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音像基于项目反应理论和量子智能算法的选题策略研究钱锦昕
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章 绪论1.1 研究背景1.2 选题理由1.3 研究意义与研究目的1.3.1 研究意义1.3.2 研究目的1.4 研究思路与主要内容1.5 研究技术及方法与研究结论1.5.1 研究技术及方法1.5.2 研究结论1.6 研究创新点与不足及展望1.6.1 研究创新点1.6.2 研究不足及展望第2章 选题策略相关问题研究综述2.1 项目反应理论相关综述2.1.1 项目反应模型2.1.2 项目信息函数2.1.3 测验信息函数2.1.4 IRT的测验编制步骤2.2 国内外的选题策略研究进展2.2.1 基于线规划的选题策略2.2.2 基于启发式算法的选题策略2.. 讨论. 量子智能计算研究现状..1 量子计算的基本概念..2 量子计算的特点第3章 基于IRT的遗传算法及量子遗传算法选题实验3.1 选题要求3.1.1 基于IRT题库的建立3.1.2 项目题型约束3.1.3 项目字数约束3.1.4 实际测验项目信息函数3.2 基于IRT的遗传算法选题实验3.2.1 遗传算法(GA)简介3.2.2 遗传算法选题的实验步骤3.. 遗传算法选题的算法设计3.2.4 遗传算法选题参数的实验设计3.2.5 遗传算法选题的实验程序3.2.6 遗传算法选题的实验结果3.3 基于IRT的量子遗传算法选题实验3.3.1 量子遗传算法(GA)简介3.3.2 量子遗传算法选题的实验步骤3.3.3 量子遗传算法选题的算法设计3.3.4 量子遗传算法选题的参数实验设计3.3.5 量子遗传算法选题的实验程序3.3.6 量子遗传算法选题的实验结果3.4 量子遗传算法与普通遗传算法能比较3.4.1 算法稳健度3.4.2 分数线处优选测验信息量均值3.4.3 信息量平坦度3.4.4 选题时间3.5 研究讨论3.5.1 GA选题实验结果讨论3.5.2 GA选题实验结果讨论3.5.3 GA和GA选题能比较结果讨论3.6 小结第4章 基于IRT的粒子群和量子粒子群算法选题实验4.1 基于IRT的粒子群算法选题实验4.1.1 粒子群算法(PSO)简介4.1.2 粒子群算法选题的实验步骤4.1.3 粒子群算法选题的算法设计4.1.4 粒子群算法选题的参数实验设计4.1.5 粒子群算法选题的实验程序4.1.6 粒子群算法选题的实验结果4.2 基于IRT的量子粒子群算法选题实验4.2.1 量子粒子群算法(PSO)简介4.2.2 量子粒子群算法选题的实验步骤4.. 量子粒子群算法选题的算法设计4.2.4 量子粒子群算法选题的参数实验设计4.2.5 量子粒子群算法选题的实验程序4.2.6 量子粒子群算法选题的实验结果4.3 量子粒子群算法与普通粒子群算法能比较4.3.1 实验设计4.3.2 实验结果4.4 研究讨论4.4.1 PSO选题实验结果讨论4.4.2 PSO选题实验结果讨论4.4.3 PSO并PSO选题能比较结果讨论4.5 小结第5章 基于IRT的蚁群和量子蚁群算法选题实验5.1 基于IRT的蚁群算法选题实验5.1.1 蚁群算法(ACA)简介5.1.2 蚁群算法选题的实验步骤5.1.3 蚁群算法选题的算法设计5.1.4 蚁群算法选题的参数实验设计5.1.5 蚁群算法选题的实验程序5.1.6 蚁群算法选题的实验结果5.2 基于IRT的量子蚁群算法选题实验5.2.1 量子蚁群算法(ACA)简介5.2.2 量子蚁群算法选题的实验步骤5.. 量子蚁群算法选题的算法设计5.2.4 量子蚁群算法选题的参数实验设计5.2.5 量子蚁群算法选题的实验程序5.2.6 量子蚁群算法选题的实验结果5.3 蚁群算法和量子蚁群算法的能比较5.3.1 算法稳健5.3.2 分数线处优选测验信息量5.3.3 信息量平坦度5.3.4 选题时间5.4 研究讨论5.4.1 ACA选题实验结果讨论5.4.2 ACA选题实验结果讨论5.4.3 ACA和ACA选题能比较结果讨论5.5 小结第6章 研究总结6.1 研究总讨论6.2 研究总结6.3 研究创新点6.4 研究不足及展望参考文献附录附录1 遗传算法伪代码(部分)附录2 量子遗传算法伪代码(部分)附录3 粒子群算法伪代码(部分)附录4 量子粒子群算法伪代码(部分)附录5 蚁群算法伪代码(部分)附录6 量子蚁群算法伪代码(部分)附录7 量子遗传算法选题结果示例(部分)后记
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