自动控制区分度作用的选题策略研究

沿用引入曝光控制因子的CAT选题策略中所提出的曝光控制因子,同时将定长测验的测验长度以及不定长测验中被试累积信息量加入到新选题策略中,提出了在不分层的条件下自动控制区分度作用的选题策略.蒙特卡洛模拟结果表明:新方法在项目调用均匀性、测验效率等评价指标上效果均较为理想.     

基于平均数形式的选题策略比较

在3PLM模型下,将改进的最大优先级指标(MMPI)方法和各类平均数形式相结合得到的4种新选题策略在提高测验精度、控制项目曝光均匀性、降低平均违规次数、提高题库利用率等方面均表现更好.经定长测验和不定长测验的蒙特卡洛模拟,MMPI下算术平方根平均数形式的选题策略表现最优.     

一种能量消耗平衡的线性无线传感器网络调度策略分析

考虑应用在公路、桥梁、隧道和地铁等场合的线性无线传感器网络,其线性和多跳传输特征造成能量不平衡消耗,靠近基站的节点需要转发大量数据,因此自身能量很快耗尽导致网络监控失效.以线性网络、均匀部署为研究内容,采用适当的调度策略平衡能量消耗,从而解决能量消耗不平衡问题.将节点转发信息的能量消耗和能量平衡作为约束条件,采用非线性规划方法建立一种线性传感器网络调度策略,通过调整节点到下一跳的距离和转发的数据量来平衡能量消耗,延长网络寿命.对影响网络寿命和节点效率的因素给出了详细分析,对节点之间不同传输距离的能量消耗给予了详细讨论,并进行了仿真.仿真结果表明,通过优化节点间通信距离和流量能够平衡能量消耗,延长网络寿命.     

纯策略Nash平衡的存在性

讨论了不连续对策纯策略Nash平衡的存在性,并运用Kakutani不动点定理证明了收益函数ui（Si,S-i）对Si上半连续,对S-i下半连续时纯策略Nash平衡的存在性.     

转基因烟草CMV-CP定性标准样品的研制

讨论了研制实验室检测用转基因烟草CMV-CP品系定性标准样品,并获得了国家标准样品证书.研制内容包括标准样品的制备、最小取样量、均匀性和稳定性评价.首次采用G-S指数法评价定性标准样品的均匀性及最小取样量,确定了该批样品最小取样量为80mg,此取样量下该批样品均匀性符合标准样品制备的要求.相比传统方法,此种方法使定性标准样品的均匀性评价更具科学性、可靠性.     

广义最大元对策Nash平衡的存在性

剔除了具体的支付函数,通过引入集合值映射的方法,直接运用广义最大元的方法来刻画局中人对策略的理性偏好,在更为广阔的实际背景下(不具有传递性和不具有完全性条件下)建立了新的平衡存在性定理,这类平衡具有更为广阔的应用前景.显然,关于一般的对策形式是它的特例.     

方形散流器喉部对送风气流均匀性的影响分析

由于水平风管与方型散流器接管不当,导致气流进入散流器喉部扰动较大,从而使散流器四面出风不均匀,影响了室内气流的分布.以散流器四面出风的均匀性指标为研究对象,以数值计算为研究手段,结合实际工程测试数据,对不同风速下改进型散流器的气流分布进行了计算分析,提出了增加散流器喉部导流装置的高度以及在喉部设置角度可调的导流叶片的两种技术措施,并建立了相应的测试平台.测试结果表明,改进后的导流叶片更易平衡垂直于送风方向散流器出口两侧的送风量,从而较易保证散流器四面出风的均匀性,显著提高散流器整体的送风均匀性,较大地改善了室内舒适度.     

