智能组卷系统的研究

介绍了遗传算法的基本概念及改进遗传算法的思想,对改进遗传算法进行了理论分析,并进行仿真实验.分析了组卷系统的评价指标;最后实现了基于改进遗传算法的组卷系统.     

自动组卷在线考试系统的设计与实现

随着高等教育的深入改革,高等院校规模逐渐扩大,学生人数高速增长,专业类别逐渐增多,开设的课程数以百计,大大的增加了教务处管理人员、教师组织考试的复杂程度和工作量,甚至很多学校每年都需要提前两个月实施考试。因此,使用现代的随着计算机技术、网络技术、数据库技术,开发实现自动化的考试管理系统,已经成为许多学校管理者追求的目标,成为许多计算机工作者研究的热点。     

遗传算法在智能组卷中的实现

遗传算法是智能化考试系统的最常用的一种组卷算法。本文介绍了遗传算法的特点及操作过程,依据组卷时各种约束建立了数学模型,提出使用改进的遗传算法解决组卷中一些问题。最后以实验证明,使用动态调整交叉概率和变异概率可避免遗传算法的一些弊端。     

一种基于改进遗传算法的自动组卷算法的实现

研究了自动生成试卷所需的数据结构及参数设置,提出了利用遗传算法进行试卷生成的主要设计目标,同时对试卷生成的约束条件和适应度函数进行了细致的分析。为了有效利用遗传算法实现试卷的自动生成并达到理想的结果,对遗传算法进行了改进,并成功的应用于试卷生成过程中。实践证明生成的试卷合乎要求,具有较高的可信度并取得了良好的效果。     

运用遗传算法进行智能组卷

遗传算法以其具有很好的并行性,全局优化性和稳定性,较适合解决自动组卷问题,文章讨论了智能组中如何运用该方法进行组卷,并尝试从编码方法上对遗传算法进行相关技术改进。     

基于遗传算法的自动组卷系统设计

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。     

基于Java的自动组卷系统的实现

针对网络化考试的要求,为了使生成的试卷更科学、合理和有区分度,文中讨论了组卷原则,并提出了一套简单实用的组卷算法。     

基于改进型遗传算法的智能组卷研究

本文通过分析智能组卷的目标要求,建立了智能组卷系统的数学模型,并提出了一种基于改进型遗传算法的新的智能组卷算法。通过引入两个不同的选择策略,不同的变异算子,进一步提高了智能组卷算法的效率和性能。     

遗传算法在自动组卷中的应用

自动组卷策略是利用计算机自动完成试卷生成的一种方案,整个过程的人工投入少,在很大程度上解放了教师,提高了工作效率。能否自动组出满足用户要求的试卷,与组卷使用的算法紧密相关。采用遗传算法,按照选择编码方式、产生初始种群、计算自适应函数、进行遗传操作、试卷生成的过程,可完成自动组卷操作。     

基于遗传算法的自动组卷分析与设计

组卷的效率与质量完全取决于选题算法的设计,设计一个从题库中按照考试要求既快又好地选取一组最佳解,涉及到一个全局寻优和收敛速度快慢的问题。本文运用遗传算法的全局寻优对题库系统的自动组卷进行了研究,并得到了一个能较好地满足考试要求的组卷算法。     

改进遗传算法在自动组卷中的应用

针对传统遗传算法在种群编码方案、初始种群生成、动态概率、多点交叉操作等方面做了一些改进,改进后的算法明显提高了组卷的成功率和收敛速度,取得了满意的组卷效果。     

一种用于组卷的遗传算法的实现

本文根据组卷的特点,对试题基因进行分段,在分段内部利用遗传算法进行组誊运算,防止在组卷过程中因题型分值的约束条件对计算过程的干扰,加快了算法的收敛速度．     

Office试题自动组卷的实现

《计算机应用基础》作为高校必开的公共基础课,考试是课程教学中必须进行的一个环节,然而测考试前的出题、试卷印制,考后的阅卷、登分工作给教师带来了庞大的工作量,为了解决此类问题,越来越多的高校都会采用在线考试系统以取代传统的笔试。然而Office试题的试卷自动组卷是考试系统中的难点。本文将对Office试题自动组卷实现过程作以论述。     

基于遗传算法的组卷系统的研究

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。     

一种基于改进遗传算法的智能组卷方法研究

组卷问题是一个多约束条件的最优求解，本文在分析了传统的试题组卷算法存在短卷速度慢，成功率较低、组卷质量不高等缺点的基础上，提出了一种基于改进遗传算法的智能组卷新方法。实验表明，该方法能有效地提高组卷的效率和质量，具有较好的使用性能和实用性。     

智能服装机器自动加工中的不规则路径优化

针对服装制作设备在进行不规则服装自动生产过程中,不规则服装的缝纫路径选取存在重复、冲突的风险,路径选择效率不高的问题,提出了一种基于改进遗传算法的服装自动缝纫最优路径选择算法.通过快速计算不规则服装存在的路径冲突可能,提高传统遗传算法搜索最优点的能力与速度,搜索出最优的路径.实验结果表明,该算法在服装自动生产中,对应生产不规则的复杂服装运算较快,安全性和稳定性较好,具有很高的应用价值.     

基于遗传算法的考试系统组卷算法设计

本文分析了考试系统中的组卷问题,结合遗传算法,从算法预处理、编码方法、初始化群体、适应度函数、选择算子、交叉算子和变异算子这几个方面,详细地研究了如何采用遗传算法解决组卷问题。并且通过实验数据,与随机抽取算法和其它组卷算法作比较,说明了本算法的优越性。     

基于ASP的智能组卷系统的思考

利用ASP.NET技术对网上考试系统之组卷系统的设计、结构、功能进行思考、讨论。     

基于SQLServer的题库管理与智能组卷系统的设计与实现

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。