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1.
吴树锦 《天津职业院校联合学报》2010,12(5):34-37,74
试题库智能组卷问题是一个在一定约束条件下的多目标参数优化问题,利用传统的数学方法求解较为困难,自动组卷的效率和质量取决于试题库设计以及抽题算法的设计.设计一个基于遗传算法的智能组卷系统,从试题库中自动地查找和组织出一些不同类型、不同难度、不同章节范围内的试题来组成一份最佳的试卷,解决了在教学过程中组卷耗时长、试题质量低的问题,实现了快速智能组卷. 相似文献
2.
龚利 《黄冈职业技术学院学报》2015,(3):94-96
根据网络考试系统中,智能组卷相关算法的比较和应用,对回溯试探法、随机选取法和遗传算法等三种经典算法进行比较分析,认为遗传算法在组卷过程中,其优化搜索方法和整体搜索策略方面,可以不用依靠其它辅助信息,只要构造出相应的适应值评价函数,就可以求解出来一般约束优化问题,并可以克服算法随机性及盲目性等缺点。同时,遗传算法还能够应对网络考试系统随时更新的试题题库以及相关组卷要求,所以在网络考试系统中,组卷模块选择遗传算法能够实现科学公正的组卷目的。 相似文献
3.
考试系统中的组卷问题是一个受特定条件约束的多目标参数优化问题.通过讨论对比当前流行的组卷算法,包括随机法、回溯法、粒子群算法和遗传算法各自的优缺点,以期找到最大程度地满足用户的需求,具有合理性、科学性和较好的实用性的组卷策略. 相似文献
4.
基于遗传算法的自动组卷系统的技术实现 总被引：1，自引：0，他引：1
本文通过分析组卷策略,建立了试题组卷的数学模型,并对模型进行简化处理。在此基础上对基于遗传算法的组卷策略在理论与实现技术上进行了比较详细的介绍,并与随机抽取法、回溯试探法等进行了对比分析,阐述了各种算法的优缺点。 相似文献
5.
孟禹 《鞍山师范学院学报》2009,11(6):48-50
自动组卷功能是考试系统中的一项重要功能,是评价该系统好坏的重要因素．本文针对现有组卷算法的突出问题,在组卷问题中采用改进的遗传算法进行了研究,并对遗传算法中的交叉算子和变异算子进行了改进,使该算法能够更好解决自动组卷问题． 相似文献
6.
高校专业课试题库系统的研究 总被引：4，自引：0，他引：4
本文从组卷效率和组卷质量出发,通过对试题难度、知识点、题型等分析,建立了求解自动组卷问题的数学模型,并详细介绍了试卷中试题难度比例分布、遗传算法的使用等试卷组卷策略． 相似文献
7.
组卷算法有很多,回溯试探法结合分类分段算法,有效缩小回溯搜索范围,能解决试题重复率高、知识点覆盖面小的问题,提高了组卷效率。采用分类法,按照不同题型把题库分为5类,缩小了搜索范围,解决了知识点覆盖面问题。将试题按照章节、难度系数分段,将具有相同属性的试题分配到一个集合中,再从每段中随机抽取满足约束条件的一定数量试题组卷,解决试题重复率问题。将这种算法应用到在线考试系统中,生成满足需求的试卷。 相似文献
8.
9.
李娅 《中国科教创新导刊》2013,(25):21-22
在线考试系统中最重要的组成部分之一是试题组卷,本文将遗传算法应用于《高级程序设计语言》试题库自动组卷方法中,得出多目标问题求解模型。实践结果表明,遗传算法能有效地解决自动组卷问题,具有较好的使用性能和实用性。 相似文献
10.
本文简要概括了自动组卷算法的现状,全面分析题库试题应包含的主要属性,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,设计出了配合此算法执行的试题库。实践证明,这种结构下的试题库能很好地配合基于随机搜索逐步优化的自动组卷算法的执行,组卷成功率较高,系统性能稳定,冗余度小。 相似文献
11.
