空袭目标威胁估计的模糊决策

针对传统线性加权模糊综合评价方法的精确性，重点对空袭目标威胁估计中的模糊因素，给出相应要素的隶属函数，采用模糊决策对其进行综合评估，并与传统方法进行了比较。     

供应链失效风险识别与评估*

供应链风险是影响供应链实践应用的关键因素之一,供应链风险管理是供应链管理的重要内容。采用故障树理论和模糊理论对供应链风险进行了分析,构造了供应链失效风险故障树,该故障树由供应商、制造商、分销商三部分组成;分析了各个部分的失效原因,设计了正态模糊算子,阐述了供应链风险概率计算方法。针对一个供应链实例,采用上述方法对各个要素失效风险进行了定量计算,确定了供应链失效风险等级。     

模糊控制中解模糊方法的研究

论述了解模糊方法在模糊控制器中所起的作用，模糊控制器的解模糊过程对由模糊规划推理获得的控制性能影响很大，因此研究解模糊方法对模糊控制器的影响是十分重要的。在此对几种解模糊的方法进行了分析研究，并给出了相应的仿真试验结果。     

彩色栅格地图滤除背景的模糊梯度方法

在总结栅格地图特性的基础上，利用梯度边缘检测和模糊边缘检测方法的思想，采用分区域梯度模糊检测方法，克服了梯度算法对糊模要素提取不佳的缺陷，较好地实现了地图背景的滤除，并在滤除背景的前景图上采用分色和数学形态学方法，得到了所需的前景要素。通过实验证明，此方法提取的前景要素清晰度高、连续性好、处理速度快并能很好地解决粘连等问题。     

基于模糊评价方法的环境分析评价系统

介绍了模糊评价方法与计算机软件技术相结合的典型实例一农业部环境分析评价系统。并叙述了模糊评价方法的内容，结合源代码对模糊评价在环境分析评价系统中的具体实现情况进行了详细说明。     

基于分段模糊Lyapunov方法的离散模糊系统分析与设计

研究了基于分段模糊Lyapunov函数的离散T-S模糊控制系统稳定性分析及控制器设计问题．首先,在定义离散型分段模糊Lyapunov函数的基础上,提出了一个新的判定开环离散T-S模糊系统稳定性的充分条件．该条件仅需在每个最大交叠规则组内分别满足模糊Lyapunov方法中的条件,从而降低了公共Lyapunov方法和模糊Lyapunov方法的保守性和难度．然后,利用并行分布补偿方法对闭环系统的稳定性进行了分析并设计了模糊控制器．最后,一个仿真示例说明了本文方法的有效性和优越性．     

基于遗传算法的模糊聚类在高校绩效考核中的应用

介绍了将改进的遗传算法与模糊聚类的分类方法相结合,使其更加适用于成人高校绩效考核问题中。深入研究了绩效考核问题,掌握国内外研究现状,并对绩效考核问题的各要素进行分析建模,进一步构建出模糊聚类的绩效考核模型。     

基于软分类和卡尔曼滤波方法的模糊规则提取

提出了一种新的基于遗传模糊软分类和卡尔曼滤波方法的模糊辨识算法.该算法由3个步骤组成：（1）基于遗传算法确定模糊C均值（FCM）中的最佳分类数,从而确定模糊规则的前件和样本在各类中的隶属度;（2）采用最小二乘法（LS）来确定模糊规则后件的初始参数;（3）用卡尔曼滤波方法调整后件参数.最后,运用该算法对我国全要素生产力进行了模糊规则的提取.     

FAHP方法在信息安全风险评估中的研究

本文在分析影响信息安全风险的因素的基础上构建了信息安全风险分析的层次结构模型，提出了采用模糊层次分析法（Fuzzy-AHP）对风险进行量化分析的方法。该方法采用三角模糊数来表示基于群组决策的信息安全风险各因素的判断矩阵，并用层次分析法来对专家判断结果进行处理，为决策提供了更合理的数据。     

彩色扫描地图的自动分色算法研究及实现

对彩色扫描地图图像的色彩误差进行了分析，运用特征向量匹配法对地图上黑版要素进行分层，然后对地图的色彩空间进行转换，并提出了基于二维直方图模糊约束的模糊C－均值（FCM）聚类方法，较好地解决了地图的自动分色问题。该方法已编程实现，效果比较理想。     

基于离散化误差补偿的试题难度题量控制方法

自动组卷是高校实现考试规范化、科学化的重要手段。考生的平均成绩可以通过试卷的平均难度来控制。然而,如何确定各种难度的题量是关键技术。利用正态分布来确定各种难度的题量,是目前研究的一个方向。提出了对难度进行离散化正态分布后,利用对称积分求取各种难度的概率分布,并且采用比例误差补偿方法减少误差。同时,根据自动组卷的具体问题,确定了标准差取0. 2更加合适,并且给出了在不同的总题量下各种难度题量的分配方案。结果表明,基于离散化误差补偿的试题难度题量控制方法能够较好地控制各种难度的题量,为自动组卷策略提供了有效的依据。     

