电力通信光缆资源可视化分析方法、系统及存储介质

摘要

本申请涉及一种电力通信光缆资源可视化分析方法、系统及存储介质，方法包括以下具体步骤：光缆资源信息数据集整理及矩阵构造；光缆资源信息可视化；基于复杂网络理论的光缆资源信息数据分析，对各类光缆资源信息进行全局分布情况的统计分析，并对关键光缆进行识别；光缆资源信息可视化单元交互性操作。本申请实现多类光缆资源信息的可视化及分析，为业务人员对各类光缆资源信息的挖掘提供多角度的高效认知，提高了光缆资源信息的直观性、可阅读性，确保了相关业务人员对光缆资源信息的有效获取，提高光缆运维管理工作效率。

权利要求

1.一种电力通信光缆资源可视化分析方法，其特征在于，包括以下具体步骤：光缆资源信息数据集整理及光缆资源信息矩阵构造；

光缆资源信息可视化；

基于复杂网络理论的光缆资源信息数据分析，对各类光缆资源信息进行全局分布情况的统计分析，并对关键光缆进行识别；

光缆资源信息可视化单元交互性操作；

所述光缆资源信息数据集包括光缆网络拓扑数据集、纤芯业务数据集、纤芯可用程度数据集和纤芯质量数据集，光缆网络拓扑数据集是指光缆对通信站点连接关系描述的数据集合，纤芯业务数据集是指光缆内每条纤芯所承载业务及其调度等级的数据集合，纤芯可用程度数据集是指当前光缆内可使用纤芯的数据集合，纤芯质量数据集是指当前光缆内质量异常情况描述的数据集合；

所述光缆资源信息矩阵构造具体为，光缆网络拓扑矩阵A={aij}N*N，aij代表网络中通信站节点i和通信站节点j的连接关系，N为通信站节点总数量，当节点i和节点j间存在光缆直(k) (k)接连接时，aij=1；否则，aij=0，纤芯业务分布矩阵D ={d ij}，用于表征不同光缆上不同调(k)度等级业务数量分布情况，其中，d ij表示连接通信站节点i和通信站节点j的光缆上承载调度等级为k的业务数量，纤芯可用程度矩阵为E={eij}，用于表征不同光缆上可用纤芯数量的分布情况，其中，eij代表连接通信站节点i和通信站节点j的光缆上可用纤芯的数量，纤芯质量矩阵Q={qij}，用于表征不同光缆上故障纤芯数量的分布情况，其中，qij代表连接通信站节点i和通信站节点j的光缆上故障纤芯的数量；

所述光缆资源信息可视化具体为，基于光缆网络拓扑矩阵A生成光缆网络拓扑图，用节点表征通信站点，当aij=1时，生成连接通信站节点i和通信站节点j的边；当aij=0时，通信站节点i和通信站节点j间没有边；

(k)

基于纤芯业务分布矩阵D 生成纤芯业务分布图，首先，通过不同的颜色对不同调度等(k)级业务进行区分；然后，边的粗细程度与d ij呈正相关，即数值越大，承载调度等级k业务数量越多，边越粗；

基于纤芯可用程度矩阵E生成纤芯可用程度图，通过边的粗细对光缆内可用纤芯数量进行区分，即边的粗细与eij呈正相关，数值越大，则线越粗，可用纤芯数量越多；

基于纤芯质量矩阵Q生成纤芯质量图，以光缆网络拓扑图为基础，通过在拓扑图的边上进行数值标记实现光缆上纤芯故障数量的可视化；

所述基于复杂网络理论的光缆资源信息数据分析，对各类光缆资源信息进行全局分布情况的统计分析，并对关键光缆进行识别具体为，光缆网络拓扑分析，包括：度分布特征、社团结构、同配性特征的分析及关键桥光缆的识别；

