具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例1：

一种动作游戏技能特效敏捷开发方法，如图1所示，包括：

步骤1：获取动作游戏技能特效的功能引擎；

步骤2：基于所述功能引擎构建动作游戏技能特效核心组件，并在所述动作游戏技能特效核心组件中获取动作游戏技能特效的执行逻辑；

步骤3：在游戏脚本中根据所述动作游戏技能特效的执行逻辑对动作游戏技能特效进行编辑，获取编辑结果；

步骤4：基于所述功能引擎将所述编辑结果与游戏玩家进行智能交互，实现对动作游戏技能特效的开发。

该实施例中，功能引擎可以是只针对动作游戏技能特效的引擎，有利于实现动作游戏技能特效的开发。

该实施例中，动作游戏技能特效核心组件可以是对动作游戏技能特效数据的简单封装，其中，动作游戏技能特效核心组件大于1。

该实施例中，执行逻辑可以是基于游戏玩家在对动作游戏技能进行操作时，技能特效所运转的逻辑，例如：当游戏玩家进行游戏动作1时，技能特效的呈现方式为先进行特效1再进行特效2，在特效2完成后，同时进行特效3与特效4。

上述技术方案的有益效果是：通过特定的功能引擎确定动作游戏节能特效核心组件，并通过游戏脚本实时对动作游戏技能特效进行编辑，并将编辑结果与用户进行智能交互，提高游戏技能特效开发的便捷性与智能性。

实施例2：

在实施例1的基础上，本实施例提供了一种动作游戏技能特效敏捷开发方法，步骤1中，获取动作游戏技能特效的功能引擎的工作过程，包括：

获取所述动作游戏技能特效的特效关键词，并基于所述特效关键词在游戏数据库中匹配特效数据文件；

获取所述特效数据文件的文件标识，并根据所述文件标识建立与游戏引擎的数据映射联系，其中，所述功能引擎属于所述游戏引擎；

获取所述特效数据文件中所占的特效数据量，并根据所述特效数据量确定数据映射时间段；

基于所述数据映射时间段，确定数据映射频率，同时，根据所述数据映射联系与所述数据映射频率生成数据映射信号；

根据所述数据映射信号将所述特效数据文件与游戏总引擎进行关系映射，并基于映射结果获取所述动作游戏技能特效的功能引擎。

该实施例中，特效关键词可以是每一个特效的特征词用来表征该特效的。

该实施例中，文件标识可以是标志特效数据文件的。

该实施例中，根据特效数据量确定数据映射时间段可以是当对特效数据文件进行映射时，映射速度一定，则通过确定特效数据量从而有利于获取数据映射时间段。

该实施例中，游戏引擎中包含功能引擎。

该实施例中，数据映射联系是用来根据文件表示与游戏引擎之间建立的联系用来生成数据映射信号的。

该实施例中，映射频率是基于数据映射时间段确定的，即映射时间段的倒数为映射频率。

上述技术方案的有益效果是：通过获取数据映射联系与数据映射波段可以准确确定数据映射信号，从而通过关系映射确定动作游戏技能特效的功能引擎，大大提高了功能引擎获取的精准性。

实施例3：

在实施例1的基础上，本实施例提供了一种动作游戏技能特效敏捷开发方法，其特征在于，基于所述功能引擎构建动作游戏技能特效核心组件的工作过程，包括：

基于所述功能引擎获取动作游戏技能特效的资源块，并提取所述资源块的块标识；

根据所述资源块的块标识匹配对应的卷积神经网络，同时，将所述动作游戏技能特效的资源块作为输入传输至所述卷积神经网络中进行训练；

基于训练结果，获取动作游戏技能特效的资源块种类；

根据所述动作游戏技能特效的资源块种类，对所述动作游戏技能特效进行分类，获取子动作游戏技能特效；

将所述子动作技能特效分别导入动作游戏技能特效框架的指定位置中，并基于导入结果生成所述动作游戏技能特效核心组件。

该实施例中，资源块可以是动作游戏技能特效的总数据资源的数据包，用来保存各种动作技能特效的数据。

该实施例中，块标识可以是用来表征资源块的用来确定对应的卷积神经网络。

该实施例中，动作游戏技能特效框架可以是用来存放子动作技能特效，每一个子动作技能特效存放于动作游戏技能特效框架有利于提高生成动作游戏技能特效核心组件的有序性。

该实施例中，资源块的种类大于1。

上述技术方案的有益效果是：通过获取动作游戏技能特效的资源块，并且在特定的卷积神经网络中进行训练可以精准获取动作游戏技能特效的资源块种类，进而确定子动作游戏技能特效，通过将子动作游戏技能特效导入动作游戏技能特效框架的指定位置中，提高获取动作游戏技能特效核心组件的准确性与有效性。

