简介:体感交互技术能为学习者提供更加自然的人机交互方式,能够给课堂加入信息化的元素。将体感交互技术应用到高中地理教学的课堂上,能丰富教学内容,增强了学习的趣味性,改变了传统的教学模式。本文介绍了体感交互技术的应用现状,对基于体感交互技术的太阳系三维模型演示系统的研究进行了可行性分析,并阐述了体感交互技术应用于教育领域的意义及其前景展望。
简介:本文从虚拟现实交互式漫游的实现过程出发,通过Vega软件实现交互式漫游功能。关键词虚拟现实;Vega;交互式漫游中图分类号O343.2文献标识码A文章编号1007-9599(2010)04-0000-01ImplementationofInteractiveWalkthroughFunctioninVirtualRealitySceneLuHongyan(ArmedPolicyEngineeringCollege,Xian710086,China)AbstractThepaperintroducestheimplementofinteractivewalkthrough,andachievethefunctionsofInteractivewalkthroughbyVega.KeywordsVirtualreality;Vega;Interactivewalkthrough虚拟现实场景中常见的交互方式有固定式漫游和交互式漫游两种。交互式漫游方式比固定路径漫游灵活,真实感更强。一、交互式漫游的实现在漫游系统中,用户通过Observer的视角置身于虚拟环境中,通过鼠标和键盘控制视点和行动路线。在这种交互情况下,不需要进行任何的预处理过程,场景分析和路径计算都是在漫游的过程中进行的。交互式漫游的视点是由用户自定义的,有很大的灵活性。如果将Observer与Walk运动模式绑定在一起,就可以用鼠标控制其前进、后退、转向和四处观望的视觉效应。但是作为一个在环境中的观察者来说,能够做到的远不止这些。他可以抬起头看看天空,也可以低下头看看绿地花草。但是,在Vega中却没有一种运动模式符合需要。这就需要编程定义自己的运动模式。在自定义的运动模式中,主要实现10个漫游动作前进、后退、左移、右移、上升、下降、仰视、俯视、停止和复位。表1鼠标按键定义控制方式相应功能鼠标左键运动加速鼠标右键运动减速上移鼠标向前运动下移鼠标向后运动鼠标左键+中键视点升高鼠标右键+中键视点降低左移鼠标向左运动右移鼠标向右运动鼠标中键运动停止鼠标左键+右键+中键运动复位表2键盘按键功能定义按键相应功能向上方向键运动加速向下方向键运动减速向左方向键向左运动向右方向键向右运动E向前运动C向后运动I视点升高M视点降低S运动停止R运动复位在本系统中,主要以鼠标、键盘作为系统的输入设备,实现与虚拟场景的互动。如表1、表2所示,对鼠标、键盘相应的按键功能进行定义。实现自定义模式可以分以下几个步骤Step1使用Vega提供的vgMotionCallbackStruct函数编写自定义的用户运动模型(通过回调函数实现运动模型)。Step2vgMotRegister函数向系统注册给运动模型、安装模型实现回调函数;Step3将运动事件属性值VGMOT_MODEL设为用户自定义的模型VGMOT_USER1,进入主循环。Step4处理运动事件(在回调函数中实现)。二、查询功能的设计对模型对象实现信息查询功能主要是基于对三维目标的选择和判别。通过鼠标点取窗口中任意一个对象,即可查询该对象的属性,如同在二维地图窗口中一样方便。判断物体是否被选择,拾取技术是关键。模型对象的拾取在Vega中,模型对象的拾取是通过vgPicker提供的类获取鼠标的位置来实现的。vgPicker类提供了函数对角色对象(vgPlayer)、模型对象(vgObject)、模型部件(vgPart)以及pfGeodes和pfGeosets节点等场景元素进行拾取。完成拾取操作有以下几个步骤Step1将要拾取的物体作为一个模型对象。Step2通过函数vgPickerScene(),vgPickerChannel()设置vgPicker作用的场景和通道;设置vgPickerHighLightColor()函数,选择物体显示的颜色。Step3通过vgPickerClampIsector(),vgPickerIsector()函数显示设置vgPicker的相交矢量。Step4通过vgProp()函数启用vgPicker。Step5将鼠标中键设为拾取物体的键。Step6设置物体mask掩码与vgPicker相一致。vgPicker不能操作静态对象,对于静态对象,使用vgPicker只能间接获取其所在的模型数据库vgDataSet节点等,不能获取对象本身vgObject节点。这时必须采用辅助工具进行操作,常见的方法是采用包围盒43。包围盒拾取算法,如图1所示图1包围盒拾取算法流程图在拾取物体后的物体显示本建筑的名称、编号和建造时间,在主要建筑,如办公楼等,还可以显示每层楼的信息。