一个改进的通用成卷模型

针对现有试题库系统普遍存在的成卷结果“不可直接使用”的问题，通过对试卷的“可用性”进行分析，建立了试卷评价函数，改进了现有的成卷模型。通过对高教出版社发行的多门试题库的实际使用表明，该模型不仅具有更强的通用性，而且大大提高了成卷结果的可用性。     

基于遗传算法的成卷策略的设计与实现

本文提出了一个运用遗传算法来进行成卷的策略。它根据成卷要求，运用统计学的知识来进行以概率选题；并且保留了适值比较大的染色体到下一代，这样防止了早熟现象的发生。最后得出的试卷不仅能满足命题要求，还杜绝了在一张试卷中出现重题。     

广东省自学考试试题库（成卷）专家系统的设计与实现

本文结合广东省高教厅自考办下达的《自学考试试题库通用软件系统》,研究了自学考试试题库通用系统的特点,选题策略优化的理论基础,软件实现手段和人工智能、专家系统技术的运用,并与高等学校试题库通用软件系统进行了比较,分析了各自的优缺点,并对CAT未来的发展作出了展望。     

基于链表的m*n不同顺序工件排序算法的研究

在单件、多品种、小批量机械制造业的生产计划编制中,m*n不同顺序工件排序问题(也称Job-Shop调度问题)是一个重要的问题。对m*n不同顺序工件排序算法的研究不仅是对排序理论的一个补充,而且对于解决单件、多品种、小批量机械制造业的现代化管理也会起到积极的推动作用和影响。本文提出了一种基于链表的求解m*n不同顺序工件排序问题的算法,经分析及实验验证,利用这种算法求解m*n不同顺序工件排序问题可得到十分满意的结果。     

基于改进蛇模型的步态轮廓提取

提出了一种基于Snake模型的改进算法，不仅能够精确地搜索到图像轮廓，且程序运行速度较快。该算法在CMU数据库上进行了实验，结果表明提取出的步态轮廓完整且封闭，能有效地提高识别率。     

基于云模型的NSGA-Ⅱ算法改进

如何使算法快速收敛到真正的Pareto前沿,并保持解集在前沿分布的均匀性是多目标优化算法重点研究解决的问题.提出一种基于云模型的改进NSGA-Ⅱ算法,利用正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点,分别对交叉、变异、拥挤距离算子进行改进.使算法既具有传统的趋势性和满足快速寻优能力,又具有随机性.在提高收敛速度与保持种群多样性之间做了个很好的权衡.通过求解多目标背包问题,对本文算法的多目标优化性能进行了考察,并与NSGA-Ⅱ算法进行比较,结果表明本文算法在整个解空间内能快速搜索到Pareto最优解,使搜索到的Pareto最优解在前沿均匀分布.     

应用线性规划模型调整作物生产结构

东陵区是沈阳市郊区。过去,由于农作物生产结构不合理,致使农产品的商品率和经济效益都比较低,1983年以来,进行了资源调查和农业区划。1986年又在调查和区划所收集的资料和数据基础上,应用线性规划建立数学模型,调整作物结构,形成了新的作物生产规划。按照新的规划全区种植业净产值可达11309.9万元,比1983～1985年三年平均净产值增加2004.9万元,粮豆总产可达4.3亿斤,蔬菜总产量可达6.3亿斤以上,保证了满足供应城市和自给生产的需要。     

改进稀疏表示模型的目标跟踪

针对受到光照、遮挡及姿态变化等引起的目标外观发生变化时,目标跟踪的鲁棒性和准确性较差的问题,将稀疏表示引入到粒子滤波框架进行目标跟踪,提出一种稀疏协同模型。首先,在目标运动定位模型中,使用灰度强度值表示目标对象;其次,判别模型通过训练正负模板集获得最优分类特征,并在生成模型中对目标直方图加权以提高目标生成效率;然后,将分类判别模型和生成模型集成在协同模型中,利用重构误差确定目标;最后,通过各模块独立更新,减少目标外观变化对目标跟踪的影响。实验结果表明,所提方法的平均中心误差仅为7.5像素,且具备良好的抗噪性和实时性。     

一个综合评价模型及程序实现

一个综合评价模型及程序实现遵义医学院附院王晓华评价一个目标时，通常有多个评价因素和多个评价等级，而各个评价因素在评价中的重要性又是各不相同的，鉴于此，笔者介绍如下综合评价方法，并给出应用示例及Ｐａｓｃａｌ程序。１评价模型１．１平均矩阵Ａ设评价因素为ｋ...     

