自动组卷系统与遗传算法

自动组卷就是按照教师和教学的要求,由计算机自动从试题库中选择试题,组成一份符合要求的试卷。它是计算机辅助教学系统(CAI)的重要组成部分。本文介绍在自动组卷中受到广泛运用的遗传算法,这种方法尤其适用于网络交互式环境下用户对组卷速度要求较高的场合。     

试题库录入和智能组卷的一种通用方法

智能计算机辅助教学中的一个关键的问题是试题的录入和试题的组卷，针对当前由于课本不同而使试题通用性不强，以及对公式和图形编辑不方便等问题提出了以知识点为关键字段和链接到WORD编辑器等一些有效的解决方法，并建立了该问题的数学模型。实践结果表明该模型能很好地解决了上述问题且具有较好的性能和实用性。     

通用智能试题管理系统的设计

讨论了通用智能试题管理系统的总体设计思想及其实现方法,对图形存储与管理、试题查询、自动组卷、试卷排版打印等一系列关键性技术进行了详细说明,同时简要介绍了系统的主要特点.     

有机物的燃烧规律──高考复习谈

有机物的燃烧试题是有机化学中的重要题型之一．第Ⅰ卷的选择题和第Ⅱ卷的填空题常有有机物的燃烧问题，其难度可达中等难度或较难程度．我们着重从三个方面复习有机物的燃烧问题：（1）有机物燃烧耗氧规律；（2）利用燃烧后的体积变化关系解答试题；（3）从有机物的定量燃烧推断物质的结构简式．1烃及烃的含氧衍生物燃烧耗氧规律有机物燃烧耗氧实质是：lmolC消耗lmolO2，4molH消耗lmolO2或12克C消耗lmolO2，4克H消耗lmolO2（即12克H消耗3molO2），所以有规律：（1）等质量的不同烃（CxHv）完全燃烧时，耗氧量随烃中氢碳原子个数比值好…     

试题库中试题指标的设置

本文讨论了试题指标和试题库的主要功能之间的联系，从而指出试题库中需要设置哪些试题指标，并根据所设指标提出一种方便实用的组卷算法。     

题库系统智能成卷理论和组卷方法研究

分析了组卷目标要求,建立了智能组卷系统问题求解的理论模型。结合组卷问题求解领域知识与专家选题思想,提出了一种基于自适应混合进化机制的智能组卷方法,采用了基于题型的分段编码、段内进化算子、误差加权适应度评估方法。通过实例分析,实验结果表明所提出的新组卷方法具有组卷成功率高和组卷速度快的优点。     

高等数学试题库组卷策略算法设计的优化与实现

基于组卷程序的计算机平台适配的整体架构出发,文章分别从题目的含义划定、组卷指标类别的统筹以及组卷具体内容的规制进行解析,以计算机网络系统作为命题管理体系创设平台,通过从高等数学试题管理系统的整体架构概述、命题操作流程的规划架设以及组卷试题划分应用,从而切实高效地实现创新集约的试题库组卷策略算法的宏观设计与微观优化,最终协调完备地实现院校系统高等数学试题库组卷管理体系的稳定、集约、长效运作推进。     

标准化考试中的试题分析

本文讨论了标准化考试中试题分析的作用、原理及方法,论述了试题分析的重要指标:试题难度与试题区分度,着重分析了这两项指标同考生群体、考试目的及类型,考试信度与效度及考试分数使用等诸方面因素的关系,探讨了建立试题分析指标的标准与依据以及试题难度指标的转换。并通过几则实例,介绍了试题分析的计算过程及各项分析数据的意义。     

含约束条件遗传算法在连续催化重整优化操作中的应用

介绍了通过惩罚函数法解决含约束条件遗传算法的实现问题。分别采用内点法和外点法,将有约束优化问题转化为无约束的优化问题,再利用Matlab编制遗传算法程序。通过对连续催化重整优化操作过程仿真计算,证明该方法具有快速收敛且优化结果好的特点。     

试题（卷）库建设与使用

本文主要讨论试题 (卷 )库建设在加强教学管理和改革考试办法中的必要性、使用试题(卷 )库的优越性以及在试题 (卷 )库建设和使用中应注意的问题     

在经典测试理论框架中重新定义项目难度

在分析经典测试理论中项目难度的易度指数定义P、易度指数补定义q以及△定义对于成绩测试的不合适性和项目反应理论中项目难度与受考能力本质一致性的基础上，提出了经典理论框架中项目难度的两种新定义：固定基准参照点定义和任意基准参照点定义，解决了经典测试理论中测试成绩依赖于特定试卷这一致命缺陷的根源；还提出了项目难度的样本独立性定义，使项目参数的计算不依赖于不受考样本．     

