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基于.NET的题库管理与智能组卷系统设计与实现 总被引：1，自引：0，他引：1
组卷算法是题库系统的核心。通过对传统的组卷方法如随机抽取法、回溯试探法、遗传算法等进行分析,进而提出一种改进的随机组卷算法,并在此基础上,采用ASP.NET、SQL数据库等技术,实现了题库管理、自动组卷、系统管理等主要功能。实践表明,整个组卷系统界面友好、功能清晰、组卷效率高,具有一定的实用价值。 相似文献
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智能组卷问题的实质是从现有的题库中选择出满足所有组卷要求的一个子集,选题算法的设计决定着组卷的效率与质量;在研究智能组卷模型的基础上,结合随机选取法（RSM）和回溯试探法（BTM）的各自特点,设计了一种新的智能组卷的算法。 相似文献
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本文简要概括了自动组卷算法的现状,全面分析题库试题应包含的主要属性,给出了基于随机搜索逐步优化的自动组卷算法的基本思想,设计出了配合此算法执行的试题库。实践证明,这种结构下的试题库能很好地配合基于随机搜索逐步优化的自动组卷算法的执行,组卷成功率较高,系统性能稳定,冗余度小。 相似文献
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组卷算法是题库系统的核心,现基于随机选题的数学模型设计并实现了一种优化、可行的组卷策略;并采用ADO(ActiveX Data Objects)技术实现题库中对于图像和数学公式的存取问题;基于C++ BUILDER平台开发了高校计算机专业基础课程的题库管理与组卷系统,该系统在实际教学环境下运行取得了良好的效果。 相似文献
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龚利 《黄冈职业技术学院学报》2015,(3):94-96
根据网络考试系统中,智能组卷相关算法的比较和应用,对回溯试探法、随机选取法和遗传算法等三种经典算法进行比较分析,认为遗传算法在组卷过程中,其优化搜索方法和整体搜索策略方面,可以不用依靠其它辅助信息,只要构造出相应的适应值评价函数,就可以求解出来一般约束优化问题,并可以克服算法随机性及盲目性等缺点。同时,遗传算法还能够应对网络考试系统随时更新的试题题库以及相关组卷要求,所以在网络考试系统中,组卷模块选择遗传算法能够实现科学公正的组卷目的。 相似文献
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以"计算机应用基础"课程的网络考试系统开发为基础,讨论了使用面向对象分析方法建立与改进命题库数据模型并将其映射为关系模型的过程。该命题库是网络考试系统的关键组成部分即题库子系统中的核心内容。最后,在网络考试系统组卷功能的实现方面,给出了随机组卷算法的具体实现。 相似文献
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王新颖 《襄樊职业技术学院学报》2007,6(2):17-19
设计了一种适合于在线考试系统的通用试题数据库，根据规范数据库设计的要求，设计了试题库的关系模型。在经典测试理论的基础上，提出了一种约束试卷生成的参数模型，并根据该模型设计了一种自动试卷生成的递归算法。 相似文献
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对Apriori算法在数据库扫描和产生的候选项集的问题进行分析,提出一种基于矩阵的关联规则算法,该算法将事务数据库转换为向量矩阵,并通过向量矩阵的运算得到较少的候选项集,提高算法的运行效率.该算法在高校教学评价的应用上取得良好效果. 相似文献
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Apriori算法是一种挖掘布尔型关联规则的典型算法。该算法在生成频繁项集时会有频繁的数据库扫描操作,并且在由低维频繁项集连接生成高维候选项集时,如果频繁项集维数过大,笛卡尔积后就会产生大量的候选项集,从而影响算法的效率。针对上述2个方面对Apriori算法进行改进,并将改进后的算法应用在试卷分析系统中。经过系统测试,改进后的算法具有较高的效率和较强的稳定性。 相似文献
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组卷系统组成试卷的效率和成功率主要依赖于组卷算法.结合传统的组卷算法的优缺点,提出了一种新的组卷算法,这种算法将聚类分析、共享技术和拥挤技术有机的结合起来,可以有效的搜索多模空间的多个极值点.同时可以通过调节拥挤因子控制收敛到的生境数目,避免找到无效的极值点.这种算法无须事先确定生境的数目和生境的大小,可以适用于各种问题的优化. 相似文献
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组卷策略是题库系统的重要环节,而使用命题细目表进行组卷则可以有效克服组卷的主观随意性,优化试卷结构。通过计算机系统自动生成命题细目表,再根据细目表进行组卷是基于命题细目表的二阶段组卷策略的核心思想。 相似文献
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提出采用事务压缩和哈希技术相结合方式的改进算法.该算法通过备份数据库Dk生成候选项目集Ck,在生成Ck的同时计算支持度.针对生成频繁2-项目集L2的瓶颈,在生成L2的时候使用DHP算法.从时间复杂度上对Apriori算法和改进算法进行比较,说明改进算法在效率上优于Apriori算法. 相似文献
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在现代教育技术的推动下,网络考试克服了传统考试模式的一些不足,成为高校考试改革发展的新趋势.在网络试题库建设与网络考试的实践基础上,分析了网络考试的优缺点,并对试题库建设及网络考试的注意事项进行了具体阐述,希望对高校网络试题库建设与网络考试提供有益参考. 相似文献
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一种基于二进制编码的频繁项集查找算法 总被引：1，自引：0，他引：1
叶晓波 《楚雄师范学院学报》2009,24(3)
在数据挖掘中频繁项集的查找时间是影响挖掘关联规则效率的关键因素,Apriori算法是用来找出频繁项集的典型算法,本文针对Apriori算法需反复扫描数据库、产生大量候选项集的不足,提出一种效率更高的基于二进制编码的频繁项集查找算法,该算法找出频繁项集只需一次数据库扫描,不产生候选项集,与Apriori算法相比,算法效率更高. 相似文献