基于Petri网的考试系统智能出卷的研究

一般的网络考试系统是从题库中随机选题组卷,容易造成考卷难度不一影响考试的公平性.提出了使用petri网模型,采用启发式随机替换算法来控制考试系统出题难度的解决方案.     

基于PHP的解剖学与组织学实验在线考试系统的设计

为了代替传统的实验考试,克服以往实物保存不便、显微镜指针指物不清、显微镜焦距难以调动等缺点,基于PHP和MySql技术,研发了一套解剖学与组织学实验的在线考试系统.由于该实验考试系统题型主要为看图填空题,因而根据实验考试的需要,在保证抽题随机性原则的基础上,设计了选题随机算法,并针对此类题型,设计了自动评分、统计分数和及格人数的算法.在简要介绍系统开发环境以及系统总体构成的基础上,阐述了几个主要功能模块的设计思想和实现方法.     

建设项目随机离散型工期-成本优化算法的改进

针对建设项目随机离散型工期-成本优化问题的求解,一般采用遗传算法为外循环、蒙特卡罗模拟算法为内循环的双层循环算法框架. 为减少内层循环中按期完工概率约束条件检验所耗费的计算资源,根据按期完工概率估计值（采用蒙特卡罗模拟方法）的概率特性,提出一种计算资源的高效、动态分配策略,以提升现有算法的计算效率. 通过算例验证,本文建议的改进优化算法可高效、稳定地求解建设项目随机离散型工期-成本优化问题.     

远程教育在线考试阅卷系统的设计及其安全性

目的为提高组织远程教育考试的效率,同时保证考试的公平性和公正性,开发基于Web的自动化在线考试系统。方法采用UML作为系统建摸语言,运用ASP技术在Web方式下,实现了计算机的数据处理、随机组题、自动阅卷评分、统计查询等功能。结果网络化考试阅卷安全系统非常适合在网络环境条件下实施在线考试。结论在线考试阅卷安全系统解决了学院现代远程教育考试工作中出现的一些实际问题,以ASP技术结合SQLServer数据库,用RSA算法对试题库进行加密操作,实现地域上分散的考生在校园内实时进行在线作业或考试,方便和简化了远程教育的教学和考试工作。     

网上考试系统中随机抽题算法的实现

网上考试是一种通过互联网进行的新的教育考核形式。随机抽题算法是确保网上考试系统实现其主要功能的基础性保障，在随机性、快速性和不可重复性等方面有严格的要求。文中通过对各方面需求的分析，结合网上考试系统的实现技术，详细说明了随机抽题算法的具体流程。     

随机装卸工问题的Lagrange松弛启发式算法

提出了随机装卸工问题及其求解策略.根据问题模型的特点设计了简捷高效的Lagrange松弛启发式算法,通过数值算例验证了算法的求解效果.     

网络系统可靠度和单元概率重要度的随机模拟分析

网络系统可靠度研究方法主要有概率解析法和随机模拟法.随机模拟法通常被认为收敛速度慢且无法计算系统的单元概率重要度,从而不被主流研究者重视.深入探讨了随机模拟法的特点,理清了一些关于该方法的常见误解,并给出了采用随机模拟法计算网络系统单元概论重要度的有效算法.最后给出算例,证明了随机模拟法的有效性以及在大规模复杂网络上的优越性.     

分班问题的拉斯维加斯算法实现

介绍了蒙特卡罗和拉斯维加斯两种随机算法的概念、特征,比较了两种算法在求解时的区别.利用分班问题实例,探讨了两种算法的解决方法,并重点介绍了拉斯维加斯算法的实现方案.     

基于历史线索与考试预期的自动组卷算法研究

在分析目前两种常用自动组卷算法的基础上,结合典型的题库结构提出一种基于历史线索与考试预期进行试题优选的算法,该算法可以对试卷的难度和试题分布进行均衡的控制,避免系统盲目选题和试题聚集现象,从而提高组卷的质量和效率.     