一种K-means算法的k值优化方案 总被引：1，自引：0，他引：1
聚类算法是数据挖掘中核心技术之一,而k-means算法在经典聚类算法中占有重要地位。针对k-means聚类算法的最佳聚类个数k不易获得,因而使得该聚类算法的应用受到限制,为此提出一种k值优化方法:通过给出大于最佳聚类数的可能聚类数,而得到优化的聚类个数。通过实例给予验证,其结果说明该方法合理有效。 相似文献
12.
组卷算法是题库系统的核心,现基于随机选题的数学模型设计并实现了一种优化、可行的组卷策略;并采用ADO(ActiveX Data Objects)技术实现题库中对于图像和数学公式的存取问题;基于C++ BUILDER平台开发了高校计算机专业基础课程的题库管理与组卷系统,该系统在实际教学环境下运行取得了良好的效果。 相似文献
13.
测试生成是集成电路测试研究的一个热点问题。针对遗传算法存在的搜索空间大、时间长的不足,在分析了逻辑门的关键位和非关键位的基础上,提出一种电路分块方法,使得遗传算法在测试生成中的应用得到了优化。仿真结果显示,该方法可获得100%的故障覆盖率,且测试时间缩短了15%。证实了该方法的有效性和可行性。 相似文献
14.
遗传算法在斜齿圆柱齿轮传动优化设计中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
遗传算法是一种模拟生命进化机制的搜索和优化方法，其全局优化和隐含并行性使得遗传算法适合求解大规模的复杂优化问题。该文在介绍遗传算法的基础上，系统论述了遗传算法在斜齿圆柱齿轮传动优化设计中的应用。经实例分析与计算，得到了较为理想的设计结果。通过与传统优化方法的比较，说明遗传算法在机械传动优化设计方面，具有广泛的应用前景。 相似文献
15.
为了实现教育领域的“个性化”,无论是自由组卷的个性化,还是试题推荐的个性化,都首先需要确定试题难易度。研究目标为寻找新的方法解决基于试题难易度的分类问题,提高分类准确率。以高中数学为例,采用2018年多套高考数学试题作为实验数据,对原始数据各个特征进行相关性分析,剔除影响较小的特征,再采用随机森林算法探索试题难易度分类问题,对参数进行改进优化,并与其它分类方法进行对比。实验结果证明,采用随机森林的高中数学试题分类准确率高达90%,而其它3种分类算法准确率分别为72%、74%、74%。因此得出结论,随机森林算法在高中数学试题难易度分类上有较好表现,能够大幅提高分类准确率。 相似文献
16.
针对噪声环境下遗传算法的优化识别性能,对噪声影响的实质进行了分析。提出了多采样率策略的遗传优化算法,通过优化仿真分析,能很好地消除噪声对遗传优化性能的影响。 相似文献
17.
18.
刘淋 《黄冈师范学院学报》2013,(6):18-21
利用遗传算法实现对图论中无向图的消圈。将无向图转化为二进制的染色体个体,对于出现圈的图,算法巧妙地采用关联矩阵列向量线性相关性进行判断,对含有圈的个体进行惩罚使其进入下一代的概率微小,促使算法能较快的收敛。算法在设计过程中,进行多种遗传机制的测试,在遗传的控制参数上也都适当进行调整,使其达到较为满意的结果。将该算法应用测试后表明,算法能够有效进行消圈,并输出最优解。在交通规划的实际问题中,能很好地体现其优势。 相似文献
19.
TSP问题是典型的NP难组合优化问题,而遗传算法是求解此类问题的一种方法。但遗传算法存在收敛速度慢和陷入局部最优的问题。针对上述问题并结合TSP的特点提出了一种改进的遗传算法,对传统遗传算法的各种操作与算子进行了优化与改进,较好地解决了种群多样性与算法收敛性的矛盾。实验结果表明,改进后的算法明显优于传统遗传算法,说明该算法具有良好的有效性与可行性。 相似文献
20.
在在线考试自动组卷中,为了避免简单遗传算法收敛速度慢及早熟收敛的问题,提出了基于实数编码、分段交叉、有条件生成初始种群的改进遗传算法。实践表明,改进的遗传算法能更好地解决自动组卷问题,具有较好的实用性。 相似文献