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1.
遗传算法的应用优势在于处理传统搜索方法难以解决的复杂和非线性问题,可广泛应用于组合优化、机器学习、自适应控制、规划设计等领域,是21世纪有关智能计算中的关键技术之一。本文运用遗传算法的全局寻优对考试中自动化组卷进行研究,得到了一个适合考方要求的试题模型的好的算法。 相似文献
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研究了考试系统中一个关键的技术——组卷算法,提出了应用粒子群优化算法组卷。PSO算法源于蜜蜂群觅食,是一种智能寻优算法,它首先初始化一群随机粒子（随机解）,然后通过迭代找到最优解。PSO算法组卷是一个离散性求解问题,这是对PSO算法应用上的一个扩展。 相似文献
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自动组卷系统是计算机辅助教学的重要组成部分,而遗传算法以其全局寻优和智能搜索的特性,得到了广泛的运用。根据自动组卷系统的特点,将遗传算法合理应用于自动组卷中,在遗传算法中,设计了双种群机制,并以试卷难度、试卷区分度、试卷的估计用时、知识点分布为基础构造适应度函数,通过轮盘赌选择方法、多点交叉和变异,较好地解决了自动组卷的多重目标寻优问题。 相似文献
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随着计算机在教育领域的普及,基于网络技术的试题库系统得到了广泛应用,系统组卷的效率和质量主要取决于其算法设计,常用组卷算法难以充分满足用户多重约束条件下的最优组卷需求。遗传算法是根据生物遗传进化思想而设计的一种计算模型,能够克服常用组卷算法的片面性、低效性,可动态、自适应地得到全局最优组卷方案,利用该算法进行了组卷研究与设计。基于遗传算法的智能组卷系统可大大减轻教师出卷的工作负担,使命题组卷更合理、高效。 相似文献
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开发了一个基于B/S的模拟考核平台。其中开发环境拟选用VS 2013,框架模式选用ASP ．NET MVC ,语言选用C＃,后台数据库选用 SQL Server 2008R2。平台实现的主要功能有注册、登陆、组卷、在线考试（测试）、阅卷等,其中以实现自动组卷为考试系统的核心和难点,并阐述了解决自动组卷的算法及实现过程。平台的开发不仅能满足一般考试系统的功能要求,同时结合职业技能类课程特点与模块化教学思想,设计了模块化的考核方式,便于学习者更好地掌握知识、技能,大大提高了学习效率和培训质量。 相似文献
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无纸化考试智能组卷和试题库问题的探讨 总被引：4，自引：0，他引：4
根据无纸化考试系统的特点和要求,设计出操作简单明了快速高效的智能化组卷考试系统,系统能够根据教师提供的有关试卷的试题数量、平均难度系数、试卷所要覆盖的知识面等要求,通过数学模型的计算并结合计算机智能抽卷算法,从试题库中抽取符合出题者要求的试卷,并针对试题难度系数的难确定性,提出试题难度系数动态改变的思想,使各试题的难度系数定位在一个合理的范围内. 相似文献
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本文对网络题卷库的优势和基本特点进行了介绍,对网络考试所涉及的题库设计、组卷算法等技术进行了讨论和研究,同时在研究的基础上开发了一个基于遗传算法的网络组卷系统,并阐述了此系统的数据库结构及其应用发展方向。 相似文献
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介绍了在线考试系统中自动组卷的方法,着重分析了传统组卷算法,并在此基础上提出了自动组卷策略,能加强读者对在线考试系统中自动组卷功能的理解,并能应用于在线考试。 相似文献