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利用网络和数据库技术,我们基于WEB模式研究开发了试题库与在线考试系统。它运用方便、操作简单,效率很高。具有试题(卷)录入、修改和查询,手工组卷、自动组卷以及进行在线考试等重要功能,也就是说实现了的无纸化考试,满足任何授权的考生随时随地考试并获得成绩,并给出其详细的成绩分析与试卷评估,同时也大大减轻了教师出题、组卷和改卷等繁重的工作。 相似文献
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利用网络和数据库技术,我们基于WEB模式研究开发了试题库与在线考试系统。它运用方便、操作简单,效率很高。具有试题(卷)录入、修改和查询,手工组卷、自动组卷以及进行在线考试等重要功能,也就是说实现了的无纸化考试,满足任何授权的考生随时随地考试并获得成绩,并给出其详细的成绩分析与试卷评估,同时也大大减轻了教师出题、组卷和改卷等繁重的工作。 相似文献
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针对当前对“工程图学基础”、“画法几何与机械制图”、“工程制图”等制图课程实现教考分离、试卷规范、出题合理的要求,开发研制出一套随机选题和组卷的计算机题库系统。该系统以大量的电子版试题为基础,通过VB平台开发出性能可靠的选题和组卷系统,实现了选题与出卷的规范性。 相似文献
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遗传算法在通用试题库自动组卷中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
对组卷问题进行分析,建立了通用组卷模型,讨论了运用遗传算法求解在一定约束条件下的多目标参数优化问题,并针对组卷问题设计了交叉、变异算子和进化模式。结果表明,改进后的遗传算法性能好、效率高、通用性高,符合自然界物种微进化的思想,具有较好的实用性能。 相似文献
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遗传算法是1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,组卷问题是1个在一定约束条件下的多目标参数优化问题,传统的组卷算法存在“组卷速度慢、成功率低、组卷质量不高”等缺点。针对上述缺点,本文在分析组卷策略的基础上,针对考试系统的自动出题问题,将遗传算法应用其中,详细论述了它的思想,并在一定的约束条件下,通过建立数学模型进行分析运算,得出了1种用遗传算法来求解试题组卷问题的新方法,最大程度地满足了用户的需求,具有科学性、合理性和较好的实用性。 相似文献
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使用试题库自动组卷是现代考试的必然趋势,题库设计和组卷算法直接决定了试卷的质量。考虑实际需要设置了OLE类型字段来处理试题中的图形,设置了MARK标记来标记试题在筛选时候的状态。在组卷算法上采用了改进的高效随机算法,通过随机和顺序相结合来提高搜索效率,通过随机数叠加避免了随机盲点,通过逐步放松条件策略最终组出最符合要求的试卷。 相似文献
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试题库系统智能组卷技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
确定组卷控制参数是试题库系统进行组卷的先决条件。阐述了根据考核要求推理确定组卷控制参数的过程。组卷控制参数包括知识点的分值、题型分布和难度系数。应用专家系统技术推理确定组卷控制参数,推理过程采用基于案例和基于规则的混合推理机制。根据知识点的学时计算确定知识点的分值,根据知识点的教学要求推理确定知识点的题型分布和难度系数。推理过程中先检索案例知识库,获得组卷控制参数编码。如果没有合适的案例知识,进行基于规则的推理获得组卷控制参数编码。利用函数computer_para 根据组卷控制参数编码计算出各个知识点的组卷控制参数。 相似文献
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智能组卷中组卷算法的优劣直接影响到智能组卷的质量和效率。本文通过改进的蚁群算法用以提高智能组卷效率,通过分析组卷策略,首先建立了试题组卷的数学模型并对模型进行简化处理;再通过加权离差模型对智能组卷问题进行建模;最后利用二元蚁群算法求解模型得到组卷方案。仿真结果表明,二元蚁群算法具有较好的时间性能,并能在较短的时间内收敛并到全局最优解并组成满足用户需的试卷。 相似文献
