| 第一章 绪论 | 第1-14页 |
| 1．1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1．2 国内外的研究现状 | 第9-12页 |
| 1．3 论文的主要工作及创新点 | 第12-14页 |
| 第二章 属性论的定性映射、基准变换、转化程度函数和集合模糊化 | 第14-28页 |
| 2．1 引言 | 第14-15页 |
| 2．2 最简性质判断的定性映射模型 | 第15-18页 |
| 2．3 多维整合(或合取)性质判断的定性映射模型 | 第18-21页 |
| 2．3．1 基准C_p为区间向量的定性映射 | 第18-19页 |
| 2．3．2 基准C_p为区间阵列的定性映射和合取性质的初等判断 | 第19-21页 |
| 2．4 初等判断与模式识别 | 第21-22页 |
| 2．5 量-质转化程度函数 | 第22-27页 |
| 2．5．1 量-质转化的程度差异及其转化程度函数 | 第22-24页 |
| 2．5．2 定性基准模糊化 | 第24-25页 |
| 2．5．3 定性映射与特征函数 | 第25-26页 |
| 2．5．4 转化程度函数 | 第26-27页 |
| 2．6 结论 | 第27-28页 |
| 第三章 基于定性映射与转化程度函数的自动组卷算法 | 第28-47页 |
| 3．1 算法概要 | 第28-29页 |
| 3．2 自动组卷的数学模型 | 第29-39页 |
| 3．2．1 试题指标 | 第29-31页 |
| 3．2．2 试卷指标 | 第31-32页 |
| 3．2．3 试卷模式 | 第32-36页 |
| 3．2．4 数学模型的建立-定性映射模型 | 第36-39页 |
| 3．3 自动组卷算法设计 | 第39-46页 |
| 3．3．1 试卷模式的实现 | 第39-43页 |
| 3．3．2 抽题组卷 | 第43-46页 |
| 3．4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 自动组卷算法的实现与实验结果 | 第47-56页 |
| 4．1 自动组卷算法的实现 | 第47-52页 |
| 4．1．1 自动组卷算法流程图 | 第47-48页 |
| 4．1．2 自动组卷算法的实现 | 第48-49页 |
| 4．1．3 组卷系统的实现 | 第49-52页 |
| 4．2 实验结果 | 第52-54页 |
| 4．2．1 实验数据 | 第52-53页 |
| 4．2．2 知识点分布结果 | 第53页 |
| 4．2．3 难度分布结果 | 第53-54页 |
| 4．2．4 抽题组卷结果 | 第54页 |
| 4．3 本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 总结和展望 | 第56-57页 |
| 5．1 本文工作总结 | 第56页 |
| 5．2 未来工作展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 附录 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第60页 |