;E为内容的相对重要度;m为内容的总数。
由于期望题型分布及期望内容分布本身是定性的指标,无法直接参与运算.在此,采用专家经验评判的方法将其转换为定量指标,作为评价抽题效果的指标。
2.2 粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization)
粒子群优化算法是由Kennedy博士与Eberhart博士提出的一种新的全局优化算法[4],最初是处理连续优化问题,目前其应用已扩展到很多组合优化问题[5]。相对其它优化算法和演化式计算方法,PSO算法最大的特点就是搜索的速度快,考虑智能组卷过程对试卷质量的高要求以及优化参数的表示形式,采用PSO算法对自动抽题组卷问题进行研究。
2.2.1 粒子的编码
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基于Flex与J2EE垂直搜索引擎
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