时齐马尔可夫链法在教学质量评估中的运用

本文研究了教学质量评估中的一种定量分析方法-时齐马尔可夫链评估法,阐明了这种方法的理论依据及其实施程序,并指出它较之其他教学质量评估法更显合理。

远距离教育质量的时齐马尔可夫链评估法

本文研究了远距离教育质量评估中的一种定量分析方法——时齐马尔可夫链评估法。阐明了这种方法的理论依据及其实施程序、并指出它较之其他教学质量评估法更合理。

应用马尔可夫链评价教学质量

目的:讨论教学质量评估中的一种定量分析方法——时齐马尔可夫链评估法[1],并阐明该评估方法的理论依据及其实施程序。方法:利用学生历年的成绩建立一个马尔可夫链[2],运用SAS的IML模块进行统计分析。结果:指出时齐马尔可夫链评估法较之其他教学质量评估法更显合理,更具有实用性和有效性。结论:教学质量的时齐马尔可夫链分析着眼于教学过程,注重"历史经历",从而为更准确地评价教学质量提供了可能。

粗粒度并行遗传算法收敛性分析及优化运算

提出了一种新型的粗粒度并行遗传算法 ( CGGA) ,该算法利用多个子种群基于不同的编码方式进行进化计算 .首先各子群体独立进行交叉、变异和选择遗传操作 ,每代进化后迁移算子被引入用来进行种群间的信息交流 ,迁移算子将各个子种群的最优个体替换相邻种群最差个体后继续进化 .基于时齐遍历马尔可夫链理论 ,给出了 CGGA各个子种群的概率转移矩阵与其进化概率转移矩阵 ,证明了以概率 1全局收敛 .对典型的测试函数 CGGA进行了求解 .仿真结果表明 ,本算法的收敛性能优于经典遗传算法 ( CGA) ,可以有效解决