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将教师躲可咯砾保密。如瓯口保密,在一年解密后适用本授权书。学位论文作者签名:涩÷莎葡⋯⋯一⋯~刀刀年,月矽盯一一⋯一⋯⋯⋯’⋯一学位论文作者签名:梁话赢加年歹只一一弦,辏拢日河北科技大学学位论文原创性声明河北科技大学学位论文版权使用授权书⋯本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。指导教师签名:本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权河北科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于朐谝陨戏娇蚰诖颉一一
摘要计算机网络技术、计算技术以及人工智能技术的发展推动了计算机考试系统这种崭新考试模式地不断进步。计算机考试系统摒弃了传统考试模式在时间和空间上面的局限,使考试变得更加灵活,给诸多考生带来了便利,同时减少了教师的重复劳动,提高了考试的效率。而计算机考试系统中的关键部分为智能组卷系统,即如何在已有的试题库中根据教师的要求以及教学的需要自动生成考卷的系统模块。对于智能组卷系统的研究己成为教育学和计算机科学领域研究的热点和重点。计算机智能组卷的本质是一个基于对试卷的质量构成影响的指标求解多目标参数的优化问题,在本文中我们首先对智能组卷优化问题的各项指标进行了详细地分析并且指出了传统数学模型的不足之处,基于此我们提出了改进的智能组卷优化问题的目标函数和数学模型,该模型赋予各个分指标以相应的权重,将传统的多目标优化问题转化为单目标的优化问题,简化了问题的求解。对于分指标权重的确定,我们采用了定性与定量相互结合的多目标评价决策分析方法。目前,对于智能组卷优化问题的求解存在多种策略,在本文中一种改进的自适应遗传算法被提出并用于求解智能组卷优化问题。较之原有的自适应遗传算法,改进的自适应遗传算法通过使用混合熵来度量种群的多样性,并在交叉概率以及变异概率的确定方面做出了相应的改进,使之更有针对性地求解智能组卷优化问题,仿真实验表明改进之后的自适应遗传算法收敛速率更快以及能够更加容易的搜索到问题的全局最优解。之后,在本文中我们利用喑逃镅院蚐数据库技术开发了邢台学院《微积分》课程考试系统,智能组卷系统模块是的核心模块。系统具有良好简捷的操作界面,可以直接生成以形式表示的试卷以及试卷的答案,并且可以编辑、修改和打印以形式表示的试卷以及试卷的答案。最后,我们对的性能进行了实验性的验证,最终的试验结果表明的设计思路是可行的、实际应用是有效的,它有效地提高了组卷的成功率和试卷的质量以及有效地克服了组卷过程中的未成熟收敛现象。关键词智能组卷;目标优化;数学模型;自适应遗传算法:适应度函数
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目录摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯课题研究的背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..国外智能组卷系统研究现状分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.谥悄茏榫硐低逞芯肯肿捶治觥本文主要研究内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..论文结构安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..智能组卷系统技术研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯“智能组卷系统的指导思想⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..智能组卷系统的体系结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯智能组卷系统的量度理论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.〗帷璤⋯第轮悄茏榫硐低车母慕P汀改进数学模型的目标函数⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯改进数学模型的约束条件⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第赂慕淖允视σ糯惴ā标准遗传算法猄自适应遗传算法⋯....⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯改进的自适应遗传算法甀⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·改进的智能组卷系统的实现与性能分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·使用改进的自适应遗传算法求解组卷系统的改进数学模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯改进的自适应遗传算法的性能验证⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.关键技术详