模糊算法在高校教師評價系統(tǒng)中的應(yīng)用研究

謝晉

摘要：高校教師教學(xué)的評價關(guān)系到教師教學(xué)水平的提升，也關(guān)系到學(xué)校乃至整個教育事業(yè)的發(fā)展，教學(xué)評價在教育領(lǐng)域占據(jù)非常重要的位置。為了客觀有效的做好教師教學(xué)評價工作，我們針對高校教師教學(xué)評價工作的模糊性，運用模糊數(shù)學(xué)理論，研究在高校教師教學(xué)評價中模糊算法的應(yīng)用方法。

關(guān)鍵詞：模糊算法； 教學(xué)評價；評價指標；routing header

中圖分類號：TP309.7

文獻標識碼：A DOI： 10.3969/j.issn.1003-6970.2015.08.005

0 引言

模糊數(shù)學(xué)是一門新興學(xué)科，它已初步應(yīng)用于模糊控制、模糊識別、模糊聚類分析、模糊決策、模糊評判、系統(tǒng)理論、信息檢索、醫(yī)學(xué)、生物學(xué)等各個方面。在氣象、結(jié)構(gòu)力學(xué)、控制、心理學(xué)等方面已有具體的研究成果。然而模糊數(shù)學(xué)最重要的應(yīng)用領(lǐng)域是計算機智能，不少人認為它與新一代計算機的研制有密切的聯(lián)系。

模糊數(shù)學(xué)中的模糊算法是通過對現(xiàn)實對象的分析，處理數(shù)據(jù)并構(gòu)建模糊型數(shù)學(xué)模型。用隸屬關(guān)系將數(shù)據(jù)元素集合靈活成模糊集合，確定隸屬函數(shù)，進行模糊統(tǒng)計多依據(jù)經(jīng)驗和人的心理過程，它往往是通過心理測量來進行的，它研究的是事物本身的模糊性。

目前，模糊算法在圖像處理，智能控制，信息檢索，專家系統(tǒng)方面有很廣泛的應(yīng)用。在計算機常用圖像處理技術(shù)，模糊算法的運用有助于提高圖像處理的效果。在情報系統(tǒng)中對信息的檢索通常是利用把信息轉(zhuǎn)換成字符串的方式來進行，但是在實際應(yīng)用中往往對需要獲得的信息的具體查詢條件不夠明確，因而模糊查找就顯得特別重要。

國內(nèi)已有高校在教師評價體系中應(yīng)用模糊算法，建立科學(xué)有效的考評算法，并建立相應(yīng)的考評系統(tǒng)，最大限度的降低人為導(dǎo)向和考評方法的缺陷，使得高校教師考評能公平、高效、科學(xué)、全面、公正、合理。例如，華東理工大學(xué)已經(jīng)研究高校學(xué)生評教的模糊算法，江蘇大學(xué)也做了高校教師績效考評模糊算法研究等等。

所以在目前背景下，開發(fā)這樣一套適用的系統(tǒng)成為很有必要的事情，在下面的各部分中我們將以開發(fā)一套教師評價系統(tǒng)為例，介紹其開發(fā)過程和所涉及到的問題及解決方法。

1 模糊算法研究

1.1 研究方向

信息安全在現(xiàn)代信息系統(tǒng)中是最受關(guān)注的問題，信息安全的核心問題是密碼理論及其應(yīng)用。Lorenz，這個數(shù)學(xué)家，在1963年發(fā)現(xiàn)了混沌吸引子，他發(fā)現(xiàn)了這種吸引子對初始值的敏感性，并以充分的數(shù)據(jù)論述了這種敏感性。此后大約經(jīng)過20多年，混沌學(xué)蓬勃發(fā)展，幾乎橫跨所有學(xué)科，在許多學(xué)科學(xué)者的共同努力下，終于建立了一個的混沌理論。上個世紀90年代以來，混沌通信和混沌加密技術(shù)成為一個熱門課題并廣泛應(yīng)用與國際電子通信領(lǐng)域的?；煦缧盘柺且粋€類似隨機、不可逆、動態(tài)的信號，它由確定性非線性方程產(chǎn)生的。它具有良好的偽隨機序列性質(zhì)，而且它具有對初始參數(shù)敏感性。系統(tǒng)運行的軌道受設(shè)定的初植的影響，設(shè)定不同的初始參數(shù)，將產(chǎn)生不同的運行軌道，這樣攻擊者難以進行分析與推算。以序列密碼為例，它克服偽隨機序列線性運算容易擊破等特點，因為混沌序列運算更為復(fù)雜，對初始值的預(yù)測更加困難。與此同時，混沌系統(tǒng)在具有確定性的同時又具極其復(fù)雜內(nèi)隨機特性，它的雙重屬性就特別適合應(yīng)用于保密通信領(lǐng)域與信息安全領(lǐng)域。