光缆网络业务分布分析，包括：业务调度等级分布统计特征分析及基于综合业务权重的关键光缆识别；

光缆网络纤芯可用程度分析，包括：纤芯可用程度地理分布统计特征分析及纤芯资源紧张关键光缆识别；

光缆网络纤芯质量情况分析，包括：故障纤芯数量的地理分布统计特征分析及高故障率关键光缆识别。

2.根据权利要求1所述的一种电力通信光缆资源可视化分析方法，其特征在于，所述光缆资源信息可视化单元交互性操作包括缩放调节、节点拖拽、多图对比。

3.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有程序代码，所述程序代码被处理器执行时，实现如权利要求1‑2任一所述的电力通信光缆资源可视化分析方法的步骤。

说明书

电力通信光缆资源可视化分析方法、系统及存储介质

技术领域

[0001] 本申请涉及通信技术领域，更具体地，涉及一种电力通信光缆资源可视化分析方法、系统及存储介质。

背景技术

[0002] 作为电力通信网络的主要方式，光缆网络是电力调度数据网络和电力综合数据网络的主要载体，贯穿电力系统的发电、输电、变电、配电、用电、调度六大环节，有力地保障了电力生产、基建、行政、调度、继保、安全自动装置等业务的通信需要，己经成为确保电网安全、稳定、经济、可靠运行的重要手段，是电力系统的重要基础设施。同时，随着新型电力系统发展，光缆网络的重要性更是日益凸显，其运维管理工作是电网安全生产的重点问题。光缆网络的运维管理工作的基础则是各类光缆信息。在实际工作中，业务人员需要不断地查找各类光缆资源信息数据、分析数据、以获取有效知识。

[0003] 近年来，随着新型电力系统建设对电力通信需求的增加，光缆网络规模日益庞大，各类光缆资源信息也日趋复杂化。光缆资源信息数据与知识的规模化、复杂化使得各类光缆资源的有效性信息获取难度大，影响业务人员对光缆网络运行状态的评估判断，导致当前光缆运维管理工作效率较低，无法满足电力通信网安全可靠、经济高效、实时性的要求。如何帮助业务人员直观、及时、有效地获取各类光纤资源信息，成为了当前光缆运维管理工作中亟待解决的重要问题。然而，该问题的相关研究则较为缺乏。

发明内容

[0004] 本申请实施例的目的在于提供一种电力通信光缆资源可视化分析方法、系统及存储介质，以提高规模化、复杂化光缆资源信息的直观性及可获取性，为光缆运维管理工作提质增效。

[0005] 为实现上述目的，本申请提供如下技术方案：

[0006] 第一方面，本申请实施例提供一种光缆资源信息可视化方法，包括以下具体步骤：

[0007] 光缆资源信息数据集整理及矩阵构造；

[0008] 光缆资源信息可视化；

[0009] 基于复杂网络理论的光缆资源信息数据分析，对各类光缆资源信息进行全局分布情况的统计分析，并对关键光缆进行识别；

[0010] 光缆资源信息可视化单元交互性操作。

[0011] 所述光缆资源信息数据集包括光缆网络拓扑数据集、纤芯业务数据集、纤芯可用程度数据集和纤芯质量数据集，光缆网络拓扑数据集是指光缆对通信站点连接关系描述的数据集合，纤芯业务数据集是指光缆内每条纤芯所承载业务及其调度等级的数据集合，纤芯可用程度是指当前光缆内可使用纤芯的数据集合，纤芯质量数据集是指当前光缆内质量异常情况描述的数据集合。

[0012] 所述光缆资源信息矩阵构造具体为，光缆网络拓扑矩阵A={aij}N*N ，aij代表网络中通信站节点i和通信站节点j的连接关系，N为通信站节点总数量，当节点i和节点j间存在(k) (k)光缆直接连接时，aij=1；否则，aij=0，纤芯业务分布矩阵D ={d ij}，用于表征不同光缆上(k)
不同调度等级业务数量分布情况，其中，d ij表示连接通信站节点i和通信站节点j的光缆上承载调度等级为k的业务数量，纤芯可用程度矩阵为E={eij}，用于表征不同光缆上可用纤芯数量的分布情况，其中，eij代表连接通信站节点i和通信站节点j的光缆上可用纤芯的数量，纤芯质量矩阵Q={qij}，用于表征不同光缆上故障纤芯数量的分布情况，其中，qij代表连接通信站节点i和通信站节点j的光缆上故障纤芯的数量。

