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.     

试题难度呈正态分布的组卷算法

本文建立了一个试卷自动生成算法。试卷中的题目从题库中选出，题量按题目的难易程度呈正态分布。算法还考虑到试题按章节分布的均匀性等问题。该算法具有通用性，可生成文、理、工各类课程的考卷。     

智能组卷中一种控制试卷难度分布的有效方法

在智能组卷中试题难度分布设计是否合理至关重要。根据教育测量学和考试学的理论，考生的成绩应大致呈正态分布。我们可让试卷中各种难度的试题分数也大致呈正态分布，这样就可通过改变试卷的难度分配达到控制考试平均成绩的目的。     

题库系统智能组卷的MCWDP算法研究

本文介绍了现有题库系统中的组卷算法，重点对多约束性离差求解MCWDP（Multiple Constraint Weighted Deviations Problem，简称MCWDP）模型的算法进行研究，并给出了MCWDP算法在智能组卷系统中所涉及的算法描述和思路描述，最后说明此算法如何使用和组卷后的效果及评价，并将此研究应用于全国性考试。     

基于蚁群算法的智能组卷算法研究

抽象出组卷问题的数学模型,提出使用组卷吻合度来评估组卷质量,成功地将组卷多目标优化问题转换成典型的线性优化问题,基于蚁群算法原理设计了一种新型的智能组卷算法。实验结果表明,与随机算法、遗传算法相比,该算法在组卷效率与组卷质量方面均具有更好的性能。     

基于遗传算法的智能组卷系统实现

遗传算法是数据库技术应用的一种表现形式,本论文从遗传算法,改进的遗传算法,智能组卷的基础理论,依据改进的遗传算法生产智能组卷系统。     

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。     

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.     

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.     

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。     

基于遗传算法的自动成卷系统中题目的选择

论文阐述了利用遗传算法(GA)解决自动成卷系统中题目选择的问题,详细说明了GA的设计过程,并且在理论上说明了其收敛性,然后用实验测试了GA的性能,并在此基础上提出了针对此GA的改进意见,最后比较了几种常用的自动成卷算法。     

自动组卷系统抽题算法研究

随着计算机技术的发展,计算机考试系统孕育而生。计算机考试系统主要作用是根据相同的考试内容和考试要求,在短时间内生成差别较大的试卷。这一目的主要是由抽题算法来完成。该文提出了一种有效的抽题算法。     

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。     

一个改进的成卷模型的研究与应用

讨论两种已有的成卷模型的试卷不可直接使用的原因,分析经典测验理论下的试题库系统的指标体系、指标取值和成卷要求的特点,通过将主观的特殊要求转化为评价函数,提出了一个改进的成卷模型.该模型不仅具有更强的通用性,而且大大改善了成卷结果的质量、提高了试卷的可用性.     

考试系统中的自动组卷算法分析与研究

考试是教学过程中不可缺少的重要环节,它可以检测教学效果和学生对课程的掌握情况,为教学改进提供依据。作为计算机辅助教学的一部分,计算机考试系统的客观性、公正性、全面性正受到人们越来越多的关注。文章主要分析并研究了计算机考试系统中的自动组卷算法。     

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。