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1.
对基于 IRT 模型的 BP 神经网络降维法参数估计中的 BP 神经网络的网络隐层数及隐层节点数进行改进,并对其降维法中不合理的部分予以修正。通过蒙特卡洛模拟研究结果表明:对参数估计的各评价指标,改进的方法均优于原方法。
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2.
沿用曝光控制因子的同时,基于抽样原理,引入区分度分布因子,按区分度的分布情况来选取测验中的项目.以lna~N(0,1)为例,Monte Carlo模拟结果表明:该方法在估计精度、效率和安全性等指标上表现得比较优异.
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