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《燕山大学》 2001年
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基于遗传算法的组卷系统的研究

金涛  
【摘要】: 随着计算机技术及人工智能的发展,组卷系统的研究逐渐被越来越多的专 家学者所注意,它不仅涉及到组卷数学模型建立的问题,还包括对其应用的算 法进行研究。本文在分析国内外大量文献的基础上,基于遗传算法,针对考试 系统的自动出题问题,应用矩阵理论的知识,为组卷系统建立了一个合适的数 学模型,使我们能够在此数学模型的基础上,应用遗传算法全局寻优和智能搜 索的特性,在试题的各种属性满足数学模型的控制指标的基础上,从题库中既 快又好的抽出一组符合考方要求的试题,从而得到一份满意的试卷。组卷系统 的组卷过程还与试题库试题的属性指标有关,本文也应用模糊理论、自动反馈 的方法,对试题库试题的难度值等进行了研究,使试题库的难度系数等能够动 态的改变。在以上工作的基础上,应用Powerbuilder6.5语言,编出了一个基 于网络的考试、考务和评分系统。 组卷系统本身涉及到很多理论,本论文在对其进行研究的时候,着重通 过结合遗传算法理论,来探讨一种合适的算法解决考试系统中自动组卷的问 题,以及如何确定试题库中试题属性值的问题。由于算法问题在当前的智能教 学系统的理论研究与实际应用上所具有的重要意义,本课题的研究是十分有必 要的,它也为构建一个完善的ICAI系统打下了很好的基础。
【关键词】:人工智能 模糊理论 自动组卷 遗传算法 数学模型
【学位授予单位】:燕山大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2001
【分类号】:TP18
【目录】:
  • 中文摘要3-4
  • 英文摘要4-7
  • 第1章 绪论7-17
  • 1.1 研究的目的及意义7
  • 1.2 组卷系统的发展及概况7-12
  • 1.3 组卷系统算法的发展和概述12-15
  • 1.4 论文的主要工作及结构安排15-17
  • 第2章 组卷系统数学模型的研究17-31
  • 2.1 引言17
  • 2.2 组卷系统的特点17-20
  • 2.3 组卷系统数学模型的建立20-22
  • 2.4 试题难度值的模糊综合评价22-29
  • 2.4.1 试题难度值模糊评价的建模23-24
  • 2.4.2 试题难度系数模糊评价24-27
  • 2.4.3 试题难度值评价模型的实际应用举例27-29
  • 2.5 系统的寻优策略29-30
  • 2.6 本章小结30-31
  • 第3章 组卷系统算法的研究31-45
  • 3.1 遗传算法的原理31-34
  • 3.2 自动组卷的算法的研究34-42
  • 3.3 系统的搜索技术42-44
  • 3.4 本章小结44-45
  • 第4章 考试、考务及评分系统的设计实现45-64
  • 4.1 系统开发设计45-47
  • 4.2 系统的组成及功能47-53
  • 4.2.1 系统的安全问题48
  • 4.2.2 文件管理功能48-50
  • 4.2.3 登录与查询子菜单50-51
  • 4.2.4 考试子系统的操作及功能51-53
  • 4.3 应用程序的设计及POWERBUILDER应用53-63
  • 4.3.1 系统安全功能的实现54-57
  • 4.3.2 信息管理功能的实现57-62
  • 4.3.3 系统的网络实现62-63
  • 4.4 本章小结63-64
  • 结 论64-65
  • 参考文献65-72
  • 攻读硕士学位期间发表的论文72-73
  • 致 谢73

【引证文献】
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 管宝云;基于混合智能算法的高校时间表及自动组卷问题研究[D];天津大学;2005年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 韩蕾;基于遗传算法的自动组卷系统的研究与实现[D];中国海洋大学;2010年
2 梁海丽;基于通用试题库的智能组卷系统的开发与实现[D];河北科技大学;2011年
3 罗晓;智能化教学辅助训练系统[D];华东师范大学;2011年
4 成典勤;试卷提交与生成系统的设计与实现[D];西安理工大学;2006年
5 贾芳;面向远程开放学员的在线题库系统的研究与设计[D];山东师范大学;2007年
6 罗佳;基于智能搜索算法的组卷系统研究与实现[D];贵州师范大学;2009年
7 申雪琴;基于WEB环境的考试系统的开发与研究[D];电子科技大学;2009年
8 尚莹;基于遗传算法的组卷系统应用研究[D];大连海事大学;2010年
9 马德良;基于改进遗传算法的智能组卷方法研究[D];国防科学技术大学;2010年
10 焦宁波;基于Flex和SSH的试题管理系统的研究与实现[D];湖南大学;2011年
【参考文献】
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【共引文献】
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3 刘志雄;杨光祥;;基于轮盘赌概率分配编码方法的并行机调度优化[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
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6 王琦;;基于贝叶斯决策树算法的垃圾邮件识别机制[A];2011年通信与信息技术新进展——第八届中国通信学会学术年会论文集[C];2011年
7 董聪;江见鲸;;结构智能健康诊断研究与进展[A];第十二届全国结构工程学术会议论文集第Ⅲ册[C];2003年
8 鲁松;;英文介词短语归并歧义的RMBL分类器消解[A];2005年信息与通信领域博士后学术会议论文集[C];2005年
9 刘海霞;钟晓妮;周燕荣;田考聪;;决策树在居民就诊卫生服务利用影响因素研究中的应用[A];重庆市预防医学会2010年论文集[C];2011年
10 梅杰;于明俭;刘宝旭;郑鹏;许榕生;;Internet信息安全系统的组合模型[A];信息科学与微电子技术:中国科协第三届青年学术年会论文集[C];1998年
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4 朱佳俊;不确定可拓群决策优化方法及应用[D];东华大学;2010年
5 陈进;高光谱图像分类方法研究[D];国防科学技术大学;2010年
6 张克俊;基因表达式编程理论及其监督机器学习模型研究[D];浙江大学;2010年
7 管红波;食品连锁经营中的有效客户反应研究[D];东华大学;2010年
8 李军;不平衡数据学习的研究[D];吉林大学;2011年
9 王伟;铁路网抗毁性分析与研究[D];北京交通大学;2011年
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1 张成雷;地层三维建模空间数据组织与查询优化[D];山东科技大学;2010年
2 吴香庭;基于遗传算法的K-means聚类方法的研究[D];山东科技大学;2010年
3 马水松;多目标遗传算法与非支配集的构造研究[D];山东科技大学;2010年
4 王广伦;基于构件的软件系统定制技术的研究与应用[D];山东科技大学;2010年
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【同被引文献】
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【二级引证文献】
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1 刘刚;竞技心理适应性量表计算机测评系统的研发[D];哈尔滨师范大学;2010年
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【二级参考文献】
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