采用了混合密碼體制成為密碼研究的主要方向，電子商務(wù)的協(xié)議標準SET（Secure Electronic Transac-tion），由IBM等公司聯(lián)合推出，多國聯(lián)合開發(fā)PGP（Pretty Good Privacy）中，均采用了混合密碼體制，包含單鑰密碼、雙鑰密碼、隨機數(shù)生成算法和單向雜湊算法等。由此可見，單一的密碼體制已經(jīng)不再適用于復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)，混合密碼體制將成為密碼學(xué)發(fā)展的潮流。

該項目提出了一種基于分段線性混沌映射和群論的分組密碼算法，使用該算法的加密系統(tǒng)夠抵抗選擇明文攻擊及統(tǒng)計攻擊，提高了信息系統(tǒng)的安全性。它將電子文檔的透明加密、內(nèi)網(wǎng)的應(yīng)用程序管理、外的管理監(jiān)控有效地結(jié)合起來，功能強大，能滿足不同類型企業(yè)用戶對信息安全的需求，確保企業(yè)的內(nèi)網(wǎng)信息安全。

1.2 研究方案設(shè)計

混沌密碼的設(shè)計一般有兩種通用思路：

1）偽隨機密鑰流由混沌系統(tǒng)生成，該密鑰流直接用于掩蓋明文。

2）使用明文作為初始條件，或者使用密鑰作為初始條件，控制參數(shù)通過迭代或者反向迭代多次的方法最終得到密文。第一種設(shè)計思路對應(yīng)序列密碼，而第二種設(shè)計思路則對應(yīng)著分組密碼。除了以上兩種通用思路以外，最近幾年還出現(xiàn)了一些新的設(shè)計思路，例如：基于搜索機制的混沌密碼方案，以時空混沌為基礎(chǔ)的密碼方案，基于混沌系統(tǒng)的概率分組密碼方案等等，另外還有不少的混沌密碼方案專門為圖像、聲音、視頻加密的目的而設(shè)計。具體研究方案有以下三點：

1）在加密過程中，將混沌映射理論應(yīng)用到密碼學(xué)中，構(gòu)造相應(yīng)的算法得到一個密鑰流生成器，并且這個密鑰流生成器接近無限循環(huán)的，通過混沌系統(tǒng)構(gòu)造新的分組密碼和流密碼。在不同的計算機有限精度下實現(xiàn)的數(shù)字化混沌系統(tǒng)，具有復(fù)雜的非線性密碼變換，這樣不同密鑰對應(yīng)的完全不同的密碼轉(zhuǎn)換，并將明文與變換信息融合在一起形成密文，在網(wǎng)絡(luò)中傳遞密文就大大降低了對變換信息的泄露。

2）1949年Shannon提出了著名的證明了香農(nóng)的“一次一密”理論。認為“一次一密”密碼體制是絕對安全的，即每次加密都是用不同的密鑰，在“一次一密”體系中，即便是密鑰與明文做最簡單的運算，所得到的密文都很難破譯的。在網(wǎng)絡(luò)通訊系統(tǒng)中，給每次通訊的會話動態(tài)隨機生成密鑰，會話一旦結(jié)束，本次會話密鑰就可以丟棄不用。由于密鑰在數(shù)據(jù)加密后就可以丟失，這樣數(shù)據(jù)在傳輸過程中竊聽者無法得到密鑰，這樣被竊聽的幾率大大減少。

3）混沌的軌道具有混合（Mixing）特性，軌道的混合特性與軌道發(fā)散和混沌系統(tǒng)對初值敏感性這二者直接相關(guān)聯(lián)，軌道的混合性對應(yīng)于傳統(tǒng)加密系統(tǒng)的擴散特性，傳統(tǒng)加密系統(tǒng)的一般都有混亂特性，而混沌信號的類隨機特性和對系統(tǒng)參數(shù)的敏感性恰恰可以與之相對應(yīng)，可見混沌加密器利用了混沌的優(yōu)異混合特性，混沌加密器產(chǎn)生的擴散和混亂作用可以和傳統(tǒng)加密算法相提并論。另外混沌系統(tǒng)本身就與密碼學(xué)中常用的Feistel網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是非常相似的，所以只要算法設(shè)計正確合理就完全可能將混沌映射理論用于分組密碼中。