基于随机加速对偶下降算法的分布式网络流量优化

传统的分布式网络流量优化问题大都通过对偶梯度下降算法来解决,虽然该算法能够以分布式方式来实现,但其收效速度较慢。加速对偶下降（accelerated dual descent,ADD)算法通过近似牛顿步长的分布式计算,提高了对偶梯度下降算法的收敛速率。但由于通信网络的不确定性,在约束不确定时,该算法的收敛性难以保证。基于此,提出了一种随机形式的ADD算法来解决该网络优化问题。理论上证明了随机ADD算法在不确定性的均方误差有界时,能以较高概率收敛于最优值的一个误差邻域;当给出更严格的不确定性的约束条件时,算法则可以较高概率收敛于最优值。实验结果表明,随机ADD算法的收敛速率比随机梯度下降算法快2个数量级。     

“电路分析基础”题库系统的实现

阐述了“电路分析基础”题库系统中等概率选题数学模型的建立方法、图形信息的数字化处理及存贮方法、沿任意角α画出电路元件的算法．题库系统可同时进行汉字信息处理、图形信息处理及数值计算，达到了按实际试卷格式出题、组卷迅速、多界面人机对话的目的，既可全自动选题，又可人为选题。     

机械基础考试系统的研究

通过研究目前试题库软件的应用技术和发展现状,并根据机械基础课程的特点,建立了考试系统基本框架和功能模块。提出了最大权法试卷随机赋分组卷算法,从而使最终组成的试卷总体难度得到较好的控制。     

PBIL算法的改进及其在机试实时组卷中的应用

给出了自动组卷系统中组卷约束条件和目标函数的数学描述.针对上机考试实时组卷的要求,根据历史组卷信息对PBIL算法的初始学习概率进行了修正.通过算法参数预估的方法,给出了提高组卷效率和成功率的途径.     

基于机器学习算法的滚动轴承在线故障诊断

针对传统故障诊断方法耗时长、人工成本高且工作效率低以及现代故障诊断过于复杂的问题,提出了一种直接对振动信号进行关键特征筛选提取的方法,并结合经典的C4.5算法、Cart算法、BP算法和SVM算法对滚动轴承进行在线的故障诊断.研究结果表明,基于C4.5算法、Cart算法、BP算法和SVM算法模型的诊断方法均可对滚动轴承在...     

随机流量交通网络可靠性近似算法的对比分析

与二态网络相比,随机流量交通网络更适于描述现实生活中的交通系统。但是现实交通网络可靠性的精确计算是非常难的,为此,需要寻求一个有效的近似算法。针对这一方面的研究,目前已有许多计算网络可靠度的算法。文章介绍了几种典型算法(ORDER-M算法、ORDER-MⅡ算法、GC算法)的来源和思想,并提出了进一步的研究方向。     

基于PSO-DE混合算法的结构可靠性优化设计

为提高结构可靠性优化设计的效率,利用粒子群优化(PSO)和差分进化(DE)算法的搜索特性,构造一种PSO-DE混合算法,以克服基本PSO算法的早熟问题.将PSO-DE混合算法与结构可靠性优化理论相结合,建立了结构系统失效概率约束下以结构质量最小化为目标的优化模型.算例结果表明:与基本PSO算法相比,文中提出的PSO-DE混合算法提高了收敛速度和计算精度;该算法易于实现,鲁棒性好.     

交直流并联系统可靠性与概率动态安全分析（Ⅱ）——模拟的时序结构及并行分解算法

描述了用Monte Carlo模拟法评估交直流并联输电系统可靠性和概率动态安全性指标时的模拟时序结构。提出并证明了随机模拟的并行分解定理，建立了并行分解算法。最后通过算例说明了本文方法应用的可行性。     

智能组卷算法研究比较

基于题库的智能组卷模块是在线考试系统的核心单元,组卷算法的优劣直接影响到系统性能。智能组卷问题是一个典型的多重约束目标求解问题,本文做了初级建模分析,对目前常用的智能组卷算法做了研究对比,其中遗传算法和粒子群优化算法能够较好地满足随机性、合理性、快速高效等科学需求。     

通信网最佳可靠路由确定方法研究

研究了对给定拓扑结构的通信网在节点和边同时存在随机破坏的情况下,利用赋权无向图模型,通过计算点对间的路由概率确定最佳可靠路由的两种算法－－邻接矩阵算法和动态路由算法。该算法不仅应用于确定最佳可靠路由,而且适用于以其它类似参量为目标函数的最佳路由确定问题。     

随机网络最大概率路径问题的模型与算法

为了求解满足一定时间限制的最大概率路径问题,在建立该问题数学模型的基础上,提出了一种改进蚁群算法。首先根据随机网络的定义建立了随机网络最大概率路径问题的数学模型,然后结合随机网络最大概率路径问题的特点,设计了一种新的启发式信息和信息素更新规则的改进蚁群算法,最后选择了4组数据,将改进蚁群算法与一种混合遗传算法进行对比试验,分别求取对应的全局最大概率路径和反映算法总体性能的多项数据。实验表明,改进蚁群算法的收敛速度和总体性能均优于混合遗传算法,为求解随机网络最大概率路径问题提供了一种快速、可行的方法。