查询功能的实现方法在本系统中可以通过基于对象名称的拾取方法实现三维地物的查询功能。实现方法如下Step1在Creator中以组(group)的形式为对象命名,作为被查询的关键字。Step2以模型对象名称作为关键字在Access中建立建筑的属性信息表,用ADO连接。Step3创建一个vgPicker对象,在postConfig中设置捕捉对象的类型为VG_OBJECT。Step4在postFrame中用vgMouse实现鼠标点选,调用vgGetPickerPickedProcessing执行捕捉,若成功调用vgGetPickerPickedObject返回捕捉对象的指针,再用vgGetName获取捕捉对象关键字。Step5在属性表中根据关键字对应的记录显示当前建筑物的信息。当选中目标后,获得目标的标识符,再运用SQL语句从后台数据集中查询与标识符对应的实体属性信息。三、结论本文主要介绍交互式漫游的实现过程,介绍了交互式功能的实现和查询功能的设计。在完成漫游的基础上还要进一步完成碰撞检测这一方面的内容。参考文献1徐诚.虚拟校园漫游系统的研究.硕士研究生学位论文.武汉华中师范大学,20062肖书立,李世其,王俊峰.基于广义包围盒的交互操作在Vega环境中的应用J.计算机应用,2006,2.500-501
简介:在网上教学中,怎样才能保证网上教学的有效性,提高网上教学的质量,是网上教学系统所必须解决的一个重要问题。本文旨在提出一个诊断和评测网上学习效果的模型。关键词网上教学系统;诊断与评价;模型中图分类号G434文献标识码A文章编号1007-9599(2010)04-0000-01Diagnosis&EvaluationModelsagainstE-LearningEffectZengXuefeng(GuangdongTextileTechnologyCollege,Foshan528041,China)AbstractDuringonlineteaching,howcanweensuretheeffectivenessofonlinelearningandimprovethequalityofonlineteachingisanimportantissuethatE-learningsystemmustberesolved.Thisarticleaimstoproposeadiagnosisandevaluatingmodelsofonlinelearning.KeywordsE-learningsystem;Diagnosisandevaluation;Model网上教学由于学习过程很难受到监督,因此在具有个性化的网上教学系统中,为学生提供详细而完善的学习诊断与学习评价服务,从而激励学生主动学习,指导学生的学习行为就成为网上教学系统所必须考虑的问题。一、教学的诊断模型诊断学生学习过程中的错误和缺陷是诊断模型的作用。诊断模型针对错误和缺陷进行因人而异的纠错补救教学,从而可以使系统展开基于个人能力的个别化教学方式。它与评价模型和数据库等组成部分的关系。诊断模型主要包括问题选择器、诊断算法和错误概念集等三部分。如图1。问题选择器诊断算法错误概念集浏览器DBMS教学活动指导模块评价模型学教教学资源库用户信息库诊断模型数据库
简介:入侵检测系统作为保护网络系统安全的关键技术和重要手段,已经成为当前网络安全研究方面的热点。粗糙集作为一种新兴的处理模糊和不确定性知识的数学工具,将其应用在入侵检测中具有重要的现实意义。关键词入侵检测;粗糙集;网络安全;属性约简中图分类号TN915.08文献标识码A文章编号1007-9599(2010)04-0000-01ResearchofIntrusionDetectionSystemModelBasedonRoughSetTheorySuHang,LiYanqing(DalianTransportationUniversity,EducationTechnicalCenterNetworkTechnologyDepartment,Dalian116028,China)AbstractTheIntrusionDetectionSystemasakeytechnologyandimportantmeanstoprotectnetworksecurityhasbecomeahotresearcharea.Roughsetsasanewmathematicaltooltodealwiththefuzzyanduncertainknowledge.Ithasimportantpracticalsignificancetouseitinintrusiondetection.KeywordsIntrusiondetection;Roughsets;Networksecurity;Attributereduction一、引言随着计算机网络和信息技术的发展,人们对互联网的使用越来越频繁,这也使得网络安全问题变得越发重要1。