多节点网络化智能教学多媒体共享系统设计
2019-08-12马骥超
马骥超
关键词: 网络化智能教学; 多媒体共享; 教育信息化; 资源查询; 消息管理; 方差值选取
中图分类号: TN926?34; TP37 文献标识码: A 文章编号: 1004?373X(2019)14?0157?04
Design of multimedia sharing system for multi?node networked intelligent teaching
MA Jichao
(Jilin Unversity, Changchun 130062, China)
Abstract: A multi?node networked multimedia sharing system for intelligent teaching is designed, which can control and share multimedia resource information by means of physical control center and logic control center. The can resource query, positioning and sharing of multimedia resources for intelligent teaching can be realized by the resource sharing module in the logic control center according to the structured peer?to?peer network and intercommunication between nodes and executing nodes. The module transfers the signal to the classroom after the switching signal is controlled for centralized control to realize the management of message and communication. The system selects the gateway node with minimum variance as the gateway outlet by means of the multi?node networking algorithm to ensure that the residual load capacity of the intelligent teaching multimedia sharing network node is greater and the teaching multimedia resources are transmitted efficiently. Experiment results show that the network throughput capacity of this system is higher than that of the contrast system, and it can effectively share the intelligent teaching multimedia. It provides the possibility for teaching real?time on?demand and teaching evaluation, and is more suitable for multimedia sharing of intelligent teaching.
Key words: networking intelligent teaching; multimedia sharing; education informationization; resource query; message management; variance yield selection
多媒体网络化教学是一种新的教学形式,其将计算机作为中心采取网络多媒体技术、现代教育技术开展教育教学活动[1]。随着科技的进步,计算机技术、人工智能的不断发展,多媒体教室逐渐出现在人们面前[2]。但是以往多媒体教室存在应用范围狭窄、控制功能较弱两个缺陷,这些多媒体教室没有充分发挥校园网优势,教学资源依旧受限在一个教室中,没有利用网络拓展到每一个教室[3]。通过不断深入的高等教育改革和不断提高的信息技术,将多媒体教室逐渐演化成多媒体教学系统。本文基于已有的实验研究,采用多节点网络化设计智能教学多媒体共享系统,通过选取最优网关节点,提高教学多媒体共享网络节点负载能力,增强智能多媒体教学资源共享速度,实现教学多媒体资源共享[4]。
1 智能教学多媒体共享系统设计
1.1 智能教学多媒体共享系统框架
共享式多媒体教学系统将控制模块作为系统核心,根据可视化的集成环境,以网络、智能中央控制设备为基础,建立良好的多媒体教学环境[5]。系统主要由物理控制中心和逻辑控制中心构成。物理控制中心主要包括网络交换机和智能中央控制设备,智能中央控制设备控制逻辑控制中心的网络交换机和教师机;逻辑控制中心包括多个多媒体教室,控制教室内的投影仪、音视频等与教室相关的设备。逻辑控制中心可以独立或与物理控制中心协同控制教师机和网络交换机,在校园网的任意一点,用户可根据自身权限共享智能教学多媒体。智能教学多媒体共享系统框架如图1所示。
1.1.1 资源共享模块
系统通过资源共享模块提供用户远程使用机器上的资源,减少共享过程中资源浪费现象。图2为资源共享模块中整个智能教学多媒体资源的共享过程。
