本发明专利技术公开了一种基于遗传算法的安卓平台移动网络教学系统，设有基于遗传算法的函数优化模块，该函数优化模块建立针对视频失真函数的第一函数模型，再基于该第一函数模型建立基于数学模型的第二函数模型，并建立针对优化的约束条件，然后基于遗传算法对该第二函数模型进行求解，从而对数据流传输的质量进行优化。本发明专利技术相较于现有技术，可为实时交互提供可靠保证，有效地提高数据流的传输质量。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种移动网络教学系统，具体涉及一种基于遗传算法的安卓平台移动 网络教学系统。
技术介绍
目前，网络化和信息化使现代高等教育面临着巨大改变，而网络教学管理系统是 网络化和信息化在高校现代教育技术和现代信息技术发展的重要内容，在高校的教学活动 中越来越凸显出积极作用，学校可以利用网络教学管理系统，营造良好的数字化教学环境， 不断地转变教学理念、教学模式和教学内容，从而提高教学的质量水平。学生可以利用网络 教学系统，规划最佳学习计划，充分地利用网络学习时间，提高自身的自主学习能力。到目 前为止，网络教学管理系统发展迅速，有文献表明有15%的学校自主开发网络教学管理系 统，有85%的学校或与商业公司合作定制开发网络教学管理系统，或者向商业公司购置商 业化平台。与此同时，国内外许多业界人士在这方面做过很多探讨，并取得了相应成果。 但是由于网络教学管理系统的发展时间不是很长，系统在实际建设过程和使用方 面存在一些不足。目前的网络教学管理系统多采用静态方式展示和线性化组织的方式进 行，使得网络教学管理系统的教学内容形式相对单一，因而常常因为网络传输的丢包率较 高（通常是实时交互所必须的图像、音频或文字）而影响实时交互质量。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种可以提高数据流传输质量的基于遗传 算法的安卓平台移动网络教学系统。 为了达到上述目的，本专利技术的技术方案如下： 基于遗传算法的安卓平台移动网络教学系统，设有基于遗传算法的函数优化模 块，该函数优化模块建立针对视频失真函数的第一函数模型，再基于该第一函数模型建立 基于数学模型的第二函数模型，并建立针对优化的约束条件，然后基于遗传算法对该第二 函数模型进行求解，从而对数据流传输的质量进行优化。 本专利技术基于遗传算法并采用建立多个函数模型的方式来提高数据流的传输质量， 从而降低网络传输的丢包率。在本系统中进行的随机视频拓扑误码率实验结果表明，本系 统算法与穷举算法（可认为接近数据传输真值）相比平均误码率为0.81%，最大误码率为 0. 99 %，最小误码率仅为0. 51 %，因此，本专利技术相较于现有技术，可为实时交互提供可靠保 证，有效地提高数据流的传输质量。 作为优选的方案，上述的第一函数模型为：【主权项】1. 基于遗传算法的安卓平台移动网络教学系统，其特征在于，设有基于遗传算法的函 数优化模块，所述函数优化模块建立针对视频失真函数的第一函数模型，再基于所述第一 函数模型建立基于数学模型的第二函数模型，并建立针对优化的约束条件，然后基于遗传 算法对第二函数模型进行求解，从而对数据流传输的质量进行优化。2. 根据权利要求1所述的基于遗传算法的安卓平台移动网络教学系统，其特征在于， 所述第一函数模型为： Ddec= D enc+Dl〇SS+Dcgn ⑴Dloss= k · Loss e2e (3) Dcng= k · (1-Loss e2e) · Prob (Delaye2e> T) (4)； 所述第二函数模型为：所述约束条件为： Aij彡 0.85 ;{i，j} e L Rr> R^mIVGV 求解过程为：3. 根据权利要求1所述的基于遗传算法的安卓平台移动网络教学系统，其特征在于， 所述系统采用Java语言编写并运行在专为手机优化的Dalvik虚拟机上，所述系统还包 括： 基于RSS的在线阅读子系统模块，用于向手机用户提供在线资源的调取和阅读； 基于Jabber和移动E-mail的通信子系统模块，用于向手机用户提供数据的连接，手机 用户可以进入系统进行相应的操作； 基于GPS的空间位置子系统模块，用于定位手机用户的位置，以提供相应的系统教学； 基于DB40的通信录子系统模块，用于形成系统对手机用户的信息录入，以向手机用户 提供服务。4. 根据权利要求1所述的基于遗传算法的安卓平台移动网络教学系统，其特征在于， 所述系统还通过一种基于双线性配对函数的加密协议进行数据传输，其利用双线性配对， 假设一个加法群和一个乘法群，将所述加法群和乘法群假设为其中的离散对数问题是难解 的，然后将所述加法群和乘法群满足双线性性、非退化形和可计算性的特点的映射。5. 根据权利要求4所述的基于遗传算法的安卓平台移动网络教学系统，其特征在于， 所述加法群为：假设Gl是由G生成的加法群，它的秩为素数q ;所述乘法群为：假设G2是 一个阶为q的乘法群，令a，b为^的元素； 假设在Gl和G2中离散对数问题（DLP)是难解的，一个双线性对是一对满足下列特点 的映射 e K1XG1^ G2: 1) 所述双线性性：e (aP，bQ) = e (P，Q)ab; 2) 所述非退化性：存在P，Q e Gl使得e (P，Q)辛I ; 3) 所述可计算性：对于所有的P，Q e G1，存在有效的算法以计算e(P，Q)。6. 根据权利要求4或5所述的基于遗传算法的安卓平台移动网络教学系统，其特征在 于，所述系统和所述手机均设有口令密码和口令计数器。【专利摘要】本专利技术公开了一种基于遗传算法的安卓平台移动网络教学系统，设有基于遗传算法的函数优化模块，该函数优化模块建立针对视频失真函数的第一函数模型，再基于该第一函数模型建立基于数学模型的第二函数模型，并建立针对优化的约束条件，然后基于遗传算法对该第二函数模型进行求解，从而对数据流传输的质量进行优化。本专利技术相较于现有技术，可为实时交互提供可靠保证，有效地提高数据流的传输质量。【IPC分类】H04L29-08【公开号】CN104735165【申请号】CN201510171912【专利技术人】王岩, 陆盈, 卢曦 【申请人】南通理工学院【公开日】2015年6月24日【申请日】2015年4月13日本文档来自技高网...
【技术保护点】
基于遗传算法的安卓平台移动网络教学系统，其特征在于，设有基于遗传算法的函数优化模块，所述函数优化模块建立针对视频失真函数的第一函数模型，再基于所述第一函数模型建立基于数学模型的第二函数模型，并建立针对优化的约束条件，然后基于遗传算法对第二函数模型进行求解，从而对数据流传输的质量进行优化。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：王岩，陆盈，卢曦，
申请(专利权)人：南通理工学院，
类型：发明
国别省市：江苏;32
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。