简介：目的：与经典测量理论相比，项目反应理论具有更多的优势，但由于项目反应理论模型的复杂性，进行参数估计时往往需要较大的被试样本；人工神经网络的出现为小样本被试估计项目反应理论的能力参数和项目参数提供了可能，文章的目的是通过神经网络的蒙特卡罗模拟研究寻找更精确的参数估计方法。方法：以项目反应理论的两参数模型为例，以MAB和RMSE为比较指标，通过模拟数据比较经典测量理论的通过率、点二列相关系数、平均得分作为神经网络的输入值与以经过转换的数值（IRT参数估计的初值）作为神经网络的输入值训练网络结果的差异，比较不同条件下MAB指标和RMSE指标的差异。结果：以通过率估计项目参数b与以bj=zj/rbj估计项目参数b存在差异；以点二列相关系数估计项目参数a与以aj=rbj/√1-r^2bj估计项目参数a存在差异；以平均得分估计能力参数θ与以ln[x/（m-x）]估计能力参数θ存在差异。结论：对于两参数项目反应模型，以通过率估计项目参数b比以bj=zj/rbj估计项目参数b误差更小，而以点二列相关系数估计项目参数a比以aj=rbj/√1-r^2bj估计项目参数a误差更大，以平均得分估计能力参数θ比以ln[x／（m-x）]估计能力参数θ误差更大。

简介：

简介：摘要根据PID控制对线性定常系统控制和复杂非线性系统的控制，设计了一款导盲机器人，以模糊PID控制算法为导向，实现导盲机器人的避障循迹控制。实验结果表明，使用模糊PID控制算法，可以更好的实现导盲机器人的避障循迹控制，从而提高导盲机器人避障的准确度。

简介：遗传算法借鉴生物界自然选择和遗传机制，使用群体搜索技术，合理配置资源。高校调课涉及到课程、教室、班级、教师和时间五方面相互关联的因素。按照遗传算法思想，用Delphi进行编程，试验结果表明，遗传算法对课程的优化调整有着比较显著的作用。