code Clone Analysis and Visualization of Open Source Programs Using Distributed CCFinder:D-CCFinder[C]//International Conference on Software Engineering. IEEE, 2007:106-115.

附件下载：