[0013] 所述光缆资源信息可视化具体为，基于光缆网络拓扑矩阵A生成光缆网[0014] 络拓扑图，用节点表征通信站点，当aij=1时，生成连接通信站节点i和通信站节点j的边；当aij=0时，通信站节点i和通信站节点j间没有边；

[0015] 基于纤芯业务分布矩阵D(k)生成纤芯业务分布图，首先，通过不同的颜色对不同调(k)度等级业务进行区分；然后，边的粗细程度与d ij呈正相关，即数值越大，承载调度等级x业务数量越多，边越粗；

[0016] 基于纤芯可用程度矩阵E生成纤芯可用程度图，通过边的粗细对光缆内可用纤芯数量进行区分，即边的粗细与eij呈正相关，数值越大，则线越粗，可用纤芯数量越多；

[0017] 基于纤芯质量矩阵Q生成纤芯质量图，以光缆网络拓扑图为基础，通过在拓扑图的边上进行数值标记实现光缆上纤芯故障数量的可视化。

[0018] 所述基于复杂网络理论的光缆资源信息数据分析，对各类光缆资源信息进行全局分布情况的统计分析，并对关键光缆进行识别具体为，

[0019] 光缆网络拓扑分析，包括：度分布特征、社团结构、同配性特征的分析及关键桥光缆的识别；

[0020] 光缆网络业务分布分析，包括：业务调度等级分布统计特征分析及基于综合业务权重的关键光缆识别；

[0021] 光缆网络纤芯可用程度分析，包括：纤芯可用程度地理分布统计特征分析及纤芯资源紧张关键光缆识别；

[0022] 光缆网络纤芯质量情况分析，包括：故障纤芯数量的地理分布统计特征分析及高故障率关键光缆识别。

[0023] 所述光缆资源信息可视化单元交互性操作包括缩放调节、节点拖拽、多图对比。

[0024] 第二方面本申请实施例提供一种光缆资源信息可视化系统，包括，

[0025] 光缆资源信息数据集整理模块，用以对光缆网络拓扑数据集、纤芯业务数据集、纤芯可用程度数据集和纤芯质量数据集进行整理，并发送给光缆资源信息矩阵构造模块；

[0026] 光缆资源信息矩阵构造模块，用以将光缆资源信息数据集整理模块发送来的光缆网络拓扑数据集、纤芯业务数据集、纤芯可用程度数据集和纤芯质量数据集构造成光缆网络拓扑矩阵、纤芯业务分布矩阵、纤芯可用程度矩阵以及纤芯质量矩阵；

[0027] 光缆资源信息可视化模块，用以将光缆资源信息矩阵构造模块构造的光缆网络拓扑矩阵、纤芯业务分布矩阵、纤芯可用程度矩阵以及纤芯质量矩阵分别生成光缆网络拓扑图、纤芯业务分布图、纤芯可用程度图以及纤芯质量图；

[0028] 光缆资源信息数据分析模块，用以对光缆资源信息可视化模块生成的光缆网络拓扑图、纤芯业务分布图、纤芯可用程度图以及纤芯质量图进行分析；

[0029] 可视化单元交互性操作模块，用以对光缆资源信息可视化模块生成的光缆网络拓扑图、纤芯业务分布图、纤芯可用程度图以及纤芯质量图进行缩放调节、节点拖拽、多图对比操作。

[0030] 第三方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有程序代码，所述程序代码被处理器执行时，实现如上所述的光缆资源信息可视化方法的步骤。

