基于EDPSO算法实现智能组卷

组卷问题是一个多重约束的组合优化问题,目前已有多种组卷策略、组卷算法都从某一方面或某几方面对智能组卷系统进行了改进和研究,并取得了一定的进展,文中基于分布估计离散粒子群算法进行了组卷.     

机器组卷问题的遗传-蚂蚁算法研究

计算机智能组卷的关键技术在于组卷算法，蚂蚁算法在初期信息素缺乏导致搜索时间较长；遗传算法需要在一组解中寻找最优解而产生大量的重复数据，导致算法效率较低。为了开发出一个具有高效性和鲁棒性的组卷算法，提出了一种融合遗传算法与蚂蚁算法的机器组卷算法，算法利用遗传算子操作的全局收敛快的特点，将最优结果作为蚂蚁算法的初始信息素分布，按照蚂蚁算法的并行反馈信息、求解效率高的特点进行信息更新求得最优解，优势互补。实验表明，算法在收敛性和寻优性都有很好的效果。     

高校课程考试自动组卷算法的研究设计

为了规范高校日常课程考试,在对常用组卷算法研究与分析的基础上,设计一种组卷算法,该算法既利用随机抽取算法速度快,算法简单的优点,又借鉴了回溯算法求解的思想,提高了组卷成功率.系统采用C/S,Visual Basic及VBA技术线路,通过两年的运行测试,在题库仅有近百道题的情况下,也能完成自动组卷,降低了组卷算法时题库题量的依赖性.     

自适应遗传算法在智能组卷中的应用研究

以传统自适应遗传算法为基础,提出了一种改进的智能组卷算法,基于该算法,设计并实现了一个《编译原理》课程智能组卷系统.结合实际问题建立了组卷问题的数学模型,并针对该数学模型对遗传算法的编码方式和种群最优保存策略进行了改进.改进后的算法在保证组卷质量的前提下,提高了搜索速度并且有效避免了传统遗传算法中经常出现的早熟现象.     

一种组卷策略算法

提出了合理分配试题的知识点和试题难度分布的方法，并将其运用于数学模型建立中，设计了一种以多目标优化数学模型为选题依据的智能组卷算法。     

浅谈基于遗传算法的自动组卷技术的研究

本文从分析自动组卷技术的发展出发,分析了目前三种常用的组卷技术存在的优缺点,描述了自动组卷过程中试题库的设计,详细的阐述了基于遗传算法的自动组卷技术中传统的遗传算法存在的不足,并提出了对遗传算法的改进和优化,主要针对染色体编码的改进、适应度函数设置的优化、交叉算法的改进以及变异算法的优化四个方面进行研究。     

士兵职业技能鉴定的智能组卷方案研究

针对士兵职业技能鉴定平台在使用过程中发现的试卷质量问题,文章提出了基于改进随机抽取算法的智能组卷方案,实现了快速高效组卷。该算法目前已成功应用于士兵职业技能鉴定平台的考核系统中。     

基于知识体系结构的组卷方法研究与应用

现有组卷算法未考虑组多份甚至数十份难度一致、知识点均衡试卷的情况,基于此提出了一种针对计算机类课程知识体系结构的改进随机组卷算法。该算法抽题前预先存取数据库中某课程试题,确定试题的抽取范围后,再从候选题集合中遵循未抽取题目的知识点优先原则,依次为多份试卷随机抽取试题。实验结果表明,基于知识体系结构的随机抽取算法与按章随机抽取算法、传统遗传算法相比,组卷效果有更好的提升。     

组卷算法研究与实现

研究并实现了一种符合实际需求的组卷算法,它是题库建设及计算机自动生成考核试卷的核心技术。该组卷算法的目的是保证自动组卷的快速、合理并符合试卷基本要求和教师专门要求,采用的方法是反复随机筛选法,搜索本卷未抽取的试题,逐一用多个要求的条件判断该题是否符合要求,每搜索一次后若题量未够,则进行下一次搜索并放松条件（即去掉一个判断）。在对多门课程题库的多次组卷结果的分析后,该算法能很好地满足在知识点上分布平均,最近曝光度低、难度符合要求,一次抽出的各套试卷之间重复题少。该算法已应用于在电大多门课程的考核出题中,结果表明其减轻了教师的大量重复性工作,而且能保证考核的有效性和合理性。     

基于改进蝗虫优化算法的智能组卷策略

针对传统组卷策略组卷时间长、试卷质量低等问题,本文提出了一种基于改进蝗虫优化算法的智能组卷策略。首先,综合知识点覆盖率、难度系数等因素,建立多目标评价模型;其次,将试题组合方案编码为蝗虫个体,通过蝗虫优化算法寻找最优组合方案,引入最优导向与随机竞争策略更新个体位置,以增强算法全局搜索能力;结合模拟退火思想,以使算法有能力跳出局部最优;引入余弦自适应函数调整搜索步长,以提升算法收敛速度。根据最优试题组合方案,生成一套高质量的试卷。实验结果表明,基于改进蝗虫优化算法的智能组卷策略与PSO-GA相比,组卷时间降低了52%,适应度提升了19%;与传统蝗虫优化算法相比,组卷时间降低了30%,适应度提升了14%。     

