作者:
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
组卷问题需要在特定的约束条件下对多个目标参数进行科学的优化,应用传统的数学方法将十分困难.针对自动组卷系统而言,其应用效率与试题库设计和题目抽取算法有着直接的关系,遗传算法体现出较大的优势,遗传算法是一种通过模拟生物界自然选择和遗传变异的机制来求解复杂问题的随机搜索和优化的方法.本文结合遗传算法的原理,对自定组卷问题的数学模型进行了分析,提出了系统设计和实现方法.
推荐文章
基于改进遗传算法的自动组卷问题研究
遗传算法
自动组卷
适应度函数
分段二进制编码
基于改进遗传算法的快速自动组卷算法研究
试题管理系统
数据挖掘
组卷算法
遗传算法
粗粒度
基于蚁群优化遗传算法的智能自动组卷算法研究
组卷
蚁群算法
遗传算法
融合算法
信息素
考试
改进遗传算法智能组卷的研究与应用
智能组卷
数学模型
遗传算法
适应度函数
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于遗传算法的自动组卷系统研究与应用
来源期刊 数字技术与应用 学科 工学
关键词 自动组卷 遗传算法 研究和应用
年,卷(期) 2016,(5) 所属期刊栏目 算法分析
研究方向 页码范围 144
页数 1页 分类号 TP311.52
字数 592字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵杰 7 12 2.0 3.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (5)
共引文献  (58)
参考文献  (2)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2003(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2005(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2016(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
自动组卷
遗传算法
研究和应用
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
数字技术与应用
月刊
1007-9416
12-1369/TN
16开
天津市
6-251
1983
chi
出版文献量(篇)
20434
总下载数(次)
106
总被引数(次)
35701
论文1v1指导