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摘要：本发明公开了基于轨道数字化虚拟教育的数据管理系统，本发明涉及虚拟教育技术领域，解决了未设置一种较好的模型数据管理方式对虚拟教学课程的整体进度以及关联效果进行保障的问题，本发明通过对相关VR课程所关联的主模型进行选定，并基于所选定的主模型，从模型数据库中识别出存在相互关联的子模型，并对子模型的相关数据进行提取，基于其数据的相关重合过程，确认其子模型数据的排序优先级并同步确认其子模型序列，再基于子模型序列内不同位置子模型与后续所出现子模型之间的数据关联关系，来锁定模型优先级序列，方便相关教学人员的教学效果，可快速调用相关的预选模型，方便相关教学人员需要此类模型时，能够及时调取，及时选用。

主权项：1.基于轨道数字化虚拟教育的数据管理系统，其特征在于，包括：主模型选定端，基于本次轨道数字化虚拟教育课程相关的课题，由相关教学人员对主模型进行选定；模型数据库，内部存储有大量的预选模型，且同步存储有对应预选模型的相关模型数据；关联模型选定端，基于所确定的主模型以及主模型数据，从模型数据库中查找与此主模型存在关联的预选模型，并对预选模型的相关模型数据进行分析，确定其子模型数据初序列，再对子模型数据初序列进行处理，确认模型优先级序列，具体方式为：基于所确定的主模型，从模型数据中搜索此主模型的相关模型数据得到主模型数据，并基于此主模型数据确定主模型的所属分类，从模型数据库中将同一所属分类所存储的其他相关模型数据与此主模型数据进行比对，将只要存在相同数据的其他模型数据标定为子模型数据；对子模型数据内部所存在的相同数据进行相关标定，并识别所标定的相同数据容量占比Zi，其中i代表不同的子模型数据，其中Zi=相同数据总容量÷子模型数据总容量，从所识别的若干组相同数据容量占比Zi中，将数值按照从大至小的方式进行排序，将前十组Zi所关联的子模型数据进行相关提取，并按照所确定的排序方式，生成子模型数据初序列；将子模型数据初序列的首位子模型数据标定为初特征数据，再识别后续若干组子模型数据与初特征数据的相同数据，且确定其相同数据位于其自身子模型数据的容量占比Qi，采用Tzi=Zi×C1+Qi×C2确认其初特征数据后续其他子模型数据的特征值TZi，其中C1以及C2均为预设的固定系数因子，从若干组特征值TZi中，选定最大值所对应的子模型数据作为次特征数据，若次特征数据位于子模型数据初序列的第二位，则无需进行调整，若次特征数据不位于子模型数据初序列的第二位，将此次特征数据移动至第二位；再将子模型数据初序列的第二位子模型数据标定为初特征数据，再识别后续若干组子模型数据与初特征数据的相同数据，并采用上述相同的方式进行处理，确定初特征数据的次特征数据，并进行位置调换，基于具体的调节过程，对子模型数据初序列内部子模型数据的位置进行一一调换，得到最终的模型优先级序列；输出端，基于此模型优先级序列内部的不同优先级的子模型数据，依据预设的输出频率区间，对第一组子模型数据进行相关输出，并将输出过程中所产生的输出数据传输至输出数据分析端内，后续每个不同优先级的子模型数据在输出过程中所产生的输出数据均传输至输出数据分析端内；输出数据分析端，对上一组子模型数据在输出过程中所产生的输出数据进行接收，并基于输出数据中不同输出频率所对应的不同输出速率，进行数据分析，确定其下一组输出过程的下阶段执行频率区间；关联频率执行端，对下阶段执行频率进行接收并执行，控制输出端对下一个阶段需要进行输出的子模型数据进行输出，输出端再将下一个阶段所产生的输出数据传输至数据分析端内，进行一一处理，对模型优先级序列内部不同优先级的子模型数据进行一一输出。

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