一种基于知识点的遗传算法组卷的改进应用

一个自动组卷系统的组卷效率和组卷质量取决于算法和试胚数据库的结构．本文针对库结构和算法进行改进，提出基于知识点约束的分胚型试胚库结构及分组实数编码的遗传算法，采用具有自适应性的交叉和变异遗传算子，成功解决了多目标随机搜索时易产生死区和死循环的问题，提高了搜索速度和效率．根据试胚的难度和试胚的时间对试胚进行赋分，并以每个知识点的分值之和占试卷总分值的比例作为知识点搜索条件，加入到适应函数中，使知识点定位更加合理准确．     

智能组卷算法研究

文章在分析了试题库组织结构的基础上,提出了一种新型的智能组卷算法。算法通过对试题库中试题历史信息的充分利用以及对试卷难度和知识点分布的有效控制,有效地提高了组卷的效率和质量。     

智能组卷算法研究

文章在分析了试题库组织结构的基础上,提出了一种新型的智能组卷算法.算法通过对试题库中试题历史信息的充分利用以及对试卷难度和知识点分布的有效控制,有效地提高了组卷的效率和质量.     

基于改进自适应遗传算法的组卷研究

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，启发性地提出了一种新的基于小生境技术的自适应遗传算法（ANGA）。根据群体中各个个体的适应值分布情况加以启发，引入了一个自适应的常数Cmin，通过白适应调整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。详细介绍了ANGA应用于组卷问题的步骤。涵盖了其中的各项关键技术：组卷策略、编码方案、适应值函数的确定、选择交叉变异箅子的实现。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，ANGA算法能够成功地应用于自动组卷。算法能够以100％的概率在较短的时问内完成组卷，组卷效率高、成功率高；且算法对初值不敏感．具有较好的鲁棒性。     

基于Moodle平台的组卷模块设计与实现

针对Moodle原生测试模块学生不能自主测试、组卷不够智能化、成绩反馈不全面等问题,给出一种基于遗传算法的自动组卷方案.设计遗传算法的染色体编码方案以及算法的选择算子、交叉算子和变异算子.对Moodle进行二次开发,使用PHP语言实现了自动组卷模块,扩展了Moodle平台测试模块的功能.     

基于粒度合成计算的智能组卷策略研究

智能组卷是一个典型的基于关系数据库多约束满足的问题求解过程．提出了基于粒度合成计算原理的组卷策略,该策略通过形成题库的不同粒度空间,将试卷的多指标约束按优先权进行分级考虑,最后根据粒度合成算法实现智能组卷．实验结果表明该策略是十分有效的．     

基于自组织映射网络的智能组卷系统

自动组卷是计算机辅助教学的重要研究内容，其中智能算法是技术关键问题，论文分析了现存组卷系统的基础上，提出了采用自组织特征映射网络智能组卷算法，具体化表明，该算法能有效地解决试题库研究中的智能组卷问题，具有较好综合性能。     

基于题型和知识点的遗传组卷算法的应用

本文介绍了自动组卷与手动组卷的区别,并详细介绍了3种自动组卷算法,提出了基于题型和知识点的遗传组卷算法,实验表明,所设计的组卷方法性能好、效率高,是一种实用、有效的组卷方法。     

ICAI系统评测算法分析

论述了在智能计算机辅助教学（ICAI）评测系统中涉及到的几种算法的分析，其中包括：随机选题中试题难度分布的算法：自动组卷的算法：试卷分析算法：自适应学习测试算法。     

大学物理实验网络管理系统设计

网络化、信息化是大学物理实验教学改革的重要发展方向.为适应开放式教学对教学管理的新需要,改善实验教学中实验预习薄弱环节,针对大学物理实验教学管理的特点,建立了大学物理实验网络教学管理系统模型,提出了预习测试和预约选课相制约的开放式实验选课机制,并给出了具有均匀概率分布的、基于知识点的不重复、随机预习测试试卷自动生成算法及其实验结果,为有效改善实验预习效果提供了一种新方法.     

孤立点挖掘在教务管理中的应用研究

孤立点挖掘是一个重要的知识发现任务,在介绍孤立点及其挖掘算法的基础上,利用孤立点检测方法对教务管理系统中积累的数据进行分析,并提出基于距离和的孤立点检测算法。实验结果分析表明,该算法降低了检测过程对用户设置阀值的要求,在时间复杂度上,稍微优于循环一嵌套算法。     

智能诊断中诊断知识的实时自学习方法

模拟人类专家诊断知识积累过程,提出一种基于模式比较和更新的诊断知识实时自学习模型,以实现智能诊断系统知识库知识的实时积累和更新。用非正态分布假设检验算法实现待确定知识故障模式与正常模式的实时比较,用样本含量估计算法作为有效模式比较所需故障样本量确定的理论依据,用实时模式更新算法实现诊断知识模式与设备的实际运行情况一致。实际测试数据分析表明该模型有利于实现新知识的积累和诊断知识贴近实际设备的实际情况。     

