基于遗传算法的CAT组卷问题研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-11页 |
| ·研究的背景和意义 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·CAT的研究现状 | 第8-9页 |
| ·CAT组卷算法的研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文的研究内容 | 第10页 |
| ·本文的组织结构 | 第10-11页 |
| 2 CAT的理论基础—IRT | 第11-21页 |
| ·IRT的基本原理 | 第11-13页 |
| ·IRT的基本假设 | 第13-14页 |
| ·IRT的数学模型 | 第14-18页 |
| ·基本的项目反应模型 | 第14-17页 |
| ·其他常用的模型 | 第17-18页 |
| ·IRT的重要概念—信息函数 | 第18-19页 |
| ·项目信息函数 | 第18页 |
| ·测试信息函数 | 第18-19页 |
| ·IRT的优缺点 | 第19-21页 |
| ·IRT的优点 | 第19-20页 |
| ·IRT的局限与不足 | 第20-21页 |
| 3 CAT系统的设计 | 第21-34页 |
| ·CAT概述 | 第21-28页 |
| ·CAT基本原理 | 第22页 |
| ·CAT编制构成 | 第22-26页 |
| ·CAT测试流程 | 第26-28页 |
| ·CAT总体结构设计 | 第28-30页 |
| ·CAT功能模块设计 | 第30-31页 |
| ·CAT数据库设计 | 第31-34页 |
| 4 CAT组卷问题数学模型的建立 | 第34-41页 |
| ·CAT组卷问题描述 | 第34页 |
| ·线性规划的最大信息量组卷模型 | 第34-36页 |
| ·线性规划离差加权模型描述 | 第36-38页 |
| ·分步离差加权模型设计 | 第38-41页 |
| 5 CAT组卷算法的设计与实现 | 第41-56页 |
| ·遗传算法简介 | 第41-46页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第41-42页 |
| ·基本遗传算法描述 | 第42-44页 |
| ·遗传算法用于CAT组卷问题的可行性分析 | 第44-46页 |
| ·遗传算法的改进 | 第46-50页 |
| ·基于遗传算法的CAT组卷算法设计与实现 | 第50-54页 |
| ·编码方案的确定 | 第51页 |
| ·适应度函数的确定 | 第51-52页 |
| ·遗传算子设计 | 第52-53页 |
| ·参数选择 | 第53-54页 |
| ·CAT组卷算法性能实验分析 | 第54-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
