智能组卷系统的研究与实现

分析影响组卷的成因遴选了组卷的因素,采用数据库初始化技术,应用改进的遗传算法实现了组卷系统.一系列实验仿真结果显示,改进算法在实际组卷中确实在组卷效率、组卷结果等方面优于传统算法.     

基于粒子群算法的智能组卷系统研究与实现

依据企业人才培养的考核要求,对组卷环节进行研究和改善,建立起规范高效的智能组卷系统.组卷问题是一个在多约束条件共同作用下的优化问题,难以用传统的计算方法进行求解.引入粒子群优化算法,实现了问题的快速求解.实现了基于粒子群算法的组卷模型,测试结果表明,基于粒子群算法的自动组卷系统成功率高、耗时短,系统界面友好,满足用户需求,有效地提高了工作效率.     

改进型遗传算法智能组卷系统的设计与实现

本文介绍了改进型遗传算法智能组卷系统的需求分析,然后根据分析结果来设计和实现具有良好的通用性和可扩展性一套智能组卷系统,其中组卷算法的关键点给出了具体的实现代码。     

智能组卷中提高系统运行效率的算法研究

本文介绍智能试题库管理系统的设计思想，对Ｐｒｏｌｏｇ语言回溯匹配进行了改进，详细分析了三种组卷匹配算法的效率。     

改进的遗传算法在智能组卷中的应用研究

讨论智能组卷问题求解的理论模型,根据人工智能中的遗传算法的原理和思想,通过采用新的编码方式、交叉算子和变异算子等方法,利用自适应遗传算法实现单套和成批试卷生成.通过实例分析,实验结果表明该组卷方法具有组卷成功率高和组卷速度快的优点.     

故障诊断系统中深浅知识集成表示方法的研究

传统的故障智能诊断系统大都只是基于专家经验,但是,由于现代设备的复杂性,使其往得不到准确的结果,这时必须借助于与诊断对象有关的原理性知识,本文基于设备的层次性理论,提出了一种深浅知识集成表示模型,并采用面向对象表示和产生式规则相结合的方法予以实现,深浅知识的有效结合,不仅可以提高故障诊断的准确性,而且诊断推理的效率也得以提高。     

基于专家知识的试题库系统研究与开发

针对高校试卷命题的实际需要，建立了基于专家知识的网络试题库模型，并在《数据结构》课程中得了实际应用。本文重点阐述了一种将专家知识与经验知识相结合的组卷模式，并对其中的关键技术进行了深入探讨。实际应用结果表明，该模型充分体现了组卷的科学性与合理性。     

CAT中智能组卷系统的设计与实现

随着计算机技术的迅猛发展，网络应用的不断扩大和普及，伴随着教学要求的不断提高，远程教育作为现代教育的一个重要组成部分也日趋成熟和广泛，计算机辅助测（Computer Assistance Test，CAT）是其中一个重要的方面。文章对CAT中基于Web的智能组卷系统的设计与实现进行了研究。该系统采用当前流行的B／S模式架构，运用ASP网络编程技术构建而成，其技术解决方案对其他类似的在线考试平台和自动组卷系统同样具有借鉴和参考价值。     

组卷系统的优化与实现

"组卷系统"是以各种题型与难度的试题库信息为基础,利用计算机随机抽取具有少重复、难易度适当的试卷,并使对试卷的排版、打印和存档及日常的考核工作更加方便.现有的"组卷系统"已开发了不少,但能真正满足实际需求并不多,本文以已开发完成组卷系统为例就系统功能的设置、优化与实现作一些探讨.     