“信号与系统”课程试题库的设计与实现

信号与系统课程是电子信息类专业的基础课,在整个培养计划体系中起着重要作用。随着教考分离的实施和教务部门对试卷重复率的要求,设计开发该课程的试题库十分必要。本文介绍了该课程试题库的设计与实现方法。目前,信号与系统试题库包括：目录管理、试题录入、试题查找、试题修改、自动组卷和手动组卷等主要功能模块,可以方便的录入试题,并进行组卷。截止目前为止,本试题库中已包括453道题目,涵盖了6大类型题型,可满足课程考核的基本需求。今后,还将继续增加试题库的试题数量和类型,对其功能进一步优化。     

大规模多用户并发控制的防火墙实验系统

研究了大规模多用户虚拟分组及其应用技术,设计了虚拟用户分组算法及分组日志算法,实现了大规模多用户并发控制的防火墙实验系统.该系统支持大规模多用户并发访问而不相互冲突.对系统的测试以及实践证明,该系统可支持百名用户同时实验,响应时间不超过3s.     

Mie散射的数值计算

介绍一种光散射的物理量的数值计算法。用此法编制的程序,计算速度较快,可计算的颗粒尺度范围较广。给出了这一算法的计算公式、程序框图、运行时间及颗粒尺寸范围。     

一种轻量级隐私保护的RFID群组证明协议

设计高效安全的群组证明协议有利于RFID(Radio Frequency Identification)系统的广泛应用.本文提出了一种轻量级隐私保护的RFID群组证明协议LPGP(Lightweight Privacy-Preserving Grouping Proof),LPGP协议只使用计算复杂度比较小的伪随机发生器和散列运算来提高协议的运行效率,并且LPGP协议具有认证性、隐私性和可证明安全性,满足了RFID系统群组证明协议的安全性要求.与现有的群组证明协议相比,LPGP协议的标签只需较小的计算复杂度和存储空间,具有较高的效率.     

MIMO-OFDM系统的GFDFR空频编码分组方法及其检测

该文提出了一种可应用于具有保护虚载波和直流虚载波的多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统的分组满分集满速率(GFDFR)空频编码分组方法,并给出了适合GFDFR空时(频)编码系统的混合概率数据关联与球形译码(PDA-SD)硬判检测算法和基于硬判检测结果的邻域搜索软输出检测算法。在此基础上提出了一种基于硬判检测结果的一维邻域搜索软输出检测算法,有效降低了运算复杂度。仿真结果表明,提出的GFDFR空频编码分组方法对保护虚载波数目不敏感,具有较好的鲁棒性和实用价值,相应的硬、软判检测算法均获得了较好的性能。     

基于多方法集成的复杂工艺优化

介绍了基于模式识别、神经网络、遗传算法、非线性回归等多种智能技术集成的复杂工艺过程优化系统的设计思想、体系结构、关键技术和实现方法,主要解决多因子、高噪声、非线性、非高斯分布和非均匀的复杂工艺系统难题。采用Agent技术设计系统的体系结构,用偏最小二乘法和Chelyshev多项式建立领域模型,通过演化计算进行最优问题求解,并用正交实验取得模型学习的样本数。实际应用证明,利用这些方法可以在很少的实验情况下,使建立的模型能在较大误差范围内指导生产实践。     

基于模糊C均值算法的协作学习分组系统研究

在分析"WebCL系统模型"基础上,根据学习者的学习风格和特征的模糊性,采用模糊C均值(FCM)算法进行分组.实验结果表明,该方法增强了协作学习分组的可靠性,同时能够明显提高协作学习的效果.     

基于非正交多址接入系统的多用户分组优化算法

用户分组算法作为非正交多址接入(NOMA)的关键部分,对系统吞吐量和用户公平性具有重要影响。当用户数量和可用的资源增加时,用户分组的最佳调度将变得不可行,该文提出一种子带间多用户分组优化算法。该算法首先根据用户信道增益差异和子带复用用户数限制条件进行多用户初始分组处理,减小用户搜索空间,然后逐步完成初始分组用户间的优化组合,以几何平均用户吞吐量最大为用户分组准则,进一步提升小区边缘用户的吞吐量。仿真结果表明,所提算法与传统的用户分组算法相比,系统总吞吐量和几何平均用户吞吐量性能提升均超过3%。     

基于分级控制的CA系统密钥管理策略

数字电视条件接收（CA）系统是有线电视提供商实现其商业运营的关键技术，合理高效的密钥管理策略确保了CA系统的安全、稳定运行。在简要说明CA系统多层加密体系的基础上，提出了一种基于分级控制方式管理频道并采用MKA算法进行用户分组和密钥分配控制的密钥管理策略，该策略能够有效减小密钥分配时对带宽的占有量，并使系统实现对用户及其订阅频道的有效管理。     

基于项目反应理论的HSK自适应分级考试系统

为了提供一个高效、准确的HSK分级考试系统,文中提出了一种基于项目反应理论的对外汉语教学（HSK）自适应分级考试系统。该系统基于项目反映理论,并以试题作为一个基本的测试项目。当测试开始时,测试者可以自选等级,系统根据受测者指定的等级从题库中随机抽取若干题目组成一套试卷进行测试,根据测试结果,使用本文中设计的基于项目反映理论的试题抽取算法自动向受试者推送合适等级的测试题目。当满足试题抽取的终止条件时,系统将给出受试者合适的HSK学习级别。通过对学生考查实验并进行模型分析表明,该系统具有测试准确、效率高的特点,达到了设计要求。