实施例4：

在实施例3的基础上，本实施例提供了一种动作游戏技能特效敏捷开发方法，根据所述动作游戏技能特效的资源块种类，对所述动作游戏技能特效进行分类，包括：

获取所述动作游戏技能特效对应的技能特效数据，并基于所述动作游戏技能特效的资源块种类，确定至少一个分类特征，并基于所述分类特征对所述技能特效数据进行归一化处理，得到所述技能特效数据的各个特征对应的特征数据；

将所述技能特效数据的各个特征对应的特征数据进行汇总，得到特征数据集合；

从所述特征数据集合中提取目标特征数据，并判断所述目标特征数据是否满足预设条件；

若满足，将所述目标特征数据添加至支持向量机集合，且确定所述目标特征数的权重，并将所述目标特征数据的权重添加至权值集合；

基于所述支持向量机集合以及权值集合生成所述技能特效数据对应的决策函数，并基于所述决策函数完成对所述技能特效数据的分类；

否则，重新对所述能特效数据进行归一化处理，直至提取的目标特征数据满足预设条件。

该实施例中，预设条件可以是判断目标特征数据中是否存在数据丢失的条件。

该实施例中，支持向量机集合可以是对技能特效数据进行二元分类的广义线性分类器，即对技能特效数据进行分类的工具。

该实施例中，决策函数可以是用来对技能特效数据进行分类的标准，通过决策函数可以有效实现对技能特效数据的分类。

该实施例中，权值集合可以是所有的目标特征数据的权值。

上述技术方案的有益效果是：通过获取对技能特效数据进行归一化处理可以有效获取技能特效数据的各个特征对应的特征数据，并通过预设条件对特征数据进行验证后有效确定特征数据的完整性，再通过决策函数实现对技能特效数据的分类，大大提高了数据分类的高效性。

实施例5：

在实施例1的基础上，本实施例提供了一种动作游戏技能特效敏捷开发方法，步骤2中，在所述动作游戏技能特效核心组件中获取动作游戏技能特效的执行逻辑的工作过程，包括：

对所述动作游戏技能特效核心组件进行读取，收集动作游戏技能特效的核心数据，并进行记录；

获取记录的核心数据的数据特征，并根据所述数据特征匹配对应的游戏技能特效语句；

将所述游戏技能特效语句按照预设的语法规则进行语句整理获取所述游戏技能特效语句，同时，获取所述游戏技能特效语句的语句关键词；

根据所述语句关键词确定所述游戏技能特效语句的语句结构，同时，根据所述语句结构确定所述游戏技能特效核心组件的组件关系；

根据所述组件关系确定所述动作游戏技能特效的执行逻辑。

该实施例中，核心数据可以是动作游戏技能特效核心组件中的核心代表数据，用来实现动作游戏技能的关键数据。

该实施例中，核心数据的数据特征可以是标识核心数据的，用来匹配对应的游戏技能特效语句。

该实施例中，组件关系可以是动作游戏技能特效核心组件之间的关系，包括与、或、异或、同或等。

该实施例中，通过组件关系确定动作游戏技能特效的执行逻辑，例如当组件1与组件2的关系为与时，则动作游戏技能特效的执行逻辑为先执行组件1后执行组件2，或者先执行组件2后执行组件1。

上述技术方案的有益效果是：通过确定动作游戏技能特效核心组件之间的关系确定动作游戏技能特效的执行逻辑，从而提高执行逻辑的严谨性。

实施例6：

在实施例5的基础上，本实施例提供了一种动作游戏技能特效敏捷开发方法，获取记录的核心数据的数据特征，并根据所述数据特征匹配对应的游戏技能特效语句，还包括：

获取记录的核心数据，并将所述核心数据分割为M个子数据块，基于所述M个子数据块生成标准校验数据序列；

基于预设数据转化规则，将所述游戏技能特效语句转换为目标检验数据；

将所述目标检验数据与所述标准校验数据序列进行比较，确定所述游戏技能特效语句与核心数据的实际匹配度；

获取核心数据与游戏技能特效语句的预设匹配度；

将所述游戏技能特效语句与核心数据的实际匹配度与预设匹配度进行比较；

若所述实际匹配度小于所述预设匹配度，判定核心数据与游戏技能特效语句匹配不合格，并重新基于核心数据的数据特征，将所述核心数据与戏技能特效语句进行匹配，直至实际匹配度大于或等于所述预设匹配度；

否则，判定核心数据与游戏技能特效语句匹配合格，完成核心数据与游戏技能特效语句的匹配。

该实施例中，预设数据转化规则可以用来将游戏技能特效转换为目标校验数据的规则，是系统提前设定好的。

该实施例中，实际匹配度可以是目标校验数据与标准校验数据序列中的数据进行比较匹配，从而获得的匹配度，例如，标准校验数据序列中的数据有10个，其中目标校验数据与标准校验数据序列中的数据相匹配的有8个，则实际匹配度即为80％。