入侵检测系统作为保护网络系统安全的关键技术和重要手段,已经成为当前网络安全方面研究的热点和重要方向。二、粗糙集理论(一)粗糙集基本概念1.知识分类的概念知识是人类通过实践认识到的客观世界的规律性的东西,是人类实践经验的总结和提炼,具有抽象和普遍的特性。人工智能研究中的一个重要概念是智能需要知识。从认知科学的观点来看,可以认为知识来源于人类以及其他物种的分类能力,知识即是将对象进行分类的能力。设是我们感兴趣的对象组成的有限集合,称为论域。以分类为基础,可以将分类理解为等价关系,而这些等价关系对论域进行划分。2.粗糙集及其近似定义1设是对象集,是上的等价关系2。(1)称为近似空间,由产生的等价类为,其中。(2)对于任意,记,,称为的下近似,为的上近似。(3)若,称为可定义的集合,否则称为粗糙集(图1)。(4)的边界域定义为(5)集合称为的正域,称为的负域。(二)近似精度与粗糙度定义设集合是论域上的一个关于的粗糙集,定义关于的近似精度为,其中;表示集合中所包含元素的数目,称集合的基数或势。定义设集合是论域上的一个关于的粗糙集,定义的粗糙度为。如果,则集合关于是普遍集合;如果,则集合关于是粗糙集合。(三)核与约简属性约简包括两个概念约简(reduce)和核(core)。属性约简是指关系的最小不可省略子集,而属性的核则是指最重要的关系集。定义*对于一给定的决策系统,条件属性集合的约简是的一个非空子集。它满足1,都是不可省略的2则称是的一个约简,中所有约简的集合记作。三、入侵检测模型(一)入侵检测系统入侵检测系统全称为IntrusionDetectionSystem,简称IDS。它从计算机网络系统中的若干关键点收集信息,并分析这些信息,检查网络中是否有违反安全策略的行为和遭到袭击的迹象。进行入侵检测的软件与硬件的组合便是入侵检测系统。入侵检测作为一种积极主动的安全防护技术,提供了对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护,在网络系统受到危害之前拦截和响应入侵。入侵检测系统能很好的弥补防火墙的不足,从某种意义上说是入侵检测是防火墙之后的第二道安全闸门。(二)粗糙集理论在入侵检测中的应用本文主要探讨判断当前的网络连接是正常连接还是入侵,实现这个功能的系统模型分为四个部分。第一,数据预处理。主要包括删除重复记录,决策表缺失内容修正,数据离散化。第二,属性约简。采集到的大量数据里面包含了多种信息,但是所有的信息并不是同等重要的,有些时候是冗余的,通过属性约简可以有效去掉冗余信息以便得到更为简捷的决策规则。第三,根据约简结果得到逻辑规则。本文入侵检测系统体系结构如图2所示。(三)基于信息熵的属性约简改进算法属性约简部分是基于粗糙集理论的入侵系统模型中非常重要的部分,本文对一种基于信息熵的属性约简算法进行改进,使得算法更高效。文献3提出的cebarkcc算法是一种比较典型的基于信息熵的属性约简算法,该算法是建立在决策属性集相对于条件属性集额条件熵的基础上的,以作为启发式信息,以作为算法的终止条件。它以决策表核属性集为起点,逐次选择使最小的非核条件属性添加到核属性集中,直到满足终止条件。该算法步骤文献44中有详细说明,本文不在细述,现将改进算法步骤描述如下Cebarkcc的改进算法输入一个决策表,其中,为论域,和分别为条件属性集和决策属性集;输出决策表的一个相对约简;Step1计算决策表中决策属性集相对条件属性集的条件熵;Step2计算条件属性集中相对于决策属性集的核属性,并令,;Step3Step3.1计算条件信息熵,转Step3.4;Step3.2对,中的每个属性计算条件熵,求得到属性的重要度;Step3.3选择使最大的属性(若同时有多个属性达到最小值,则从中选取一个与的属性值组合数最少的属性),把从中删除,并把增加到的尾部;同时从中删除使的值为零的属性;Step3.4如果,则转Step4,否则转Step3.2;Step4从的尾部开始,从后向前判别每个属性的是否可约。如果,则从开始向前的属性都是核属性,不可约,算法终止;否则,如果,则是可约简的,把从中删除。四、结论一个完善的入侵检测系统是对系统防火墙有益的补充,能够在网络系统受到危害之前拦截和响应入侵。但是现今网络数据量非常大,环境复杂,这就需要入侵检测系统更加智能,能够适应复杂多变的环境。粗糙集能够不需要任何附加信息和先验知识的情况下,对数据进行分析从而得出人们想要的结果。所以将粗糙集理论应用于入侵检测系统是可行而且有效的,本文同时给出了改进的约简算法,该算法较先前算法效率更高,约简效果更好。参考文献1肖晓春.基于模型的网络安全风险评估的研究,复旦大学,20082张文修,仇国芳.基于粗糙集的不确定决策.清华大学出版社3王国胤,于洪,杨大春.基于条件信息熵得决策表约简J.计算机学报,2002