[0031] 与现有技术相比，本发明的有益效果是：

[0032] 1）针对已有研究中光缆资源信息数据分析不足问题，本发明方法利用矩阵数学模型对光缆‑站点连接关系、纤芯承载业务、纤芯可用程度及纤芯质量等多维度光缆资源信息进行数学建模，同时进行宏观与局部层面的分析，能够辅助光缆运维管理者建立对光缆网络资源特征的整体理解，挖掘可能蕴含的潜在模式。

[0033] 2）针对光缆资源信息数据可视化研究缺乏问题，本发明融合光缆网络拓扑纤芯承载业务、纤芯可用程度及纤芯质量等多源数据，利用复杂网络图模型对光缆信息数据的多维度可视化，提高了光缆资源信息数据的可阅读性、直观性，提高了分析效率。

附图说明

[0034] 为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

[0035] 图1为本发明的方法流程图；

[0036] 图2为本发明的光缆网络拓扑可视化示意图；

[0037] 图3为本发明的业务分布可视化示意图；

[0038] 图4为本发明的纤芯可用程度可视化示意图；

[0039] 图5为本发明的纤芯质量情况可视化示意图；

[0040] 图6为本发明的系统图。

具体实施方式

[0041] 下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

[0042] 术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

[0043] 术语“第一”、“第二”等仅用于将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不能理解为指示或暗示相对重要性，也不能理解为要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。

[0044] 参照图1，本申请实施例提供一种光缆资源信息可视化方法，包括以下具体步骤：

[0045] 光缆资源信息数据集整理及矩阵构造；

[0046] 光缆资源信息可视化；

[0047] 基于复杂网络理论的光缆资源信息数据分析，对各类光缆资源信息进行全局分布情况的统计分析，并对关键光缆进行识别；

[0048] 光缆资源信息可视化单元交互性操作。

[0049] 光缆资源信息建模，包括：光缆网络拓扑建模、光缆业务分布建模、纤芯可用情况建模及纤芯质量情况建模。

[0050] 光缆网络拓扑建模，主要有如下步骤：

[0051] 步骤一：针对某一地区的光缆网络，梳理获取拓扑相关数据集，即光缆和通信站点间的连接关系。

[0052] 步骤二：根据拓扑数据集，将拓扑关系描述为矩阵A={aij}N*N，aij代表网络中通信站节点i和通信站节点j的连接关系，N为通信站节点总数量。当节点i和节点j间存在光缆直接连接时，aij=1；否则，aij=0。

[0053] 光缆业务分布建模，主要包括如下步骤：

[0054] 步骤一：针对光缆网络中的每一条光缆，梳理获取纤芯业务数据集，即光缆内每条纤芯所承载业务及其调度等级的数据集合。

[0055] 步骤二：根据纤芯业务分布数据集，构造纤芯业务分布矩阵D(k)={d(k)ij}，用于表征(k)不同光缆上不同调度等级业务数量分布情况。其中，d ij表示连接通信站节点i和通信站节点j的光缆上承载调度等级为k的业务数量。

[0056] 纤芯可用情况建模，主要包括如下步骤：

[0057] 步骤一：针对光缆网络中的每一条光缆，梳理获取纤芯可用情况数据集，即当前光缆网络内每一条光缆中可使用纤芯数量的数据集合。

[0058] 步骤二：根据光缆业务分布数据集生成纤芯可用程度矩阵E={eij}，用于表征不同光缆上可用纤芯数量的分布情况。其中，eij代表连接通信站节点i和通信站节点j的光缆上可用纤芯的数量。

[0059] 纤芯质量异常信息建模，主要包括如下步骤：

[0060] 步骤一：针对光缆网络中的每一条光缆，梳理获取纤芯质量异常数据集，纤芯质量异常数据集是指当前光缆内质量异常情况描述的数据集合。

[0061] 步骤二：纤芯质量情况分布矩阵Q={qij}，用于表征不同光缆上故障纤芯数量的分布情况。其中，qij代表连接通信站节点i和通信站节点j的光缆上故障纤芯的数量。