该实施例中，预设匹配度是提前设定好的，用来判断核心数据与游戏技能特效语句是否匹配合格。

上述技术方案的有益效果是：通过游戏技能特效语句与核心数据的实际匹配度与预设匹配度进行判断比较，可以判定判定核心数据与游戏技能特效语句是否匹配合格，从而大大提高了游戏技能特效语句的精准性。

实施例7：

在实施例1的基础上，本实施例提供了一种动作游戏技能特效敏捷开发方法，步骤3中，在游戏脚本中根据所述动作游戏技能特效的执行逻辑对动作游戏技能特效进行编辑的具体工作过程，包括：

获取所述动作游戏技能特效核心组件的组件文件，并提取所述组件文件的文件格式；

将所述文件格式与所述游戏脚本的脚本类型进行匹配，判断所述组件文件与所述游戏脚本是否适配；

当所述文件格式与所述脚本类型相匹配，则判定所述组件文件与所述游戏脚本适配；

否则，判定所述组件文件与所述游戏脚本不适配，并对所述组件文件的文件格式进行修改，直至所述文件格式与所述脚本类型相匹配；

获取所述动作游戏技能特效核心组件的组件起始位置；

根据所述组件起始位置将所述动作游戏技能特效核心组件加载并且缓存至所述游戏脚本中；

基于加载结果在所述游戏脚本中根据所述动作游戏技能特效的执行逻辑将所述动作游戏技能特效抽象化，获取动作游戏的特效对象，同时，获取特效对象的标签，并将所述特效对象的标签存储至标签数据库中；

获取动作游戏的游戏步骤，并获取所述游戏步骤的特征，同时，对所述游戏步骤的特征进行编号，并获取编号结果；

将所述编号结果在所述标签数据库中进行循环映射，并进行映射输出，其中，映射输出值为0和1；

当映射输出值为0时，则继续基于编号结果在所述标签数据库中进行循环映射；

当映射输出值为1时，结束所述编号结果在所述标签数据库中的循环映射，并获取映射结果；

根据映射结果，完成在游戏脚本中对动作游戏技能特效的编辑。

该实施例中，组件文件的文件格式包括JPEG格式、text格式以及HTML格式等。

该实施例中，脚本类型可以是游戏脚本的脚本文件类型。

该实施例中，特效对象可以是基于将动作游戏技能特效抽象化后得来的特效对象。

该实施例中，将编号结果在标签数据库中进行循环映射，例如可以是，标签数据库中的特效对象的标签代表一个或多个游戏动作，因此，将编号结果在标签数据库中进行一一映射即可获取该游戏步骤中的每一个特效对象。

上述技术方案的有益效果是：通过对动作游戏技能特效核心组件的加载并缓存，有利于游戏脚本的编辑，通过对游戏步骤的特征进行编号并且在标签数据库中进行循环映射可以有效确定动作游戏的特效对象，通过映射结果可以有效实现对动作游戏技能特效的编辑，进而提高了对动作游戏技能特效开发的便捷性。

实施例8：

在实施例1的基础上，本实施例提供了一种动作游戏技能特效敏捷开发方法，其特征在于，基于所述功能引擎将所述编辑结果与游戏玩家进行智能交互的具体工作过程，包括：

将所述编辑结果通过功能引擎传递至游戏服务器中，并基于所述游戏服务器游戏玩家对动作游戏进行技能特效体验；

基于体验结果生成游戏数据，同时，将所述游戏数据经过预设神经网络进行数据训练生成游戏体验模型；

获取所述游戏体验模型的模型特征，并根据预设活跃度评判规则对所述体验模型的模型特征进行活跃度测评，并进行评分获取活跃度分值；

将所述模型特征的活跃度分值与活跃度基准分值进行比较；

当所述特征模型的活跃度分值等于或大于所述活跃度基准分值时，则判定所述编辑结果合理；

否则，在所述游戏服务器中对所述游戏数据进行数据分析，并基于分析结果重新通过所述游戏脚本对所述动作游戏技能特效进行编辑，实现对所述编辑结果的智能交互。

该实施例中，预设活跃度评判规则可以是提前设定的用来对特征模型进行活跃度测评的。

上述技术方案的有益效果是：游戏玩家基于编辑结果进行游戏体验，并获取游戏体验模型，通过活跃评分可以间接获取游戏玩家对动作游戏技能特效的满意度，从而当活跃度分值低于活跃度基准分值时，重新对动作游戏的技能特效进行编辑，从而实现了人机智能交互的智能性，使得动作游戏技能特效更加完善。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。