综合评价试卷质量分析方法

试卷综合评价分析是提高教学质量的重要环节,也是目前高等院校办学水平和教学质量评估的一项重要的基础性工作.传统的试卷评价分析方法只是一般意义上的正态分布检验,层次是粗浅的.本文将从知识点覆盖率、题量、难度系数、区分度、稳定性和目标效果等方面探索对试卷进行综合评价分析的深层次方法.     

集合函数多目标规划的一阶最优性条件

在文（１）－（４）的基础上，本文通过引入集团函数的伪凸，严格伪凸，拟凸，严格拟凸等新概念，给出了集合函数多目标规划问题有效解的一阶充分条件，弱有效解的阶必要条件，弱有交解的一阶必要条件以及强有效解的一阶充分条件。     

面向可选服务的产品服务系统配置研究

可选服务是制造企业继必选服务后获取差异化服务竞争优势的有效手段,类似于必选服务,可选服务模块的设计与选择对产品功效和企业服务成本均有影响。本文运用模糊测度研究产品模块与可选服务模块之间的相关关系,建立客户满意度最大和企业成本最小的多目标优化模型,求解不同相关关系下面向可选服务的产品服务系统配置方案;以某制造企业矿渣立磨机产品模块与可选服务模块配置为例,验证了方法的有效性。研究结果表明:产品模块与可选服务模块的相关关系会影响产品服务系统配置方案,相关关系越强,客户越在意重视度较高模块的质量和功能,市场成本报价越高,可选服务在方案配置过程中越重要。本文为企业提供面向可选服务的产品服务系统配置方案提供借鉴。     

考虑混合信息表征和属性交互的目标导向新产品开发方案选择方法

将目标值融入到新产品开发方案选择中,考虑方案属性值达成目标值的情况,有助于企业选择更具竞争力的产品开发方案。针对属性值和目标值的混合信息表征以及属性交互的问题,提出基于目标导向决策分析和k-可加模糊测度的新产品开发方案选择方法。首先,考虑目标值和属性值表示为区间值、模糊数、语言值等混合信息的情形,将其转化为概率密度;结合属性的三种偏好,利用目标导向决策分析计算属性值达成目标值的概率。其次,基于属性交互方向和强度等信息,利用最小方差法识别k-可加模糊测度,进而利用Choquet积分算子集结各属性的目标达成概率作为产品开发方案选择的依据。最后,将方法应用于大型集成电路测试仪的开发方案选择,验证了有效性。     

基于支配强度的NSGA Ⅱ改进算法在研究生招生面试分组中的应用

针对研究生招生面试分组这一NP难问题,提出了一种以分组遗传算法(GGA)和基于支配强度的改进NSGA Ⅱ算法为基础的混合多目标分组遗传算法。通过基于矩阵编码的多交叉/多变异算子、次精英化的初始化种群策略以及改进的帕累托支配关系,解决了经典NSGA Ⅱ算法在该问题中的收敛速度慢、易陷入局部最优的问题。仿真实验结果表明,该方法只需进行较少代数(不超过100代)的进化,即可获得最优解集,满足了快速分组的用户偏好。     

混流装配线平衡问题的多目标优化方法研究

针对混流装配线存在的工序作业多、平衡难度大等问题,以U型布置的混装线为研究对象,兼顾工作站平均负荷和瞬时负荷平衡,在最小化工作站数的基础上均衡了工作站间和工作站内不同产品的作业负荷,建立U型混流装配线多目标平衡优化模型,同时提出目标法解决联合目标中的目标函数兼容性问题。设计并运用改进的自适应遗传算法求解模型,考虑到交叉、变异操作的随机性,在变异阶段加入强制规则,并对新生成的子代个体进行基因冲突检测,以提高可行解的比率。算例研究的结果表明本文所提的多目标优化方法能够较好地解决混装线平衡问题。     

基于多目标进化聚类的信用风险特征识别

在信用风险识别领域,聚类算法常被用于区分不同风险等级的样本并识别风险特征。然而该领域中通常面临高维数据处理问题,导致传统聚类算法存在不适应此类问题的缺陷:易陷入局部最优、受冗余特征干扰、鲁棒性不强等。采用高维信用风险数据,研究上市公司信用风险,建立信用风险特征识别的三目标优化模型,设计基于分解的多目标子空间聚类算法进行求解。通过算法的横向对比实验,展示了所提出的算法在聚类精度和鲁棒性方面的优势,并根据聚类算法的权重分配结果,归纳总结上市公司信用风险评估过程中应重点关注的指标。     

数珠融合促进学生多元发展——“两位数乘两位数”教学设计与思考

【教学内容】《珠心算》第六册第50~53页“两位数乘两位数”。【教学目标】一、利用已有知识,理解两位数乘两位数的算理,学会单积不满两位时用0占位的拨珠方法,能正确熟练地进行计算,形成相应的珠算技能,部分学生能进行心算。二、通过观察、分析和比较,探究笔算与珠算的联系和区别,初步学会有条理地思考和表达,提升数学素养。