城市非均匀性对城市地表能量平衡和风温特性的影响

为了研究城市的非均匀性对城市气象特征的影响,根据南京市landsat卫星资料的建筑密度分布特征,将南京市不同区域的城市分成:商业型城市、高密度城市、低密度城市.利用天气预报模式(WRF)模式针对南京地区非均匀城市类型分布进行了1年的高分辨率模拟,研究了城市非均匀性对城市地表能量平衡和城市热岛等气象特征的影响.研究结果表明:城市地表能量平衡和城市热岛等气象特征对城市非均匀性比较敏感,城市非均匀性导致平均城市感热、净辐射、热岛强度、城市郊区风速差减弱,而潜热增加.考虑城市的非均匀性之后,地表能量平衡各项以及温度、湿度、风场在城市区域的分布更加复杂,空间分布的方差和极值明显增加.如非均匀城市使平均感热、热岛强度和城市风速衰减分别下降了9.3 W·m-2、0.18℃和0.14m·s-1,潜热增加11.2 W·m-2;但非均匀城市使热岛强度、风速衰减、净辐射的最大值增加了0.28℃、0.28m·s-1和5.7·m-2.城市对于风速的衰减,会导致低空急流带的强度变小、厚度变薄.     

基于SWOT量化分析的丽江旅游业发展战略研究

在拟的投建的"丽江国际旅游集散中心"项目调研的基础上,结合调研内容对项目进行SWOT分析,通过量化分析因素,将SWOT定性分析问题转换成运筹学中"产销平衡"问题,然后运用LINGO对问题进行求解,最后根据求解结果,提出具体的发展策略和建议,以期进一步推动丽江旅游业的发展.     

平衡输沙条件下非均匀推移质运动特性

考虑床沙特性以及颗粒暴露度对非均匀沙运动的影响,根据滚动平衡关系,提出了非均匀沙起动流速公式,利用实测资料分析了附加阻力系数的特点,并得到其数学表达式.通过对非均匀泥沙颗粒运动方程的分析,导出了非均匀沙临界起动希尔兹参数的数学表达式,从而从理论上解释了非均匀沙颗粒与均匀沙起动的不同之处(粗颗粒较同等粒径均匀沙容易起动,细颗粒则与之相反).分析了非均匀沙颗粒随水流运动的特点,指出非均匀沙颗粒运动与其所处的床面条件具有直接的关系,床面条件不同,运动也将呈现不同的特点.最后建立了平衡输沙条件下非均匀推移质分组输沙率公式,公式的计算值与实测资料吻合较好,并且能够用来计算均匀沙推移质输沙率,具有广泛的通用性.     

Personalized Recommendation Algorithm Based on Preference Features

A hybrid collaborative filtering algorithm based on the user preferences and item features is proposed.A thorough investigation of Collaborative Filtering （CF） techniques preceded the development of this algorithm.The proposed algorithm improved the user-item similarity approach by extracting the item feature and applying various item features＇ weight to the item to confirm different item features.User preferences for different item features were obtained by employing user evaluations of the items.It is expected that providing better recommendations according to preferences and features would improve the accuracy and efficiency of recommendations and also make it easier to deal with the data sparsity.In addition,it is expected that the potential semantics of the user evaluation model would be revealed.This would explain the recommendation results and increase accuracy.A portion of the MovieLens database was used to conduct a comparative experiment among the proposed algorithms,i.e.,the collaborative filtering algorithm based on the item and the collaborative filtering algorithm based on the item feature.The Mean Absolute Error （MAE） was utilized to conduct performance testing.The experimental results show that employing the proposed personalized recommendation algorithm based on the preference-feature would significantly improve the accuracy of evaluation predictions compared to two previous approaches.     

高校试题库建设理论研究

目的通过理论研究和实际验证,寻找适合高等学校实际情况的题库建设方法。方法对比分析传统题库建设理论,提出改进的题库建设标准、方法和设计思路,并通过实际系统验证。结果完成了高校试题库建设理论的总结以及组卷算法的研究。结论提出了更适合高校实际情况的试题库系统的建设步骤和组卷技术。     

兼顾能力与知识状态的Higher-Order CD-CAT选题方法

Higher-order CD-CAT的选题方法是传统单目标(即只对知识状态自适应)选题方法,这将导致被试能力的测量精度不高.基于此,在高阶模型和PWKL选题方法的框架下,该文开发了适用于Higher-order CD-CAT的新选题方法,该方法在选题时能同时兼顾能力和知识状态.实验结果表明:与传统选题方法相比,新选题方法的能力和知识状态估计精度都更高,并且在题库安全性上也具有明显的优势.     

