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提出了基于混合智能算法的组卷策略，将神经网络、改进遗传算法的计算优势与自动组卷数学模型相结合，以用户理想试卷中的试题参数作为神经网络的训练样本，对影响组卷效果的各项指标的权重进行自学习，将得到的权重矩阵用于遗传算法的适应度函数的设计中，并对遗传算法的编码方案、遗传算子进行了改进。实验结果表明，该算法可以有效地提高智能组卷的速度以及成功率。