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。     

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.     

职业技能培训系统模拟考核平台设计与实现

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。     

基于B/S构架的气象观测员培训考试系统研发

本文介绍了基于B/S构架开发气象观测员上岗考试系统,应用MVC设计典范,综合应用多种软件发技术,采用基于遗传算法的自动组卷策略,最大程度实现了考试的公平性合理性,提升了气象观测培训效果。     

基于改进型遗传算法的组卷系统设计研究

传统人工考试模式相比于网络考试系统来说欠缺公平与合理性,不能充分考察学生的学习能力和知识掌握程度,因此要借助网络技术的力量来设计自主组卷系统,完成网上考试系统的改革和创新任务。在深入分析试题库结构和遗传算法的基础上,研究了两者之间的契合处,通过对遗传算法的改进来推出符合组卷策略的考试系统,完成对题型、题量、曝光度、知识点等多方面考核内容的平衡,使基于改进型遗传算法的组卷系统能真正运用于高校实际教学工作中。     

GMDSS通信系统模拟器的研制与设计模型研究

由于GMDSS通信系统模拟器的开发和应用中,全部的模拟效果均通过仿真软件来实现,因此软件的设计质量是GMDSS通信系统模拟器的开发重点,尤其是大型的模拟器来说,仿真软件的模组非常多,而且模块之间的耦合也非常的复杂,给实际的研制和设计造成了很大的难度,为此我们基于软件工程开发的理论和技术探索了GMDSS通信系统模拟器的研制和模型设计过程。     

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。     

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。     

基于遗传算法的组卷研究与设计

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。     

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。     

粒子群优化算法(PSO)在智能组卷中的应用

本文利用计算智能算法中的粒子群算法对组卷系统加以改进,保留了遗传算法固有的智能搜索技术和有效的寻优和收敛性,通过叠代搜寻最优值,无须太多参数调整,简单容易地实现更加智能和高效的组卷。     

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SSH框架和遗传算法的多维度测评系统的设计与实现

本文采用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)实现自动组卷的系统中,并没有充分考虑试卷中知识点(测试维度)的分值分布,提出一种新的遗传算法(New Genetic Algorithm,NGA)来实现自动组卷功能,并重新定义了适应度函数,加快收敛速度。仿真实验表明,NGA算法不仅高效,且能生成一份有效试卷,使得试卷分值能在测试的维度上尽量实现均匀分布。     

文学理论课程的自动组卷系统设计

本文设计的文学理论课程自动组卷系统是针对文学课程考试的具体需求,以文学理论考前出题为开发背景,设计与实现了一个能满足日常教学需要的自动组卷系统。实践证明,本系统的开发与使用可以有效地提高组卷的效率,并做到更加客观和合理。     

干部考核评价系统的设计与实现

文章在软件设计开发基础上,根据领导班子及成员考核评价特点,设计并实现了领导班子及成员考核评价系统,同时分析了该系统开发的背蒂、结构、基本任务和方法。     

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。     

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。     

地球物理测井虚拟仿真实验教学考核模式改革研究及探索

虚拟仿真实验教学成为工科教育的重要环节,传统的测井实验教学考核模式简单、易操作,但相对缺乏统一、客观、全面、系统的考核模式,难以适应虚拟实验教学考核。为此,在地球物理测井虚拟实验平台基础上,首先设计了包括“基础层次、综合层次、研究层次、创新层次”四个层次的测井虚拟仿真实验内容;然后基于虚拟仿真实验教学特点,优化了“七元”考核模式,针对“观察力、判断力、控制力、执行力、创造力、想象力和表达力”七种基本的能力进行全方位考察;基于实验内容和考核模式,设计出“三维度”的实验成绩评价矩阵。通过虚拟仿真实验教学工作开展和实践,通过成绩统计分析对比,发现改革后的考核模式在一定程度上提升了实验教学效果,对地球物理测井课程教学质量也有提升。     

基于ASP.NET4.0的在线考试系统的设计与研究

随着社会网络信息化的不断发展、"互联网+"教育理念不断的普及和深化,现代化智能课程考核方式如雨后春笋般产生。为了适应高等学校教育的实际情况,人们逐步对智能在线考试系统的研究更加深入,尤其是在智能组卷问题的研究方面更加突出。在线考试系统利用微软公司的ASP.NET作为开发工具,选择SQLSERVER作为数据库平台,充分利用WEB数据库存储技术,设计实现了便捷的智能组卷在线考试系统,为高校部分课程的考核提供了新颖的测试方式,并在很大程度上提高考试管理的效率和水平。     

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。