基于人工智能的考试系统研究与实现
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 论文组织 | 第12-13页 |
| 第2章 相关理论和技术介绍 | 第13-20页 |
| 2.1 经典测量理论简介 | 第13-14页 |
| 2.2 遗传算法概述 | 第14-15页 |
| 2.3 关联规则挖掘概述 | 第15-17页 |
| 2.4 HTML5缓存特性介绍 | 第17-20页 |
| 第3章 考试系统概况分析与设计 | 第20-28页 |
| 3.1 系统总体需求分析 | 第20-21页 |
| 3.2 系统总体功能划分 | 第21-23页 |
| 3.3 系统数据库设计 | 第23-25页 |
| 3.4 系统关键功能设计 | 第25-27页 |
| 3.4.1 智能组卷设计 | 第25-26页 |
| 3.4.2 考试数据挖掘设计 | 第26页 |
| 3.4.3 预防在线作弊设计 | 第26-27页 |
| 3.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第4章 考试系统核心算法 | 第28-49页 |
| 4.1 智能组卷算法 | 第28-41页 |
| 4.1.1 试题库构建 | 第28-30页 |
| 4.1.2 组卷算法选取 | 第30-31页 |
| 4.1.3 遗传算法组卷研究与优化 | 第31-41页 |
| 4.2 考试数据挖掘算法 | 第41-48页 |
| 4.2.1 考试数据挖掘相关功能点 | 第41-42页 |
| 4.2.2 考试数据挖掘实现算法 | 第42-46页 |
| 4.2.3 算法实现改进前后性能对比 | 第46-48页 |
| 4.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 系统实现与应用研究 | 第49-60页 |
| 5.1 系统实现 | 第49-55页 |
| 5.1.1 系统开发及运行环境 | 第49页 |
| 5.1.2 系统架构 | 第49-50页 |
| 5.1.3 系统功能实现及测试 | 第50-55页 |
| 5.2 应用研究 | 第55-59页 |
| 5.2.1 智能组卷分析 | 第55-57页 |
| 5.2.2 考试数据挖掘分析 | 第57-59页 |
| 5.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 总结与展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第65页 |
