基于多因素的在线考试系统

中文摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第一章 引言	第8-11页
·研究背景和意义	第8页
·国内外研究现状	第8-9页
·论文的研究内容及组织结构	第9-11页
第二章 系统设计	第11-21页
·系统的需求分析	第11页
·系统功能模块设计	第11-13页
·数据库设计及优化	第13-21页
第三章 通用的智能组卷数学模型设计	第21-27页
·组卷因素的选择	第21-22页
·组卷数学模型	第22-25页
·组卷数学模型的改进策略	第25-27页
第四章 改进的遗传蚁群融合智能组卷算法	第27-48页
·遗传算法及蚁群算法简述	第27-31页
·遗传算法简述	第27-29页
·蚁群算法简述	第29-31页
·遗传与蚁群算法融合的基本思想	第31-32页
·融合算法及改进策略	第32-44页
·改进的遗传算法设计	第32-38页
·改进的遗传算法设计	第32-35页
·改进的遗传算法流程及算法实现	第35-38页
·改进的蚁群算法设计	第38-44页
·改进的蚁群算法设计	第38-43页
·改进的蚁群算法流程及算法实现	第43-44页
·融合算法与遗传算法的性能比较	第44-48页
第五章 错误习题关联规则分析算法	第48-57页
·问题的提出	第48页
·关联规则概述	第48-52页
·关联规则的基本概念	第48-51页
·关联规则的经典算法	第51页
·Apriori算法	第51-52页
·Apriori算法在错误习题关联分析的应用	第52-57页
·Apriori算法的应用	第52-55页
·算法实现	第55-57页
第六章 在线考试系统的设计与实现	第57-67页
·开发环境与技术简介	第57-58页
·功能实现及主要界面	第58-67页
结论	第67-68页
参考文献	第68-70页
致谢	第70-71页
个人简历、在学期间的研究成果	第71页