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绝对值等值准则及求解算法的应用

作　者: 程德巧
导　师: 甘登文；丁树良
学　校: 江西师范大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 测验等值项目反应理论 N-R迭代算法模拟退火进化策略绝对值等值
分类号: TP301.6
类　型: 硕士论文
年　份: 2005年
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内容摘要

计算机智能组卷和计算机自适应测验是都需要大型测验题库。题库建设离不开测验等值。本文在分析已有项目反应理论(Item Response Theory简称IRT)等值方法基础上,提出两种更为稳健的等值方法:普通绝对值等值方法和平方根绝对值等值方法。已有的IRT等值准则都具有较好的数学性质,通常采用于N—R迭代算法求解。而N—R算法无法处理新的等值准则,为此,我们引入两种现代启发式搜索算法——模拟退火(Simulated Annealing,简称SA)和进化策略(Evolutionary Strategy,简称ES),以求解新等值准则下的等值系数。经过统计检验,Monte Carlo模拟试验表明:新的等值方法比几个常用等值方法更为稳健。

全文目录

摘要  2-3
Abstract  3-6
第一章引论  6-9
  1．1 论文研究背景和意义  6-7
  1．2 本文研究内容  7-9
第二章 IRT等值方法概述  9-15
  2．1 项目反应理论(IRT)等值  9-10
    2．1．1 项目反应理论(IRT)  9-10
    2．1．2 测验等值  10
  2．2 二参数Logistic模型(2PLM)IRT等值基本关系式  10-11
  2．3 常用IRT等值方法及一般求解过程  11-15
第三章常见现代启发式搜索算法  15-31
  3．1 搜索算法概述  15-17
    3．1．1 搜索算法基本概念  15-16
    3．1．2 局部搜索算法  16
    3．1．3 启发式搜索算法  16-17
  3．2 模拟退火  17-25
    3．2．1 模拟退火算法结构  17-20
    3．2．2 模拟退火的机理  20-21
    3．2．3 模拟退火算法候选解产生方法  21-22
    3．2．4 温度参数的控制  22-25
  3．3 进化策略(Evolution Strategy)  25-31
    3．3．1 进化计算(Evolutionary Computation, EC)  25-27
    3．3．2 遗传算法  27
    3．3．3 进化策略(evolution strategy)  27-31
第四章搜索算法在IRT等值方法中的应用  31-38
  4．1 新的目标函数  31-33
  4．2 模拟退火算法在IRT等值中的应用  33-34
  4．3 进化策略在IRT等值中的应用  34-36
  4．4 模拟退火和进化策略IRT等值的后处理  36-38
第五章等值方法结果分析以及诸方法的比较  38-47
  5．1 IRT等值的Monte Carlo模拟  38-39
  5．2 在不同目标函数下等值结果的比较  39-47
    5．2．1 绝对值目标函数等值结果  39-45
    5．2．2 绝对值目标函数的选择  45-47
第六章问题与展望  47-51
致谢  51-52
独创性声明  52
关于论文使用授权的说明  52

绝对值等值准则及求解算法的应用

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