基于Web的考试系统的设计与实现

Web数据库是近几年数据库领域研究的热点问题之一。文中以ASP,ADO变基础，讨论了一种Web环境下的通用考试系统的设计与实现方法，提出了一种组卷策略算法。理论分析与实际应用结果表明，该算法充分体现了组卷的科学性与合理性。     

一种Web测试中的组卷策略及其改进

给出了基于Web的网上测试系统的组成框架，测试服务器、Web服务器和数据库服务器是其核心组成部分。说明了抽题、组卷的重要性，总结了一些重要的参数，针对目前组卷中存在的问题和不足，介绍了一种组卷策略——WDM，分析了它的模型争约束条件．因为WDM的约束条件过于复杂，计算量大，所以针对这方面进行了简化争改进，并设计了一种易于实现的算法，以适应实际的教学需求，已应用于实际的考试系统，效果良好。     

基于Web的组卷系统的设计与实现

本文简要概括了基于Web的组卷系统的系统设计,全面分析了组卷系统的核心功能,给出了基于随机搜索逐步优化的自动组卷算法的基本思想和算法步骤。开发实践证明,自动组卷算法组卷成功率较高,系统性能稳定。系统既能满足学生在线自测的需要又能为教考分离提供技术上的支持。     

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。     

基于Web的船舶辅锅炉自动评估系统

针对船舶辅锅炉实物系统操作环境风险高、维护费用大以及其在操作考试和自动评估方面功能不足等限制因素,提出一种基于Web的船舶辅锅炉自动评估系统.该系统采用Web技术,解决实物系统弊端的同时为学员随时随地学习提供了可能性.试题导入机制的自动出题、随机组卷及动态改变操作初始状态的功能为考试带来了公平性和灵活性,提出一种基于专家系统评分规则的评估算法并应用于仿真系统中;采用变量评判数据库来存储每道题目的评分项情况,并选用合适的隶属函数计算变量的隶属度;操作结束时自动打分并提供可查询的操作结果反馈.实例操作结果与专家打分一致,验证了该算法的可行性.     

基于遗传算法实现自动组卷的数据库设计思路

当前为了减轻阅卷人员的工作量，提高其工作效率，许多考试都在使用电子考试系统。而电子考试系统中大部分都涉及到了由计算机自动组卷的操作。所谓自动组卷，就是根据用户的要求，采用一定的算法自动地从试题库中抽取一定数量的试题组成试卷。遗传算法是一种并行优化算法，它很适合解决自动组卷问题。同时，为了保持系统数据的整体性．完整性和共享性，考试系统毫无例外地得依靠数据库平台的支持。那么如何使得数据库尽可能地适应算法的需要就成了一个值得考虑的问题。     

基于遗传与蚁群混合算法的智能组卷研究

针对遗传组卷算法局部求解能力不足、容易早熟和退化对系统中的反馈信息利用不够的问题,以及蚁群组卷算法搜索初期信息素匮乏的缺点,充分利用遗传算法较好的全局搜索能力和蚁群算法较高的求解精度的优势,提出了一种遗传算法与蚁群混合算法的智能组卷策略。实验结果表明,与单一组卷算法相比,提出的混合组卷方法收敛速度更快,能更有效地解决智能组卷问题,具有更好的实用性。     

基于文档目录存储的题库系统研究

文章提出一个office文档和数据库相结合的自动题库管理模型。教师提交试卷文档后,操作员对试卷进行预处理,然后将试卷相关的属性信息保存到数据库,建立与文档关联的数据库,被预处理过的试卷文档采用文档目录存储管理。组卷时系统从数据库中抽取试题有关属性,然后使用组卷算法通过文档结构读取试题,完成最后组卷。     

微粒群算法在智能组卷中的应用

根据教育考试理论与统计学,分析组卷目标要求,建立智能组卷系统的数学模型,提出一种基于微粒群算法的智能组卷算法。通过应用实例分析,实验结果表明所提出新组卷算法的组卷速度快、精度高。     

Web与数据库的连接

在信息领域中 ,数据库与 Web的连接显得越来越重要。介绍了几种常规的Web与数据库连接的方法 ,并比较了它们的特点。同时 ,着重叙述了一种数据库的 Web产品 - Oracle Web Server的工作原理和优点。最后 ,给出了用 Oracle Web Server在网页中实现查询、修改的程序实例     

