基于IRT指导的标准参照测验编制的算法设计

以项目反映理论为指导,给出标准参照测验划界分数的估值方法.讨论了在满足预定测量精度要求下最少项目数的选择策略,并设计了相应的算法,解决了组卷工作中的相关技术问题.     

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。     

用测验信息量分析试卷质量

测验信息量是项目反应理论中的一个重要概念，它可以用来预测和评价一个测验的误差大小。该文给出了几个与测验信息量相关的计算公式。为了便于编程，作者对一些已有公式进行了化简。求对应能力值需要迭代，该文为迭代公式提供了一个初值计算式，并将其应用于试卷质量的分析中。     

信息函数在标准参照测验中的应用研究

主要从项目、测验、被试能力三方面来探讨信息函数在标准参照测验中的应用．研究结论表明：信息函数较经典测量理论能更精确地评价项目质量、测验质量及被试能力水平,因而对测验及学生能力水平的评价更科学,同时对测验的编制有更强的指导作用,值得推广．     

基于最小二乘常模算法的盲多用户检测

提出将最小二乘常模算法 (LSCMA)用于盲多用户检测 ,此算法对任意线性无关输入数据集具有全局快速收敛性及稳定性。将LSCMA与传统最陡下降常模算法 (SDCMA)及线性受限常模算法(LCCMA)比较 ,LSCMA收敛速度比另两者更快 ,但复杂度较高     

基于IRT指导的双界分点测验编制的算法设计

在某些教育测量中,不仅要求在合格与不合格分界处有一个误差小、鉴别力强的划界分数,同时还希望在优与非优分界处有另一个误差小、鉴别力强的划界分数,这就要求把测验信息函数的目标状态设计成双峰曲线.本文以项目反应理论为指导,就双峰曲线划界分点的确定及相应测验项目选择问题进行了解析论证,并给出了算法设计流程.     

改进的线性受限共轭梯度常模算法

提出了一种改进的线性受限共轭梯度常模算法,称之为M-LCCGCMA.其核心是采用最优自适应步长的方法对已有算法进行优化,并推导出步长的解析形式,确保了算法收敛于期望用户,提高了系统性能.通过对算法代价函数的理论分析,得出了算法收敛的条件.将算法在加性白高斯和多径衰落信道的环境中进行了仿真,结果表明,该算法的信干比性能和误码率性能均比现有的自适应步长常模算法要好.     

2008奥运会中外优秀艺术体操个人项目运动员成套动作的难度分析

艺术体操的比赛中,难度是比赛中最客观的一部分,在比赛前就已经提交并定型,相对而言应该是比较稳定的,也是经过努力可以大幅度提高的。所以,对难度动作的研究对于我国艺术体操个人项目的发展而言有积极的意义。文中研究旨在探索中外优秀艺术体操运动员成套动作中所选难度的问题。     

经典测验理论与项目反应理论的对比研究

经典测验理论(CTT)的主要缺点有对测题难度、区分度及测验信度的估计依赖于被试组,对被试能力的估计依赖于所使用的测验题目,只提供平均测量精度等．而项目反应理论(IRT)则有参数不变性的优点,并能给出不同水平被试的测量精度．CTT有使用方便的优点,而IRT的理论体系尚需进一步完善．二者将互相促进,共同发展.     

测验等值设计的一种新方法

测验等值的单组设计，是将需等值的测验Ｘ、Ｙ都由同一考生组施测，然后对测验分数进行等值。其优点是考生组织只有一个，Ｘ、Ｙ成绩的差异交归因于测验的不同而不会混杂先生性组不同的因素。缺点是同一考生要测验两次，练习效应和疲劳将会干扰结果。本文提出一种新的设计方法－－单组设计试卷分半法，是在单组设计中，把测验Ｘ、Ｙ各分成平行的两半卷分半法各取Ｘ、Ｙ的半卷组成新的测验Ｚ，将Ｚ对同一考生组施测，根据施测结果导出     

基于题号二进制编码的遗传组卷算法

文章提出了基于题号二进制编码的遗传组卷算法，解决了传统二进制编码算法中的题目重复抽取问题，并提高了算法的效率。     

一道硕士研究生考题的推广

文章利用积分中值定理,给出一道硕士研究生考题的推广     

基于遗传算法的试题库自动组卷问题的研究

给出了利用遗传算法求解试题库自动组卷问题的新方法，讨论了运用遗传算法求解在一定约束条件下的多目标参数优化问题，提出了功能块的概念，并采用了新的编码方式、交叉算子和变异算子。实验结果表明，改进的遗传算法相对于其他算法更能有效的解决自动组卷问题，具有较好的使用性能和实用性。     

IRT中测验信息函数性质的解析及估值方法

介绍了项目反应理论(IRT)的三参数Logistic数学模型,给出测验信息函数和项目信息函数的数学表达式.通过分析项目信息函数的主要特性,设计了绘制被试的特质水平(θ)~测验信息函数(I(θ))曲线的算法,给出I(θ)值的估算方法.     

基于遗传算法的在线考试系统设计

建立了基于遗传算法的智能组卷模型,介绍了遗传算法的实现流程和关键步骤,模型能满足复杂的组卷要求。     

非等组锚题设计下IRT等值方法比较及其应用

总结了基于非等组锚题设计下的两大类IRT等值方法:同时参数标定和分别参数标定.分别参数标定包含了线性参数转换和固定参数标定,以等值精度为评价标准对这3类等值方法的效果和适用条件进行归纳并做出相应的评析,为测验工作者选择合适的等值方法进行项目参数和测验等值提供参考依据.     

零售业中商品选择问题的遗传算法研究

选择经营哪些商品是零售业面对的一个重大决策问题,这个问题需要考虑到商品之间的交叉销售效果。最近的研究成果表明这一问题是NP难问题。采用定量关联规则技术来计算交叉销售效果,并提出一个面向商品选择问题的遗传算法。由于交叉销售效果是一个不精确的信息,根据遗传算法的要求,进一步研究了面向不精确信息的适应度函数,从而使遗传算法适用于基于交叉销售效果分析的商品选择问题。     

基于IRT指导的组卷策略的遗传算法设计与实现

智能组卷是自适应测验中的一个重要环节．根据试卷生成的目标要求。提出一种基于项目反应理论（IRT）组卷的自适应遗传算法,较好地解决了智能组卷过程中的约束优化问题．     

试题库系统及组卷策略

使用试题库系统提高考试的稳定性,实施考教分离,是当前教学改革的必然要求。介绍了一个试题库系统的设计与实现方案,包括系统的功能结构、试题库结构及试卷的自动生成机制。     

基于关键属性约束的关联规则挖掘在日志分析中的应用

日志是计算机取证,入侵检测分析的重要数据来源,运用关联规则挖掘算法对日志进行分析是获取日志中所蕴含有用信息的重要方法.针对基于置信度一支持度框架的常用关联规则挖掘算法在日志分析中存在的不足,引入日志关键属性的概念,提出了基于关键属性约束的关联规则挖掘算法.实验结果表明,该算法能有效阻止无趣规则的产生,提高挖掘结果的有效性.