关于ePSF模型的一个注记

有效点扩散函数(ePSF)方法是天体测量中对欠采样星象进行定位的一种重要方法,其中的一个关键是建立准确的ePSF模型。通过对人工模拟星象的实验研究发现,采样星体数目对ePSF网格模型的准确性影响不大,只要每网格内保证两个采样星体数据,就基本可以保证获得一个稳定的ePSF网格模型。     

基于动态评价函数的试卷自动生成系统的设计与实现

介绍了一种适合各类课程的试卷自动生成系统的设计.主要介绍试题控制指标的确定、系统结构、系统功能和在开发过程中所应用的关键技术,还具体给出题型、知识点、时间及难度的4个动态评价函数和基于这些评价函数的自动组卷算法以及实验测试数据.     

再谈试卷自动生成系统的设计与实现

介绍一种适用于各类课程的试卷自动生成系统的设计,主要介绍试题指标的确定、系统结构和系统功能,以及系统开发过程中所应用的技术,还着重介绍了过滤题库与随机选题结合的组卷算基.     

一种改进的遗传算法及其在组卷系统中的应用

针对遗传算法容易出现早熟和收敛速度慢的问题,根据群体适应值分布的变化特点,提出一种新启发性的基于小生境技术的自适应遗传算法(ANGA).其基本思想是:根据群体中各个个体的适应值分布情况加以启发,引入一个自适应的常数Cmin,通过自适应调整Cmin以适时改变群体适应值的分布,优化了各个个体被选择的概率,并以目前的计算机等级考试三级信息管理技术的组卷为例,采用ANGA算法进行了仿真计算.仿真结果表明,该算法能够在较短的时间内完成组卷,组卷效率、成功率高,对初值不敏感.     

智能组卷及网上考试系统的研究与应用

通过对现有的网上考试系统及组卷算法的研究,提出新的网上考试系统设计方案。对现有考试系统的数据库进行改进,及对现有的多目标、多约束矩阵组卷模型通过线形转换成单一目标向量规划组卷模型。针对该模型提出一种基于混沌遗传算法的智能组卷技术,并根据该算法及组卷特征,对编码方案做相应的改进。以改进后的数据题库为测试用例,对所提算法的性能进行测试。结果表明,与遗传算法相比,所提的算法在组卷成功率、速度及质量方面均得到改善。     

基于混合智能算法的组卷策略研究

提出了基于混合智能算法的组卷策略,将神经网络、改进遗传算法的计算优势与自动组卷数学模型相结合,以用户理想试卷中的试题参数作为神经网络的训练样本,对影响组卷效果的各项指标的权重进行自学习,将得到的权重矩阵用于遗传算法的适应度函数的设计中,并对遗传算法的编码方案、遗传算子进行了改进。实验结果表明,该算法可以有效地提高智能组卷的速度以及成功率。     

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.     

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。     

试卷难度评估体系与控制模型

给出了试题难度和试卷难度的一种评估指标体系,讨论了试题、试卷难度的控制方法,并给出了试卷难度的一种控制模型和实现思路,以及该难度控制技术在智能型试卷自动生成系统中的实现,为智能型试卷自动生成系统中试卷难度的控制提供了理论依据.     

基于推理的组卷数学建模及其应用

针对多目标约束空间优化的组卷问题,采用目标参数降维和推理技术相结合的方法,提出一种推理匹配组卷数学模型,该模型具有动态规则库设计免维护、推理抽题满足用户主动参与组卷等特点,能够提高试卷的实用性,并可有效避免后续遗传算法组卷早熟现象。