基于题库信息的智能组卷算法

在分析了现存的智能组卷算法的基础上,提出了基于题库信息的智能组卷算法,算法通过对题库中试题信息的充分利用,有效的提高了组卷成功率和组卷的质量。     

快速频繁序列模式挖掘算法

为解决从数据库中挖掘长模式可能遇到较高的计算复杂度问题, 提出一种新的算法FFSPAN. 传统上, 要判断一个序列是否频繁, 需要在原数据库中判断整个序列是否频繁; 而算法FFSPAN是通过在序列数据库中寻找一个频繁项或一个频繁项集来代替寻找一个完整的频繁序列, 而且FFSPAN算法每次扫描的数据库都是迅速减小的, 这使得算法在挖掘的序列模式越长时越有效. 在标准测试数据集上的实验结果表明, FFSPAN算法非常有效.     

题库试题分类的研究与应用

通过对现有题库指标结构的分析,按照要求借助于理想试卷中的试题,对试题库中的试题进行详细的分类,给出了一种新的分类思想,并利用这种思想建立了分类数学模型.最后通过聚类过程算法,分几种情况求解出不完全类的数学解析表示,给出模型指标表达式的求解过程.     

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.     

基于混合遗传算法的关系型数据库查询优化

分析了关系型数据库的查询优化问题，针对多连接查询提出将遗传算法和爬山法结合，从而构造了关系型数据库多连接查询优化问题的混合遗传算法，并进行了实验计算．结果表明，用混合遗传算法解决多连接查询优化问题，可以发挥遗传算法和爬山法的不同优势，从而得到较满意的查询优化性能．     

基于Petri网模型的OSPF路由处的测试序列生成

OSPF协议是一种动态路由协议,它利用内部的链路状态数据库来维护和计算路由,它的路由算法是本协议的关键部分,本给出了路由算法的Petri网模型,并使用控制流和数据流测试相结合的一种方法,在此基础上产生测试序列。     

成卷系统的研究与编码实例

成卷问题是考试系统中的精华部分,题库设计的合理与否固然重要,但成卷算法的优劣更关系到试题库系统性能的好坏。本文分析了考试系统中成卷的若干问题并给出相应的代码,详细地探讨了其设计思想与设计步骤。     

基于改进块贝叶斯学习的多通道心电信号重构

为提高可穿戴心电监护系统的重构精度,提出了一种结合多测向量模型的块稀疏贝叶斯学习心电信号重构算法,并在算法的求解过程中使用快速边缘似然最大化算法。对MIT-BIH心律失常数据库、MIT-BIH噪声测试数据库和PTB诊断数据库中心电信号的实验表明,相比于其他传统的压缩感知重构算法,该算法具有重构精度高、运行时间短的优势;相比于基于单测向量模型的块稀疏贝叶斯算法,该算法的重构精度提高了35%,重构速度提高至原来的8倍;在重构含噪声心电信号的情况下,该算法获得比其他重构算法更好的重构效果。因此,本文算法在可穿戴心电监护系统中具有良好的应用前景。     

基于缓存及预取技术的大型数据库查询优化研究

以大型数据库应用为背景,基于多Agent技术,构建了一个分布式数据库访问平台,重点研究了分布式环境下的语义缓存及相应的预取技术,实验表明,该方案对海量数据的统计查询性能有显著提高.     

一种基于虚构数据区多重校验的数据库入侵检测模型

当前的大型数据库中,广泛存在着抗干扰性差,主要是由于检测数据量的巨大使得传统的算法陷入了局部搜索效率低的缺陷当中,造成对潜在风险检测效果不明显等弊端。提出了一种基于虚构数据区域多重校验的数据库入侵检测模型。通过运用数据的相似风险属性组成一个虚拟的小型风险区域,运用多重校验的方法,计算区域中风险最大的数据属性。通过细化虚拟区域,避免传统穷举算法中存在搜索能力不强的缺陷。对潜在的数据入侵风险进行有效的检测。实验表明,该算法提高了一些大型网络数据库入侵检测的准确率,取得了不错的效果。