[0062] 光缆资源信息数据可视化，包括：光缆网络拓扑可视化、光缆业务分布可视化、纤芯可用情况可视化及纤芯质量情况可视化。

[0063] 光缆网络拓扑可视化，基于光缆网络拓扑矩阵A生成光缆网络拓扑图，用节点表征通信站点，当aij=1时，生成连接节点i和j的边；当aij=0时，节点i和j间没有边。

[0064] 如图2所示为一个光缆网络拓扑可视化例子。

[0065] 光缆业务分布可视化，基于纤芯业务分布矩阵D(k)生成纤芯业务分布图。其主要包括两个步骤：

[0066] 步骤一：通过不同的颜色对不同调度等级业务进行区分；

[0067] 步骤二：边的粗细程度与d(k)ij呈正相关，即数值越大，承载调度等级k业务数量越多，边越粗。

[0068] 如图3所示为一个业务分布可视化例子。

[0069] 纤芯可用程度可视化，基于纤芯可用程度矩阵E生成纤芯可用程度图。通过边的粗细对光缆内可用纤芯数量进行区分，即边的粗细与eij呈正相关，数值越大，则线越粗，可用纤芯数量越多。

[0070] 图4所示为一个纤芯可用程度可视化例子。

[0071] 纤芯质量情况可视化，基于纤芯质量情况矩阵Q生成纤芯质量图，以光缆网络拓扑图为基础，通过在拓扑图的边上进行数值标记实现光缆上纤芯故障数量的可视化。

[0072] 图5所示为一个纤芯质量情况可视化例子。

[0073] 1.光缆资源信息数据分析，包括：

[0074] 光缆网络拓扑分析主要包括如下步骤：

[0075] 步骤一：网络拓扑全局特征分析，主要包括度分布、社团结构特征及同配性。度是网络中节点重要性最简单而又最重要的度量方法之一。在网络中，一个节点的度被描述为与其直接相连的边的总数量，其表达式如式（1）所示。

[0076]          (1)

[0077] 其中，aij为光缆网络拓扑矩阵A中第i行第j列上的元素，|V|代表网络中节点的总数。

[0078] 度分布则表示网络中节点被连接紧密程度的分布情况，通过度分布函数P(k)进行描述。分布函数P(k)代表随机地在网络中选择一个节点，该节点的度值为k的概率，可以通过网络中度值为k的节点数目与网络中节点总数目的比值表示。

[0079] 社团结构为网络中的节点可以分组，同一组内的节点之间连接关系较为紧密，而位于不同组的节点之间连接却相对稀疏。这样一种网络中节点集连接紧密程度的差异性特征被称为社团结构。网络社团结构的明显性通过模块度进行度量。模块度的定义为社团内部的总边数和网络中总边数的比例减去一个期望值，该期望值为将网络转化为随机网络依据同样的社团划分时位于社团内部的总边数和网络中总边数的比例的大小，其表达式如式（2）所示。

[0080] (2)

[0081]   (3)

[0082] 其中，ci和cj分别代表节点vi和vj所位于社团的标号。当ci＝cj时，代表节点vi和节点vj位于同一个社团；当ci≠cj时，代表节点vi和节点vj位于不同的社团。|E|为网络中边的总数目，ki表示节点vi的度值。Q’ 的取值范围为[0, 1]，且当Q的取值越接近1，网络的社团结构特征越为明显。

[0083] 同配性是指在一个网络中，如果大度节点倾向于与其它大度节点相连，如果大度节点倾向于与小度节点相连，则该网络被认为具有异配性。为了对网络的同配性特征进行描述，引入邻近节点平均度的定义，其表达式如式（4）所示

[0084]   (4)

[0085] 其中，条件概率P(k’|k’’)代表一个度值为k’’的节点与度值为k’的节点连接的概率。可以看出如果knn(k’’)随着度值k’’的增加而增加，表明随着节点自身度的增加，与其连接的邻居节点的平均度也随之增加，则该网络为一个同配性网络；如果knn(k’’)随着k’’的增加而减小，表明随着节点自身度的增加，与其连接的邻居节点的平均度却随之减小，则该网络为异配性网络。

