基于改进遗传算法的智能组卷系统研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究情况 | 第10-13页 |
| ·试题库的研究现状 | 第10-11页 |
| ·智能组卷算法的研究现状 | 第11-13页 |
| ·论文的研究工作 | 第13页 |
| ·论文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 智能组卷的基本理论 | 第15-24页 |
| ·智能组卷的基本原则 | 第15页 |
| ·智能组卷考试理论概述 | 第15-23页 |
| ·经典测量理论 | 第15-16页 |
| ·项目反应理论 | 第16-18页 |
| ·经典测量理论和项目反应理论的比较 | 第18页 |
| ·影响试题质量的属性指标 | 第18-21页 |
| ·影响试卷质量的指标 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于项目反应理论的题库设计研究 | 第24-35页 |
| ·试题库的设计思想 | 第24-25页 |
| ·试题库结构设计 | 第25-29页 |
| ·试题库的初始化操作 | 第29-34页 |
| ·试题库初始化的意义 | 第29-30页 |
| ·数据库初始化流程及其实现 | 第30-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于改进遗传算法的智能组卷的研究 | 第35-57页 |
| ·遗传算法基本原理 | 第35-38页 |
| ·基本遗传算法的构成要素 | 第35-36页 |
| ·基本遗传算法的流程及其步骤 | 第36-37页 |
| ·遗传算法的特点 | 第37-38页 |
| ·智能组卷的步骤及其模型 | 第38-44页 |
| ·智能组卷的步骤 | 第39-40页 |
| ·智能组卷的约束条件及目标函数 | 第40-43页 |
| ·智能组卷的基本思想 | 第43-44页 |
| ·遗传算法的改进 | 第44-47页 |
| ·遗传算法的缺点 | 第44页 |
| ·算法的改进 | 第44-47页 |
| ·改进遗传算法在智能组卷中的应用 | 第47-53页 |
| ·基于HAGA的智能组卷算法流程图 | 第47-49页 |
| ·基于HAGA的智能组卷算法的设计 | 第49-52页 |
| ·HAGA算法步骤及其伪代码 | 第52-53页 |
| ·基于HAGA的智能组卷算法的分析 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第5章 组卷系统实现与评价 | 第57-75页 |
| ·智能组卷系统的分析与设计 | 第57-67页 |
| ·智能组卷系统需求描述 | 第57-60页 |
| ·智能组卷系统的总体结构 | 第60-62页 |
| ·数据库设计 | 第62-66页 |
| ·系统成绩统计分析功能设计 | 第66-67页 |
| ·系统的实现与评价 | 第67-74页 |
| ·系统开发的环境 | 第67页 |
| ·系统的实现 | 第67-73页 |
| ·系统评价 | 第73-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第6章 总结与展望 | 第75-77页 |
| ·总结 | 第75-76页 |
| ·展望 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-81页 |
| 附录 | 第81页 |