2 模糊算法系統(tǒng)設(shè)計與關(guān)鍵技術(shù)

2.1 研究方法

本課題主要研究內(nèi)容是按照教師教學(xué)評價指標體系，建立模糊數(shù)學(xué)模型，運用該模糊數(shù)學(xué)模型對教師教學(xué)評價過程分析。在建立模糊數(shù)學(xué)模型時，需要針對實際評判問題，考慮很多不同類別和層次的因素建立多層次模糊綜合評判模型。在模糊數(shù)學(xué)模型對教師教學(xué)評價過程分析中，確立評價等級體系，確定影響評價結(jié)果的各因素及其分值，建立隸屬關(guān)系，建立模糊評價矩陣，確定評價等級，得出評測結(jié)果。

模糊數(shù)學(xué)的基本思想是隸屬度的思想。應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)方法建立數(shù)學(xué)模型的關(guān)鍵是建立符合實際的隸屬函數(shù)。如何確定一個模糊集的隸屬函數(shù)是本課題重點解決的問題。

在實際應(yīng)用中，用來確定模糊集的隸屬函數(shù)的方法示多種多樣的，主要根據(jù)問題的實際意義來確定。譬如，在經(jīng)濟管理、社會管理中，可以借助于已有的“客觀尺度”作為模糊集的隸屬度。

如果設(shè)論域X表示機器設(shè)備，在X上定義模糊集A=“設(shè)備完好”，則可以用“設(shè)備完好率”作為A的隸屬度。如果X表示產(chǎn)品，在X上定義模糊集A=“質(zhì)量穩(wěn)定”，則可以用產(chǎn)品的“正品率”作為A的隸屬度。如果X表示家庭，在X上定義模糊集A=“家庭貧困”，則可以用“Engel系數(shù)=食品消費/總消費”作為A的隸屬度。另外，對于有些模糊集而言，直接給出隸屬度有時是很困難的，但可以利用所謂的“二元對比排序法”來確定，即首先通過兩兩比較確定兩個元素相應(yīng)隸屬度的大小排出順序，然后用數(shù)學(xué)方法加工處理得到所需的隸屬函數(shù)。

2.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與節(jié)點加密的實現(xiàn)

在此種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，所有的假名都必須加入一個Crowds群。同時，為了獲得接收者匿名，每個假名都要構(gòu)造自己的routing header并在網(wǎng)絡(luò)上發(fā)布。構(gòu)造routing header的方法是，假名首先選擇一個節(jié)點，然后用這個節(jié)點的公鑰加密自己的地址。設(shè)假名R選擇了節(jié)點M₂作為自己的轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點，為了提高效率，防止在某個節(jié)點上形成通信瓶頸，同時也為了提高匿名性，增加攻擊難度，每個假名都可以構(gòu)造并發(fā)布多個不同的routing header，每個routing header選擇不同的節(jié)點作為轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點。當其他假名需要與之通信時，隨機地從這些routing header中選擇一個即可。

當假名S要給假名R發(fā)送消息時，S首先根據(jù)R的假名取得R發(fā)布的任意一個routing header RH，設(shè)S取得的。S從RH中分離出地址，然后以轉(zhuǎn)發(fā)概率決定如何發(fā)送消息，即S有的可能性將消息先轉(zhuǎn)發(fā)給群組中的任意一個成員，而有一定概率直接將消息發(fā)送給M₂。

若S選擇了將消息先轉(zhuǎn)發(fā)給Crowds群中的另一成員，則另一個成員在收到其它成員轉(zhuǎn)發(fā)來的消息后，也根據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)概率隨機地決定是把該請求轉(zhuǎn)發(fā)給另一個Crowds成員，或是直接提交給M₂。如此反復(fù)，消息經(jīng)過Crowds成員之間的若干次轉(zhuǎn)發(fā)后，最終提交到M₂。M₂用自己的私鑰解密出消息的最終接收者地址A_R，然后把消息轉(zhuǎn)發(fā)給R。

3 結(jié)束語

采用模糊算法技術(shù)的Visual C++平臺開發(fā)的高校教師評價系統(tǒng)。是大多數(shù)高校目前或者將來所需要的管理系統(tǒng)，所以，以后應(yīng)盡力完善此系統(tǒng)，再完善、添加后繼的功能，實現(xiàn)各種信息的全面管理，進而提高高校的管理需求和增強效率，為高校帶來更新的方法和管理技術(shù)。