[0086] 其中，条件概率P(k’|k’’)代表一个度值为k’’的节点与度值为k’的节点连接的概率。

[0087] 步骤二：面向网络拓扑的关键桥光缆识别。桥光缆被定义为连接属于不同社团通信节点的光缆。作为桥接不同社团的关键光缆，桥光缆的中断可能导致网络被分割为互不连通的子网络，对其识别具有重要意义。

[0088] 光缆业务分布数据分析，主要包括如下步骤：

[0089] 步骤一：业务调度等级分布统计特征分析。

[0090]    (5)

[0091] 其中，Dx代表全网调度等级为x的纤芯业务数量，Dtotal为全网纤芯业务的总数量。

[0092] 步骤二：基于综合业务权重的关键光缆识别。综合业务权重的定义如式（6），为不同调度等级业务数量的加权和。综合业务权重大于给定阈值的光缆被定义为综合业务权重关键光缆。

[0093]   （6）

[0094] 其中，eij为连接通信站i和j的光缆，Dx(eij)为光缆eij承载调度等级x的业务数量，wx代表权重，wx∈[0,1]，且 。

[0095] 纤芯可用程度数据分析，主要包括：

[0096] 步骤一：纤芯可用程度地理分布统计特征分析。

[0097] 步骤二：纤芯资源紧张关键光缆识别。纤芯资源紧张关键光缆被定义为可用纤芯数量小于给定阈值的光缆。

[0098] 纤芯质量异常数据分析，主要包括：

[0099] 步骤一：故障纤芯数量的地理分布统计特征分析；

[0100] 步骤二：高故障关键光缆识别。高故障率关键光缆被定义为故障纤芯数量大于给定阈值的光缆。

[0101] 光缆资源信息图可视化视单元交互性操作。主要包括：缩放调节、节点拖拽、多图对比等几个方面。

[0102] 如图6，本申请实施例提供一种光缆资源信息可视化系统，包括，

[0103] 光缆资源信息数据集整理模块1，用以对光缆网络拓扑数据集、纤芯业务数据集、纤芯可用程度数据集和纤芯质量数据集进行整理，并发送给光缆资源信息矩阵构造模块；

[0104] 光缆资源信息矩阵构造模块2，用以将光缆资源信息数据集整理模块发送来的光缆网络拓扑数据集、纤芯业务数据集、纤芯可用程度数据集和纤芯质量数据集构造成光缆网络拓扑矩阵、纤芯业务分布矩阵、纤芯可用程度矩阵以及纤芯质量矩阵；

[0105] 光缆资源信息可视化模块3，用以将光缆资源信息矩阵构造模块构造的光缆网络拓扑矩阵、纤芯业务分布矩阵、纤芯可用程度矩阵以及纤芯质量矩阵分别生成光缆网络拓扑图、纤芯业务分布图、纤芯可用程度图以及纤芯质量图；

[0106] 光缆资源信息数据分析模块4，用以对光缆资源信息可视化模块生成的光缆网络拓扑图、纤芯业务分布图、纤芯可用程度图以及纤芯质量图进行分析；

[0107] 可视化单元交互性操作模块5，用以对光缆资源信息可视化模块生成的光缆网络拓扑图、纤芯业务分布图、纤芯可用程度图以及纤芯质量图进行缩放调节、节点拖拽、多图对比操作。

[0108] 本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有程序代码，所述程序代码被处理器执行时，实现如上所述的光缆资源信息可视化方法的步骤。

[0109] 本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD‑ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。

[0110] 本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

[0111] 这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

[0112] 这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

[0113] 在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器 (CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

[0114] 存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。

[0115] 计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存 (PRAM)、静态随机存取存储器 (SRAM)、动态随机存取存储器 (DRAM)、其他类型的随机存取存储器 (RAM)、只读存储器 (ROM)、电可擦除可编程只读存储器 (EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器 (CD‑ROM)、数字多功能光盘 (DVD) 或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体 (transitory media)，如调制的数据信号和载波。

[0116] 还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

[0117] 以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。