GMM驱动镗杆镗削倒锥形销孑L闭环控制研究

针对GMM智能镗杆镗削异形销孔控制难度大的问题,以现有的控制系统硬件为基础,进行了DSP控制系统的 软件设计,包括A/D采集、反馈检测算法和闭环控制算法的编程实现。并在此基础上开展了控制系统整体性能的测试 实验,分别采用开环逆模型补偿控制、普通PID控制和前馈逆补偿PID控制3种控制方法对实际加工活塞销孔的刀具轨 迹进行了相应的轨迹跟踪实验。实验结果表明,对于低频加工轨迹,采用前馈逆模型补偿PID控制精度比开环逆模型补 偿控制精度要高,达到预期的技术指标。所建立的闭环控制系统具有很好的应用效果。     

项目特征函数的导出及其特征研究

通过一个维度一个雏度地刻划,然后将刻划结果联合起来的方式,推导出了项目反应特征函数,并用数学分析的方法,探讨了项目反应理论框架中的项目难度参数和区分度参数的本质及其与经典真分数理论中的项目难度参数和区分度参数的异同,并指出了项目反应理论在应用中的一些误解和误用.     

基于粗糙集的车牌字符特征提取方法探讨

本文介绍了一种基于粗糙集理论的优化车牌字符识别的方法。粗糙集理论是一种继神经元网络和模糊数学之后的新的处理含糊和不确定性知识的数学工具;粗糙集方法是一种具有发展潜力的智能信息处理方法。本文主要思想就是在汉字的网格特征提取过程中保持分类能力不变的前提下,通过知识约简提出了一种车牌字符网格特征选择的改进算法;它不仅找出了对识别最有效的网格特征集,而且可以大大降低图像特征空间的维数,减少工作量和无用特征干涉,从而提高了分类识别率。     

并联机构智能优化设计方法研究

本文分析介绍了近年来兴起的智能优化算法——遗传算法用于并联机构优化设计的基本思想和应用方法，以雅可比矩阵的条件数为优化设计目标，建立了Stewart并联机构结构参数优化设计的数学模型，分别采用两种编码方式优化设计了平台的结构参数，并用MATLAB软件编程，得到了较为合理的结果。     

关于Top-N最频繁项集挖掘的研究

最频繁项集挖掘决定了文本关联规则挖掘算法的性能,是文本关联规则挖掘中研究的重点和难点。该文分析了当前最频繁项集挖掘方面的不足,改进了传统的倒排表,结合最小支持度阈值动态调整策略,提出了一个新的基于改进的倒排表和集合理论的Top-N最频繁项集挖掘算法。同样,给出了几个命题和推论,并把它们用于该文算法以提高性能,实验结果表明,所提算法的规则有效率和时间性能优于NApriori算法和IntvMatrix算法。     

基于J2EE的网络考试系统的设计与实现

本文设计实现了一个基于J2EE的网络考试系统。通过对该网络考试系统的需求分析和系统分析,重点阐述了系统的性能需求、功能分析和设计、数据库设计以及题库设计,并对题库设计方案的选择进行了探讨和分析。完成了网络考试系统数据库的设计,并实现了题库管理、系统管理、考试管理、基本信息管理等功能模块,实现了选题组卷算法和洗牌组卷算法。     

两种教育测量理论在试卷质量控制和评价中的应用及其展望

研究归纳了经典测量理论与项目反应理论的异同,通过文献检索的方法阐明项目反应理论在国外教育机构已得到普遍运用,而国内医学院校的试卷质量控制和题库建设还停留在经典测量理论阶段,需要指导理论和方法的革新。     

基于关系网络的新型学习控制

设计了一种不同于传统智能算法如自适应控制与模糊控制等的智能控制算法,该算法基于目标输入关系网络, 借鉴强化学习的思想,采用输出试探与评价进行学习,是一种模型无关的控制算法,该算法可以与随机优化算法结合,通 过实验,验证了其在控制过程中有效性,并通过与遗传算法结合,验证了与遗传算法相结合的该智能算法的控制效果。