一种基于三维约束条件的组卷方法及系统、设备、介质

    公开(公告)号:CN118154373A

    公开(公告)日:2024-06-07

    申请号:CN202410214441.5

    申请日:2024-02-27

    Abstract: 本发明一种基于三维约束条件的组卷方法及系统、设备、介质,其涉及一种数据应用技术和在线教育技术领域,其包括将第一组卷要求除去第二设定要求生成第二组卷要求,依次利用第二设定要求和第二组卷要求内剩余的第一设定要求组卷;分配每个知识方向的倒数第二个题型和倒数第一个题型;分配每个题型的倒数第二个知识方向和倒数第一个知识方向;得到第一试卷。本发明先通过插桩的方式将用户提出的第一设定要求和试题库无法满足的第二设定要求先配置出第一试卷,可使整个组卷自动地满足知识方向要求、题型要求、难度值设定。上述配置方法通过计算机程序自动完成,实现自动计算、使用成本低、省时省力、错误率低的效果。

    一种基于拉格朗日插值法的卫星姿态夹角三维显示方法

    公开(公告)号:CN112800618A

    公开(公告)日:2021-05-14

    申请号:CN202110170682.0

    申请日:2021-02-08

    Abstract: 本发明属于图形三维显示技术领域,具体涉及一种基于拉格朗日插值法的卫星姿态夹角三维显示方法。本发明利用拉格朗日插值公式,计算卫星姿态转换过程中三维空间弧段上点的坐标,用于绘制姿态转换的夹角,通过本发明可以快速绘制卫星姿态转换形成的夹角圆弧,该方法可应用于在三维显示中,已知一个特定的卫星姿态转换矢量,显示其形成的姿态夹角等需求。与现有技术相比较,本发明采用一种基于拉格朗日插值法的三维卫星姿态夹角显示方法,通过计算姿态转换矢量形成的夹角弧段上点的三维坐标,用于拟合夹角弧段,该方法相比空间坐标转换法和数学参数方程法计算量较小,适合于卫星仿真环境中实时显示卫星姿态图。

    网络通信参数配置测试用例生成方法、装置及测试方法

    公开(公告)号:CN116094974A

    公开(公告)日:2023-05-09

    申请号:CN202310084597.1

    申请日:2023-01-28

    Abstract: 本发明一种网络通信参数配置测试用例生成方法、装置及测试方法,属于网络测试领域,包括:根据业务通信需求,获取测试参数以及对应各参数的测试数据;从测试参数中选定一基准参数,计算其余各参数与基准参数的融合度;基于融合度,对所述各参数进行排序,得到所有参数的有序序列;基于参数的有序序列,获取各参数的测试数据对应的行或列矩阵;基于各参数测试数据对应的行或列矩阵,组合得到所有参数的测试数据对应的多维多行多列矩阵;基于多维多行多列矩阵,获取得到最优测试用例集。本说明书提供的测试用例生成方法在使用蚁群算法前,对测试数据进行矩阵排序,提高算法初期收敛速度,加快搜寻时间,得到最优测试用例集。

    基于网格船位布设计算的速度优化系统

    公开(公告)号:CN111008446A

    公开(公告)日:2020-04-14

    申请号:CN201911242385.1

    申请日:2019-12-06

    Abstract: 本发明属于航天测控技术领域中测量船船位布设计算技术领域,具体涉及一种基于网格船位布设计算的速度优化系统。所述优化系统的工作过程包括:计算弹道海上测控弧段首尾向下海面布船区域,分别取交集,并进行网格粗分;将满足条件的粗网格按照精度要求进行网格细分,获得细网格;记录连续N天的满足约束的细网格,获得精细网格点;根据符合要求的精细网格点,计算部署区域所形成的外接凸多边形;则该多边形内区域为一艘测量船连续N天对多弹道进行测控要求的区域。该系统在保证船位部署计算的全面性和准确性前提下,很大程度减小了计算量,提高计算效率。

    网络通信参数配置测试用例生成方法、装置及测试方法

    公开(公告)号:CN116094974B

    公开(公告)日:2024-06-25

    申请号:CN202310084597.1

    申请日:2023-01-28

    Abstract: 本发明一种网络通信参数配置测试用例生成方法、装置及测试方法,属于网络测试领域,包括:根据业务通信需求,获取测试参数以及对应各参数的测试数据;从测试参数中选定一基准参数,计算其余各参数与基准参数的融合度;基于融合度,对所述各参数进行排序,得到所有参数的有序序列;基于参数的有序序列,获取各参数的测试数据对应的行或列矩阵;基于各参数测试数据对应的行或列矩阵,组合得到所有参数的测试数据对应的多维多行多列矩阵;基于多维多行多列矩阵,获取得到最优测试用例集。本说明书提供的测试用例生成方法在使用蚁群算法前,对测试数据进行矩阵排序,提高算法初期收敛速度,加快搜寻时间,得到最优测试用例集。

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