资源共享过程中采用结构化对等网络,达到管理系统中节点、查询定位和共享远程智能教学多媒体资源的目的。资源共享模块中一共有3个节点,用户随时选择节点执行任务[6],每个节点都能同时担任两个角色,分别是资源的使用者和资源的提供者。其他远程节点能运行该节点的作业,该节点也能执行其他远程节点作业。
当节点作为提交节点时,节点实现探测、访问特殊编辑器、统计信誉情况的功能,这些报告都存在于对等网络中,能够被所有的节点访问查看[7]。当节点作为执行节点时,支持信任的JVM,即Java虚拟机,该虚拟机将应用进展的相关信息发送到报告中。
1.1.2 控制模块
多媒体教室中的控制模块由教室集中控制和教室分控两部分构成。集中控制是指物理控制中心部分,而教室分控分散在各个教室中,且数量不定;教室分控主要功能包括教室设定、信号切换和信号发送,通过信号发送将信号输入教室集中控制[8]。教室集中控制根据系统功能进行同步设置,同时切换收到的信号,发送消息达到控制消息的目的。教室集中控制还可控制教室中的设备,通过矩阵控制和摄像控制进行RS 232,RS 485通信,实现了控制多个教室的目的。
1.2 软件设计
1.2.1 智能教学多媒体数据采集流程
多节点网络化算法根据节点的视频媒体数据和其他节点的调度信息列表BM,选取合理的客户端,从中采集智能教学多媒体信息,详细的智能教学多媒体数据采集流程图见图4。当用户查找自己所需教学信息时,应在其他节点列表中查找,信息管理模块主要更新管理节点调度列表,当同一个数据模块由多个提供者提供时,应选取与节点延迟最小的提供者。若出现没有节点提供数据情况,则信息管理模块更新节点列表,确保各数据都有一个提供者,当提供者提供较多信息时,应该优先传输数据,提高智能教学多媒体资源共享速度[9]。
1.2.2 多节点网络化算法
校内校园网端口和其他节点一起构成一个网络,确保用户可利用其他节点资源。智能教学多媒体共享网络中的不同用户节点具有不同的功能,当网络中的所有节点都选取一个节点作为网关时,网络可能会出现瓶颈,大部分情况下,网关节点都具有连接外网的能力,此时应筛选出最合适的网关节点作为网关,加快智能教学多媒体共享速度。
计算各个网关节点到固定节点的距离,根据距离可以判断作为网关节点是否具有稳定性,从而选择最优网关节点作为网关。可以采用加权平均法去衡量网关节点的稳定性,公式如下:
[Ga=αHna+βLQna+θEna+εLDna+δSYna] (1)
式中:[Ga]表示节点选择因子,用于描述选取节点[a]可以被当成网关的综合度量;节点n到网关节点[α]的跳数定义为[Hna],權重表示为[α];节点n到网关节点[α]的链路质量定义为[LQna],权重表示为β;网关节点的能量定义为[Ena],权重表示为θ;网关节点的负载能力定义为[LDna],权重表示为ε;网关节点的稳定性定义为[SYna],权重表示为δ。通过对[Ga]的比较,选择最优网关节点即网关,节点的综合性能与节点选择因子成反比,即选择因子越小,综合性能越好。
电源电量为网关节点的能量,当交流电源供给节点使用时,判定其能量大。节点的负载能力与选择节点作为网关的数量有关,智能教学多媒体共享网络节点的剩余负载能力越大,多媒体教学资源共享速度越快。式(1)中,LD计算公式为:
[LDa,t=Ca-n∈Nca,t] (2)
式中:网关节点的总带宽定义为[Ca];选取节点a为网关节点在t时的带宽定义为[ca,t]。剩余负载的计算与时间有关,不同时间计算的剩余负载不同。为了得到合适的负载,应对其进行平滑处理:
[LDa=γLDa,t+(1-γ)LDa,t-1, t>0Ca, t=0] (3)
式中,剩余负载因子定义为γ,取值范围在0~1之间。响应度和准确性与γ有关。当γ较小时,选取网关节点的负载能力较好;反之当γ较大时,网络负载响应速率较快,导致网关的多次切换。网关节点的稳定性主要与它和节点n的距离有关,距离的波动性越平稳,表示网关节点的稳定性越好,即可采用次网关节点作为网关, 提高教学多媒体资源共享的速度和精准性[10]。为了计算网关节点的稳定性,统计一定时期内节点n到最优节点的距离,通过距离的方差判定网关节点的稳定性。
[SYna=Dn,at=1nm=0n-1dn,at-m-E(dn,at)2] (4)
其中,在t时刻节点n和网关节点a之间距离的均值为:
[Edn,at=1nm=0n-1dn,at-m] (5)
选取方差最小的值,代表此时的网关节点为最优网关节点,选取最优网关节点作为网关出口,采用此刻的节点访问外网,可以实现多节点网络化智能教学多媒体资源共享,且共享多媒体的速度快、精度高。
2 实验分析
多节点网络化智能教学多媒体共享系统的关键是选择最佳网关节点,网关节点的稳定性决定了共享系统是否可以实现多媒体资源的稳定传输和高效率共享。实验选取本文系统控制的某校园多媒体共享网络中的4个节点A,B,C,D进行模拟,假设有一固定节点为n,通过改变4个网关到节点n的距离,分析选取4个节点中哪个节点作为最优网关节点,对比4个节点分别作为网关出口时的共享资源速度。节点选择同距离间的关系见图5,节点选取与共享智能多媒体效率见图6。
2.1 网络吞吐量对比
吞吐量是指在单位时间内系统读取、处理、存储信息的量,分析3种系统的网络吞吐量,可以判断出系统共享智能教学多媒体的速度,即吞吐量高的系统,共享智能教学多媒体速度快。对比结果如图7所示。
从图中可以看出,本文系统共享多媒体资源时吞吐量最高,且可达到的最大吞吐量为12 Mb/s,说明在相同时间内,采用本文系统共享智能教学多媒体速度较快,更适用于实际的智能教学多媒体共享。
2.2 共享教学多媒体情况对比
3种系统共享教学多媒体情况如表1所示。
从表中可以看出,教师采用BP神经网络系统和P2P?BT系统对教学情况的控制效果不够理想,而教师采用本文系统控制教学情况的效果更优秀,非常适用于智能教学多媒体共享;对比系统中用户可以利用资源十分有限,仅限于教室内,降低了智能教学多媒体资源的共享效果,且对比系统没有中心监控功能,无法基于校园网实施远程控制,不能对教学情况实时广播和评估。采用本文系统时,当用户采取本文系统共享智能教学多媒体时,能在教室中使用整个校园资源,最大限度利用教学多媒体资源,避免教学多媒体资源浪费,同时本文系统还为教学实时点播、评估教学提供可能性。说明本文系统优于对比系统,适用于智能教学多媒体共享。
