【摘 要】
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尽管煤炭工业的开采与管理技术不断进步,但煤矿中矿难仍然频繁发生,给受害者家庭、企业、社会带来了惨痛损失。造成矿难的一个重要原因是煤矿工人的理论知识与专业技能不达标
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尽管煤炭工业的开采与管理技术不断进步,但煤矿中矿难仍然频繁发生,给受害者家庭、企业、社会带来了惨痛损失。造成矿难的一个重要原因是煤矿工人的理论知识与专业技能不达标,以及在实际生产中的不规范操作。员工必须通过煤矿安全规程考试,才能担任相应职位。因此,煤矿安全规程考试极其重要。针对煤矿安全规程考试的迫切需求,本文旨在开发一个无纸化煤矿安全规程考试系统,对员工进行系统化的培训、测试,其中生成符合用户组卷条件的试卷是极其重要的部分。本文应用一种改进遗传算法构建智能组卷数学模型,分别对初始种群的产生、遗传操作的编码、适应度函数的设计、遗传算子的设置操作进行改进,实验表明,该算法缩短组卷抽题时间,效率高。煤矿安全培训系统中产生的数据间接反映用户对煤矿安全规程知识与专业技能的掌握程度,通过数据挖掘技术分析用户的学习和测试数据,挖掘影响考试成绩的属性,为管理者提供培训决策依据。由于决定员工通过煤矿安全规程考试的各属性之间并非完全独立,简单的朴素贝叶斯分类效果并不理想,因此本文采用双层贝叶斯分类器构建成绩预测模型,通过计算属性的互信息均值,将单一属性集划分为强属性集和弱属性集,弱化各属性独立性假设。实践和算例证明,该文模型和算法适合进行煤矿安全规程考试预测,提高了预测的准确率。本文在Qt环境下实现煤矿安全规程考试管理系统功能,系统采用模块化设计,主要由图形用户界面、用户管理模块、随机练习模块、专项练习模块、考试模块以及试题库管理模块等六个功能模块组成,并实现用户数据的存储和管理、数据库自动备份与还原等功能。实践证明,该系统人机界面友好,很好地满足煤矿安全培训的要求。
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