基于测试事件图的故障诊断系统知识获取技术

针对运载火箭故障诊断专家系统知识获取难度大这一问题,提出了一种基于测试事件图的知识获取方法,通过设置合理的图形组件,绘制出的测试事件图,可完整地表示运载火箭测试流程;通过设计转化算法,可将测试事件图自动转化为故障诊断专家系统知识库中的知识.这种基于测试事件图的知识获取方法可以有效地简化知识获取的难度,便于工程技术人员理解和使用.经过仿真测试,此方法工程应用效果良好.     

基于用户反馈的关联规则挖掘在试卷分析中的应用

传统试卷分析系统一般只是对考试成绩做简单的整体统计,如平均分、等级、不及格率等,用户缺乏对试题知识点掌握情况关联程度的准确了解。针对该问题提出一种基于用户反馈的关联规则挖掘算法。首先对原始数据进行预处理,得到试卷知识点评分权重表和二进制的学生得分率表。然后建立一个根据用户选择层数输出关联规则,以及查询与选定知识点相关的规则的新方案。最后,提出了一个考虑用户反馈、支持度和置信度阈值的关联规则挖掘算法,以过滤无用规则,提高挖掘效率。对VB试卷数据应用该算法,发现了基于用户反馈的有趣关联规则。实验结果表明基于用户反馈的关联规则挖掘优于其他关联规则挖掘算法,更易获得有趣的关联规则。     

农田杂草识别模糊专家系统的设计与实现

为提高生物工作者的工作效率及方便广大农民使用,以领域专家的理论知识和经验知识为基础,采用模糊算法推理,建立了模糊杂草识别专家系统．该系统对杂草识别规则、推理算法等关键技术进行了研究,并采用MicrosoftAccess关系数据库技术存储知识库、运用VisualC＋＋6．0实现界面编程及推理部分,测试结果表明其具有使用方便、快捷、查询结果准确的特点．     

一种新颖的串行小生境粒子群算法

提出了一种新颖的自适应串行小生境粒子群优化算法(ASNPSO),它使用多个子群能够串行发现多个最优解.在此算法中,使用了山谷函数以决定如何改变当前运行的子群中粒子的适应度函数,算法具有很强的自适应搜索能力.经使用几个标准测试函数证明了ASNPSO算法在没有任何先验知识的情况下能够有效地发现多个最优解.     

无线传感器网络分簇算法的研究

从节省无线传感器网络能量消耗的角度出发,在分析当前最具代表性的分簇算法LEACH的基础上,将图论知识和无线传感器网络拓扑结构相结合,引入Floyd算法来选择簇头.为测试Floyd算法的性能,通过仿真试验,主要从每个节点能量的消耗和LEACH算法进行了比较,证明了该算法能在一定程度上节省整个网络的能量消耗,说明了该算法的有效性.     

基于Sketch Token的异源雷达影像匹配适应性分析

将异源影像间的共性信息提取与描述作为研究重点,提出了一种基于Sketch Token中层特征的异源影像适配性评估方法.该算法利用监督学习策略获取异源雷达影像之间共性特征的先验知识,据此训练Sketch Token特征分类器,并将其作为影像间共性特征的描述子对基准图进行特征提取.利用提取结果的各项统计量训练支持向量机分类器,并以此评估异源影像对中基准图的适配性.利用星载SAR(synthetic aperture radar)影像作为基准图、机载实孔径雷达影像作为实时图进行适配性评估试验,试验结果表明了该算法的有效性.     

Self-learning Fuzzy Controllers Based On a Real-time Reinforcement Genetic Algorithm

ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＳｉｎｃｅｔｈｅｐｉｏｎｅｅｒｉｎｇｒｅｓｅａｒｃｈｏｆＭａｍｄａｎｉａｎｄｈｉｓｃｏｌｌｅａｇｕｅｓｏｎｆｕｚｚｙｃｏｎｔｒｏｌ[1] ,ａｓａｐｏｗｅｒｆｕｌａｐｐｒｏａｃｈｔｏｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｓｗｉｔｈｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅｋｎｏｗｌｅｄｇｅ,ｉｔｈａｓｂｅｅｎｗｉｄｅｌｙａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙａｐ ｐｌｉｅｄｔｏｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｏｒｍａｎｙｓｙｓｔｅｍｓ,ｉｎｃｌｕｄｉｎｇａｎｕｍｂｅｒｏｆｒｅａｌｗｏｒｌｄｐｈｙｓｉｃａｌｐｒｏｂｌｅｍｓ Ｔｈｅｓｅｓ…