智能组卷系统的研究

对组卷系统的要求和目标进行了探讨，指出了组卷问题的一般过程。同时应用矩阵理论的方法为组卷系统的建模问题进行了研究。     

基于区分度的智能组卷难度正态分布算法

给出了一种依据试卷区分度确定算法参数的智能组卷难度正态分布算法。实例表明,相对于目前的通过设定组卷难度区间的概率和为1来确定算法参数,生成的试卷更好地体现了组卷难度分布设计所要求的试卷对不同考生的知识能力的区分和鉴别的考核要求。     

基于混合知识表示的专家系统设计

论述了混合知识表示的重要性,介绍了知识表示应具备的性质和基本原则,运用混合知识表示方法设计了切屑折断过程与槽型ＣＡＤ专家系统。     

鱼病诊断专家系统中知识表示的研究

根据建造鱼病诊断专家系统的要求,论文提出了系统的鱼病知识表示策略:首先将鱼病诊断知识抽象为概念化、形式化模型,然后将概念化、形式化模型转化为基于关系数据库的鱼病知识表示模型,该策略对构造鱼病诊断专家系统具有重要的理论与实践指导意义。     

GSIES-TOOL中的知识表示及知识库的构造

在开发岩土工程安全监测专家系统开发工具(GSIES-TOOL)的过程中,针对岩土工程安全监测领域的具体特点,将传统的产生式规则和推理树、方法、实例、解释机制封装在一起,设计了一种新的知识表示方法OORL。在用OORL来描述该领域的知识后,根据对该领域知识的分类,进一步采用树形结构对该系统的知识库进行了分级构造,并通过双向链条机制对知识库中的相邻层次进行约束,以确保对知识库维护的安全性。由此而建立起来的知识库层次性好、推理效率高、易于管理。     

面向维修专家系统中维修知识的组织与表达研究

针对复杂装备系统的特点,文章首先对复杂装备系统概念树的建立进行了描述,在建立概念树的基础上,提出了一种面向对象基于框架和规则集成的维修知识表示方法,最后给出了概念树维修对象的描述实例。     

故障诊断专家系统的可拓知识表示和匹配研究

知识表示和匹配是设计专家系统的核心问题;首先通过引入基元理论,实现了产生式、语义网络、框架和案例的基元表示,建立了故障诊断专家系统的可拓知识表示模型,该模型包括激励基元、测量基元和结论基元3个部分;然后提出了先匹配激励基元再匹配测量基元的可拓知识匹配步骤,并构建了属性精确值和区间值混合的匹配度计算公式;最后以某型大气数据计算机的测试数据为例,与建立的可拓知识进行匹配,诊断结果与实际情况相符。     

医学专家系统中知识表示、获取和推理的两种方法

文章提出使用模糊数学的方法和基于规则的神经网络的方法来构造一个呼吸道疾病方面的专家系统,包括知识的表示、获取和推理。对模糊数学方法,用模糊集来表示所考虑的症状与所有可能的疾病。医学知识存储在症状与疾病的模糊关系上。推理时使用模糊关系合成的方法。对基于规则的神经网络方法,从规则集中自动构造网络的结构,确定隐层节点数和连接权值。用并行的方法进行推理。     

面向对象知识表示在起重机专家系统中的应用

知识表示是专家系统的关键组成部分。在对知识表示的方法进行探究的基础上,根据起重机操作专家系统的特点,采用面向对象与产生式表示方法相结合的混合表示方法对其专家知识进行表示,并在C＋＋程序语言环境下实现起童机操作知识的表示,同时给出起重机操作的知识表示实例,用此法开发的专家系统具有代码短、易维护、易修改和易扩充的优点。阐述了起重机操作专家系统如何用面向对象方法封装规则、建立知识库、实现知识推理和具体的应用要点。     

基于模糊框架-产生式知识表示及推理研究

知识表示是专家系统求解能力及正确性的基础。针对不同知识表示方法的局限性,采用框架与产生式知识表示法结合表示专家知识。同时鉴于传统知识表示及推理方法在描述事实生产中不确定知识及经验中的缺陷问题,将模糊推理与知识表示相结合,应用模糊因子,定量细化描述模糊知识;并结合知识表示特点应用动态加权平均匹配函数及模糊推理方法,提出基于模糊框架-产生式知识表示方法及推理的研究,量化地表示知识及推理过程,为决策人员提供更加直观、准确的推理依据。