1、為遏制當(dāng)前校園內(nèi)盛行的學(xué)生為完成作業(yè)相互抄襲之風(fēng)，我們開(kāi)發(fā)了一個(gè)論文甄別系統(tǒng)。這個(gè)系統(tǒng)利用現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)搜索引擎下載與學(xué)生上交的論文相關(guān)的文章，并自動(dòng)把學(xué)生論文和下載到的文章進(jìn)行相似程度分析以判斷學(xué)生論文是否有抄襲行為。由于該系統(tǒng)可以在短時(shí)間內(nèi)下載，甄別大量論文，因此大大提高了用手工從網(wǎng)絡(luò)下載論文，人工判斷的效率。 本課題研究的線程池技術(shù)和應(yīng)用回歸分析中顯著性檢驗(yàn)原理而設(shè)計(jì)的一個(gè)文本甄別算法是這個(gè)論文甄別系統(tǒng)的核心技術(shù)。為高效下載網(wǎng)

2、絡(luò)中的相關(guān)論文，本課題以《Java多線程設(shè)計(jì)模式》（鐵道出版社結(jié)城·浩著）介紹的一個(gè)通用線程池為基礎(chǔ)，用C＃實(shí)現(xiàn)了一個(gè)專(zhuān)用線程池，并針對(duì)論文甄別系統(tǒng)的具體需求增加了動(dòng)態(tài)地改變線程池中線程數(shù)量的管理功能，可以根據(jù)任務(wù)輕重自動(dòng)調(diào)節(jié)系統(tǒng)負(fù)載，使系統(tǒng)始終保持高效率運(yùn)行。應(yīng)用回歸分析中顯著性檢驗(yàn)原理而設(shè)計(jì)的一個(gè)文本甄別算法是本課題的最大亮點(diǎn)。它巧妙地借鑒了回歸分析中用以檢驗(yàn)擬合模型是否符合實(shí)際模型的顯著性檢驗(yàn)原理的思想，將其應(yīng)用于分析相關(guān)關(guān)鍵詞在