基于多特征的汉语句子相似度计算模型的研究

句子相似度的计算在自然语言处理的各个领域中都占有很重要的地位。文中深入分析了现有的一些句子相似度计算的方法,这些方法各自从词特征、词义特征或句法特征等某一侧面描述了句子相似的情况,未能全面地描述一个句子的完整信息。文中提出了一种新的基于多特征的汉语句子相似度的计算模型。该方法在基于词的基础上,从句子中词的表层到词的逻辑联系,从句子的局部结构到整体结构,用句子的区分度、相同词的相似度、长度相似度、词性相似度及词序相似度五个方面来综合考虑两个句子相似度的计算。实验结果表明,该方法合理、简便、可行。     

空间数据质量不确定语言评价研究

为解决空间数据质量评价遇到用不确定语言且各属性指标权重不明的问题,引入Vague集理论对不确定语言进行科学量化,利用属性区分度来确定权重,用正理想方案距离进行空间数据质量评价。研究结果表明:基于Vague集和属性区分度的评价结果反映了评价者对空间数据质量信息认识的模糊性和不确定性,能正确确定各指标权重,评价结果更能反映实际空间数据质量,使评价结果增加客观性减少主观性,从而使评价结果更科学。本研究结果可为空间数据质量定性评价提供一种参考方法。     

注册入学形势下高职院校高等数学试卷分析

对高等数学这样的公共基础课来说,检查学生高等数学学习效果一般通过笔试的方式进行,可见,一份高质量的高等数学试卷就显得尤为重要。为了对高等数学试卷有一个较全面的认识,分别从试卷成绩和试卷质量两个方面去讨论,为检验学生学习效果,评估教学水平,改进教学方法、提高制订试卷的质量提供有力的依据。     

基于前景理论和统计推断的区间数多准则决策方法

针对准则权重不完全确定且准则值为区间数的多准则群决策问题,提出一种基于前景理论的多准则决策方法。基于统计推断原理,以各准则下的方案值为样本推断其发生的概率,进而确定期望值参考点。基于区间数可能度确定价值函数,以方案区分度最大为目标构建非线性优化模型并确定方案排序。最后,通过实例分析表明了所提出方法的有效性和可行性。     

专业课程小型题库管理系统的研究

通常的题库管理系统都要根据教育测量理论．选择样本组进行测量,然后根据测量统计分析的结果,修改或选择合适的测试题以完成题库建设。大学计算机课程的自身特点。使其在选用通用题库系统时存在局限性。该题库一方面充分发挥教师的主动性．另一方面借鉴经典测量理论增强其规范性。     

科学地命题和制卷是提高考试质量的重要保证

高等院校教学质量的提高有赖于多方面的措施,其中提高考试质量是重要的一环。本文拟从提高考试质量入手,分析如何科学地命题和制卷,从而提高考试质量。     

Access课程网络题库的构建

本文以Access课程为例,探讨如何构建网络题库,研究Access课程网络题库的构建方法。实际应用效果表明,所构建的题库难度系数合理,考试结果的信度和效度较高,能够全面、客观、公正地评价学生的学习情况。     

一种大规模高维数据快速聚类算法

提出了一种面向大规模高维数据的自组织映射聚类算法. 算法通过压缩神经元的特征集合, 仅选择与神经元代表的文档类相关的特征构造神经元的特征向量, 从而减少了聚类时间. 同时由于选取的特征能够将映射到不同神经元的文档类进行有效区分, 避免了无关特征的干扰, 因而提升了聚类的精度. 实验结果表明该方法能够有效加快聚类的速度, 提升聚类的准确度, 达到比较理想的聚类效果.     

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.     

物理试卷统计分析与评价模型

提出了一个对物理试卷的综合评价体系，以客观评价学生的实际学业水平和教学效果，促进物理教学工作改革。