基于知识表示学习的协同矩阵分解方法

针对协同过滤算法中用户反馈数据的稀疏性问题,提出一种基于知识库的协同矩阵分解方法.该方法从物品的知识图谱中学习其向量表示,并在此基础上联合地分解反馈矩阵和物品关联度矩阵,两种矩阵共享物品向量,利用物品的语义信息弥补反馈数据的缺失.实验结果表明,该方法显著地提升了矩阵分解模型的推荐效果,在一定程度上解决了协同过滤的冷启动问题.      

基于万有引力的个性化推荐算法

本文把物理学中的万有引力定律引入推荐系统,提出一种个性化推荐算法,即基于万有引力的个性化推荐算法。算法把用户使用的标签看作用户喜欢物体的组成颗粒,标注项目的标签被看作项目物体的组成颗粒,社会标签的类型就是颗粒的类型,由此构建了用户喜好物体模型和项目物体模型。喜好物体和项目物体间存在着万有引力,并且引力大小遵循万有引力定律。计算喜好物体和项目物体间的万有引力,并把该引力大小作为二者的相似度度量,引力越大,二者的相似度就越高,对应的项目物体就越有可能被用户喜欢。实验结果证明本文提出的算法可以获得好的推荐性能。     

小样本标准参照测验中项目参数估计的GRNN方法

针对标准参照测验题库建设中的项目参数估计方法所存在的问题,分析了先前的GRNN方法估计项目参数研究中所存在的不足,对原有方法进行了改进,并以二值记分下的单参数Logistic模型为研究对象进行了模拟实验。结果表明,在考生样本很小的情况下,当训练项目达到一定数目时,将会得到比较实用的GRNN估计结果。方法具有较高的实用价值。     

软件项目工程化监理及其应用研究

分析了软件项目管理中存在的主要问题和软件监理的必要性，概述了软件项目监理的特点，介绍了软件项目监理的法律规范和技术标准，提出了软件项目监理的二维结构模式和应用实例，并给出了进一步研究的方向．结果表明：软件项目监理是提高软件产品质量、降低开发成本的有效途径．     

FP-growth算法的一种优化实现

研究工作者已经提出了许多对事务数据库中频繁模式、关联规则的挖掘算法.早期算法有Apriori算法,然而该算法利用候选项集找频繁项集,而候选项集的产生往往是非常耗时的.JianweiHan等人提出了一种改进的算法,FP-growth算法.该算法不产生候选项集,效率比Apriori算法提高了近一个数量级.在描述FP-growth算法的基础上,具体讨论了如何优化数据结构,有效的实现该算法.     

计算机自适应测验中试题泄露的实时监控方法研究与应用

在连续施测下计算机自适应测验(CAT)中的试题被曝光的可能性急剧增加,因此需要对试题进行实时监控,当试题的参数发生显著性变化时必须将其进行强制“退休”.序贯监测程序(SMP)通过检测CAT中的试题统计特征的变化来判断试题是否泄露; 然而在用SMP监控试题时会出现较大的Ⅰ类错误率,并且在一些条件下其统计检验力较低.该文以残差的R指标作为考生拟合统计量(PFS),与SMP方法相结合,构建了一种新的监测方法(PFS_SMP); 该方法以被试作答信息为依据判断被SMP标记的试题是否泄露,从试题和被试这2个层面保证测验的安全性和公平性.最后,通过模拟实验和实证分析来对基于R的PFS_SMP的表现进行评价,实验结果表明:PFS_SMP方法能降低在SMP监测试题时的Ⅰ类错误,并能提高其统计检验力.     

基于Apriori算法的加权关联规则的挖掘

关联规则挖掘主要用来发现数据库中存在的频繁项集.利用权值标识项目的重要程度,提出一种新的关联规则——加权关联规则的挖掘.由于项目权值的引入,Apriori性质不再成立,频繁项集的子集不再一定是频繁的.为此,提出k-最小支持数的概念,对原有Apriori算法进行改进.该算法能够挖掘出现频率小但是带来更大利润的项目,使得挖掘出的关联规则更加满足决策者的需求,也更加符合实际需要.