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三维场景在移动学习中的自适应选择优化技术

摘要第1-4页
Abstract第4-9页
第1章 绪论第9-18页
   ·研究背景及意义第9页
   ·相关研究工作第9-13页
     ·国内外现状分析第11-13页
   ·移动学习在国内外的研究情况分析第13-15页
     ·国内移动学习研究现状第13-14页
     ·国外移动学习研究现状第14-15页
   ·研究的目标与方法第15-17页
     ·研究目标第15页
     ·研究方法第15-17页
   ·文章的组织结构第17-18页
第2章 基于普适计算的自适应整体框架设计第18-43页
   ·相关概念第18-23页
     ·普适计算环境第18-19页
     ·自适应中间件及反射机制的运用第19-21页
     ·Android系统框架简介第21-23页
   ·关键技术分析第23-30页
     ·Java平台介绍第23-25页
     ·Wurf1简介第25-29页
     ·X3D技术简介第29-30页
   ·本体语言和RDF技术介绍第30-32页
   ·相关工具介绍第32-35页
   ·整体流程分析第35-37页
     ·系统总体设计第35-37页
   ·移动设备请求时设备管理第37-39页
   ·普适环境框架搭建第39-41页
   ·网络发布平台构建框架设计第41-43页
第3章 X3D解析、建立3D本体语义规则及优化模型第43-55页
   ·3D文件的关键数据提取第43页
   ·提取X3D文件信息第43-50页
     ·用SAX进行XML解析测试第46-50页
   ·3D实体本体语义模型建立第50-52页
     ·构成元素关系实体分析第51页
     ·通过语义推导建立描述库第51-52页
   ·利用RDF建立关系常量库第52-53页
   ·优化模型第53页
   ·本章小结第53-55页
第4章 采样数据建立样本向量集第55-61页
   ·采集样本数据结构定义第55-59页
   ·连接器反映函数模型第59页
   ·随ρ值变化时的定量分析第59-60页
   ·本章小结第60-61页
第5章 自动推理机的使用第61-70页
   ·推理模型的建立机制第61-62页
   ·OWL语言和RDF建模第62-64页
     ·规则1(具有相互包含的关系)第63页
     ·规则2(不可满足性规则)第63页
     ·规则3(等价关系规则)第63-64页
     ·规则4(相离关系规则)第64页
   ·用LINKED DATA进行模型描述第64-66页
     ·单元素定义第65页
     ·双元素定义第65页
     ·三元素定义第65-66页
     ·谓语词谓解释第66页
   ·用PROTEGE进行图形化本体建模经行存储第66-69页
   ·使用jena对生成的OWL文件进行推理第69页
   ·本章小结第69-70页
第6章 基于普适规则的优化选择第70-76页
   ·普适规则建立第70-71页
   ·对象抽取第71-73页
   ·优化选择第73-75页
     ·顺序方式第74页
     ·循环方式第74-75页
     ·并行方式第75页
     ·循环并行选择方式第75页
   ·本章小结第75-76页
第7章 实验测试与结果分析第76-79页
   ·客户端请求目标文件生成第76页
   ·测试优化后压缩比与接收速率第76-78页
   ·实验结论第78-79页
第8章 总结与展望第79-81页
   ·全文总结第79页
   ·未来展望第79-81页
参考文献第81-85页
致谢第85-86页
攻读硕士期间的主要研究成果第86-87页
附录:移动客户端与服务器端交互处理第87-104页
   ·X3D场景回送解析第87-89页
   ·服务器端获取资源第89-94页
   ·资源播放第94-99页
   ·优化模型选择第99-101页
   ·jena执行代码第101-104页
   ·执行jena后通过Socket的UDP机制与服务器通信第104页

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