基于知识点的试题库组卷算法

该文介绍了一种基于知识点的,采用离散型随机变量的二项分布函数构造选题算法的方法。该算法把题型平均难度系数、题型个数作为主要控制目标,以包含题目题型作为主要条件筛选知识点,以此选择试题,而后对题目按知识点的各难度等级分类,从而按知识点选题组卷,并运用适当的组卷策略优化组卷结果。     

大学高等数学考试系统的设计

在高校对不同层次不同专业的学生组出合适的高等数学试卷,学生的能力水平、试卷的难度系数和区分度是衡量试题质量的重要参数。如何快速准确地获得学生的能力水平、试题的难度系数和区分度则是随机组卷考试系统中的一个难点。文章提出了一种基于Logistic模型和矩阵理论的解决方案,该方案借助计算机强大的处理能力计算优化学生的实际能力水平以及试题的实际难度系数和区分度,从而提高题库命题的合理化水平。     

通过试题难度控制试卷难度方法的探讨

命题是考试工作中非常重要的一个环节。一份试卷中各个试题的难度以及各级难度试题所占的比例将最终决定一份试卷的难度。文章通过分析试题难度,对试题难度进行量化后,根据试卷中各级难度试题所占的比例计算整份试卷的难度。考试结束后根据实测试卷难度和预估的试卷难度进行比较,为以后的工作提供依据。     

基于统计学习的试题难度系数修正算法

试题的难度系数是自动生成考试试卷、影响考试质量的一个重要因素。然而,如何准确确定试题的难度系数是考试系统的一个难点。提出将试题的难度系数分为理论难度系数G和样本难度系数G_k,并将序列{G_k}构造到Hilbert空间上,利用Hilbert空间的完备性,得出了序列{G_k}收敛于G。最后利用统计学习理论的经验风险最小准则,构造了G_k的一个学习器模型,该模型建立在严密的数学理论基础之上,具有收敛速度快和根据考试样本数据进行学习修正的特点。     

应用Moodle平台的无纸化考试模式

针对高校考试任务繁重的现状,以及耗费大量人力物力等困境,本文提出基于Moodle课程平台的无纸化考试模式。Moodle平台可以快速建立题库,同时支持按章节或难易程度组卷,便于学生自主检测学习效果,满足个性化学习需求,同时支持试题分析;可以解决高校考试成本高及教学资源复用难等问题。     

Comparison of examination methods based on multiple-choice questions and constructed-response questions using personal computers

The aim of the present research was to compare the use of multiple-choice questions (MCQs) as an examination method, to the examination based on constructed-response questions (CRQs). Despite that MCQs have an advantage concerning objectivity in the grading process and speed in production of results, they also introduce an error in the final formulation of the score. The error is traced to the probability of answering a question by chance or based on an instinctive feeling, which does not enable the ascertainment of the knowledge of the whole background included in the question. In the present study, both MCQ and CRQ tests were given to examinees, in the framework of a computer-based learning system. Avoiding the procedure of mixed scoring, e.g. both positive and negative markings, a set of pairs of MCQs was composed. The MCQs in each pair were similar concerning the same topic, but this similarity was not evident for an examinee that did not possess adequate knowledge on the topic addressed in the questions of the pair. The examination based on these “paired” MCQs, by using a suitable scoring rule, when made to the same sample of students, οn the same topics and with the same levels of difficulty, gave results that were statistically indistinguishable with the grades produced by an examination based on CRQs, while both the “paired” MCQ test results and the CRQ test results differed significantly from those obtained from a MCQ test using positive-only scoring rule.     

试题库中自动组卷的算法及试卷测评策略

组卷和试卷测评是网络考试系统的核心内容,为此,在深入研究的基础上,提出了基于难度级别的分割递归算法和状态链表的随机抽题算法,实现了快速组卷过程.基于该组卷方式,介绍了试卷的4个主要评测指标.最后给出了具体实例加以论证.该算法已经成功应用于实际网络考试系统中.     

基于向量空间模型的问答题智能化评分系统

网络考试系统中问答题自动评分一直是一个技术难点。为了突破该技术难点,设计并实现了一种基于向量空间模型(VSM)的问答题智能化评分系统。该系统首先依据VSM将学生的答案及标准答案表示成特征向量的形式,然后计算学生的答案与标准答案的相似程度,从而确定学生的得分。该系统采用J2EE技术实现,并已成功应用到了网络考试系统中。     

基于多因素语义相似度的主观题自动评阅方法研究

主观试题自动评阅系统涉及人工智能、模式识别以及计算机自然语言理解等复杂的系统知识,是无纸化考试中自动阅卷系统的设计难点。为此,仿照传统考试过程中人工阅卷的基本思路,把主观试题的自动评阅问题分解为知识库的构建、概念相似度的计算以及语句结构的处理等三部分,并把一种改进的多因素语义相似度算法引入到概念相似度计算,详细设计了主观试题的计算机自动评阅模型。实例运行结果表明,占总数70%的计算结果在可接受误差范围内。