3 结 论
本文系统通过计算网关节点间距离,选取最优网关节点,将最优网关节点作为网关,进行智能教学多媒体的共享,提高了共享智能教学多媒体的速率和稳定性。
参考文献
[1] 曹傧,郎文强,陈卓,等.无线网络虚拟化中资源共享的功率分配算法[J].通信学报,2016,37(2):63?71.
CAO Bin, LANG Wenqiang, CHEN Zhuo, et al. Power allocation algorithm for resource sharing in wireless network virtualization [J]. Journal of communications, 2016, 37(2): 63?71.
[2] 薛胜兰.基于智能手机教学互动反馈系统的设计与应用研究[J].中国电化教育,2017(7):115?120.
XUE Shenglan. Research on design and application of interactive feedback system based on smartphone teaching [J]. China education technology, 2017(7): 115?120.
[3] 阎坚,桂劲松.基于物联网技术的智慧教室设计与实现[J].中国电化教育,2016(12):83?86.
YAN Jian, GUI Jinsong. Design and implementation of intelligent classroom based on Internet of Things technology [J]. China education technology, 2016(12): 83?86.
[4] 崔光海,李明楚,金星,等.基于自组织激励的P2P多媒体共享网络节点合作的演化[J].小型微型计算机系统,2016,37(2):202?206.
CUI Guanghai, LI Mingchu, JIN Xing, et al. Evolution of peer cooperation in peer?to?peer multimedia sharing networks based on self?organizing incentives [J]. Minicomputer system, 2016, 37(2): 202?206.
[5] 马亚菲.英语多媒体教学信息自动存储系统设计[J].现代电子技术,2017,40(24):175?177.
MA Yafei. Design of automatic information storage system for English multimedia teaching [J]. Modern electronics technique, 2017, 40(24): 175?177.
[6] 郭阳.智能化远程多媒体体育教学系统的设计与实现[J].自动化与仪器仪表,2016(9):31?32.
GUO Yang. Design and implementation of intelligent long?distance multimedia physical education system [J]. Automation and instrumentation, 2016(9): 31?32.
[7] 朱向庆,刘俊贤,林泽鑫,等.无线智能教学辅助管理系统设计[J].现代电子技术,2017,40(4):91?94.
ZHU Xiangqing, LIU Junxian, LIN Zexin, et al. Design of assistant management system for wireless intelligent teaching [J]. Modern electronics technique, 2017, 40(4): 91?94.
[8] 张天勇,刘国平.网络化多智能体主从式预测编队控制[J].控制与决策,2017,32(10):1864?1870.
ZHANG Tianyong, LIU Guoping. Networked multi?intelligent master?slave predictive formation control [J]. Control and decision?making, 2017, 32(10): 1864?870.
[9] 牟萍.基于物联网、云技术和大数据的高校智能化教学环境构建[J].重庆师范大学学报(自然科学版),2017(5):81?86.
MOU Ping. Internet of things, cloud technology and big data's intelligent teaching environment construction [J]. Journal of Chongqing Normal University (Natural science edition), 2017(5): 81?86.
[10] 孙利华,陈世平.基于SkipNet支持多属性范围查询的云资源共享设计[J].计算机应用,2016,36(1):72?76.
SUN Lihua, CHEN Shiping. Cloud resource sharing design based on SkipNet to support multi?attribute range query [J]. Computer applications, 2016, 36(1): 72 ?76.