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衡量一份试卷质量高低的主要因素是试题的覆盖范围是否合理,难度是否适中,区分度是否最大等等。随着计算机技术的普及,越来越多的学校采用智能组卷系统代替原有的教师手工组卷,实现了教考分离,因此,智能组卷成功率也成为大家关注的焦点。介绍了目前流行的组卷算法,分析了各种算法的特点以及不足之处,结合组卷问题的数学模型提出了分层次的遗传算法,该算法提高了原遗传算法的局部收敛度和全局搜索性。 相似文献
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研究了基于Android平台下作业答题系统的设计与实现过程,该系统是使用Java语言和Eclipse集成开发环境进行开发的应用程序,实现了作业答题的基本功能,即教师上传作业,学生下载、完成、提交作业等功能。在作业存储时采用SQLite数据库完成。本应用已经在手机和模拟器上通过测试并且运行稳定。 相似文献
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森林资源数据库系统查询效率分析 总被引:3,自引:1,他引:2
对森林资源数据库系统的查询特点及效率进行了分析,提出了森林资源数据库应用系统的4种应用查询模式及其制约查询效率的关键因素。实例分析证明:数据库管理系统(DBMS)参数配置、数据库逻辑和物理设计、SQL查询表达以及应用程序设计都是影响查询效率的关键因素。改进森林资源数据库系统查询优化应充分考虑不同查询应用模式的特点.分别从不同角度采用不同的优化方法和策略。对于以网络传输为主要特征的浏览查询,查询算法和数据组织是优化的关键:对于计算密集的统计分析查询,则应优先考虑数据库调整和使用中间表、聚簇等措施。图3表4参14 相似文献
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高校图书馆自建数据库的评价与思考 总被引:1,自引:0,他引:1
陆虹 《农业图书情报学刊》2010,22(8):121-123
以自建数据库调查为对象,采用主成分分析法评价其指标的合理性与科学性,结合评价结果和作者工作实践,指出了目前关于自建数据库建设中存在的关键问题,找到了解决这些问题的突破口,对图书馆特色数据库建设具有一定的参考价值。 相似文献
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【目的】研究不同词向量和深度学习模型组合对农业问句分类结果的影响,为构建农业智能问答系统提供技术支撑。【方法】通过爬虫获取农业种植网等网站的问答数据,选择20000条问句进行人工标注,构建农业问句分类语料库。采用BERT对农业问句进行字符编码,利用文本卷积神经网络(TextCNN)提取问句高维度特征对农业问句进行分类。【结果】在词向量对比实验中,BERT字向量与TextCNN结合时农业问句分类F1值达93.32%,相比Word2vec字向量提高2.1%。在深度学习模型的分类精度对比方面,TextCNN与Word2vec和BERT字向量结合的F1值分别达91.22%和93.32%,均优于其他模型。在农业问句的细分试验中,BERT-TextCNN在栽培技术、田间管理、土肥水管理和其他4个类别中分类F1值分别为86.06%、90.56%、95.04%和85.55%,均优于其他深度学习模型。超参数设置方面,BERT-TextCNN农业问句分类模型卷积核大小设为[3,4,5]、学习率设为5e-5、迭代次数设为5时效果最优,该模型在数据样本不均衡的情况下,对于农业问句的平均分类准确率依然能达93.00%以上,可满足农业智能问答系统的问句分类需求。【建议】通过阿里NLP等开源平台提升数据标注质量;在分类过程中补充词频和文档特征,提高模型分类精度;农业相关政府职能部门加强合作,积极探索农业技术数字化推广和服务新模式。 相似文献
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昆虫标本数据库管理系统 总被引:2,自引:0,他引:2
严乃胜 《云南农业大学学报(自然科学版)》1997,12(1):12-14
报道用FoxBase+2.1 设计的昆虫标本管理系统的功能及实现这些功能的途径和方法。该系统具有录入与修改功能6种,查寻功能5种,统计功能4种,打印名录及标签功能5种,系统工具功能6种,文献检索功能2种,所有功能均包括于下拉菜单中。 相似文献
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中国饲料数据库浅析 总被引:3,自引:0,他引:3
张兆兰 《河北农业大学学报》1994,17(1):96-99
中国饲料数据库是“七五”国家攻关课题。它包括饲料营养价值评定、饲养标准、饲料标准、饲料配方、饲料工业信息、畜禽渔业信息等子系统。具有输入,数据处理、编辑打印输出,优化饲料配方、更新等功能。它是应用现代化管理技术,使营养、饲料科研成果中的数据条理化、标准化,使各种信息集中贮存,统一管理。中国饲料数据库的研究成功和推广应用,已取得巨大的经济效益和社会效益。 相似文献