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基于WEB的多目标智能组卷算法的研究

作　者: 任国锋
导　师: 李延珩; 夏岩
学　校: 大连海事大学
专　业: 计算机技术
关键词: 智能组卷改进的粒子群优化算法试题库预处理在线考试
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 17次
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内容摘要

随着计算机技术的不断发展与进步,考试无纸化、在线考试等逐渐走入校园。教育工作中繁重的出题任务与远程教育平时所需的大量作业编排都给教育工作者带来不小的工作量。智能组卷系统的开发与研究对于解决这一问题有着重要意义。本文介绍了智能组卷系统的相关理论知识以及智能组卷技术的现状与发展情况,比较了目前国内外比较流行的几种智能组卷算法。重点研究了智能组卷系统的核心算法与试题库预处理技术,对于基于Web的在线技术与数据库设计也有涉及。介绍了多目标技术,对智能组卷的评价指标都做了比较详细的分析,在智能组卷系统的数学模型中重点研究了组卷约束条件、组卷参数误差分析以及目标函数的功能与意义。对改进的粒子群优化算法的原理以及数学模型都做了深入研究,选择了改进的粒子群优化算法作为组卷的核心算法。最后阐述了整个智能组卷系统的总体框架的设计、核心模块的实现、数据库的设计以及测试结果的分析。在对改进的粒子群优化算法与试题库预处理的研究中,本文一直秉承符合学校教学具体需要的原则,对算法与试题库进行设计与实现。本系统实现的环境主要以SQL Server2005作为后台数据库,Java语言作为编程语言,最终完成了对改进的粒子群优化算法深入而系统的研究,基本实现了基于改进的粒子群优化算法在线智能组卷系统中的应用。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-9
第1章绪论  9-17
  1.1 智能组卷的研究背景及意义  9-10
  1.2 智能组卷的国内外研究现状  10-13
  1.3 基于WEB的在线考试系统研究  13
  1.4 常用的计算机智能组卷算法  13-15
    1.4.1 智能组卷的基本原则  13-14
    1.4.2 智能组卷算法  14-15
  1.5 本文的研究内容和论文结构  15-17
第2章智能组卷的评价体系与数学模型  17-23
  2.1 智能组卷的评价指标  17-19
    2.1.1 考试目的  17
    2.1.2 试卷题目类型  17-18
    2.1.3 试卷的平均难度  18
    2.1.4 试卷的区分度  18
    2.1.5 试卷的效度  18
    2.1.6 试卷的信度  18-19
  2.2 智能组卷体系的数学模型的建立  19-23
    2.2.1 组卷的约束条件  19-21
    2.2.2 各属性参数值的偏差计算  21-22
    2.2.3 智能组卷目标函数的确定  22-23
第3章多目标试题库的预处理  23-25
  3.1 问题的描述  23
  3.2 多目标分类规则  23
  3.3 试题库的分类  23-25
    3.3.1 最邻近规则分类  23-24
    3.3.2 基于最邻近规则的试题库分类算法  24-25
第4章基于改进的粒子群优化算法的智能组卷算法的设计  25-36
  4.1 改进的粒子群算法的基本理论  25-33
    4.1.1 改进的粒子群优化算法的特点  25-26
    4.1.2 改进的粒子群优化算法的原理  26-27
    4.1.3 改进的粒子群优化算法的操作  27-28
    4.1.4 改进的粒子群优化算法的实现  28-33
  4.2 组卷基本策略  33-35
    4.2.1 组卷的基本步骤  33
    4.2.2 组卷的基本原则  33-34
    4.2.3 组卷的思路  34-35
  4.3 改进的粒子群优化算法智能组卷流程图  35-36
第5章智能组卷系统设计与实现  36-53
  5.1 系统总体结构  36-38
  5.2 系统功能模块设计  38-43
  5.3 数据库的设计  43-48
  5.4 智能组卷系统的实现  48-51
  5.5 组卷效果及分析  51-53
结论  53-54
参考文献  54-56
致谢  56

基于WEB的多目标智能组卷算法的研究

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