一种多源异构信息融合方法及系统与流程

1.本技术涉及数据融合技术领域，具体而言，涉及一种多源异构信息融合方法及系统。


背景技术：

2.随着信息融合技术的不断发展，通信信息的信息量越来越多，就需要对通信信息进行融合处理，这样能有效地降低通信信息量过大而导致的数据处理终端出现超负荷工作而造成的数据处理终端瘫痪的情况。
3.然而，在通信信息进行融合的过程中，存在将不同通信信息进行融合，这样导致通信信息错误的情况。


技术实现要素：

4.鉴于此，本技术提供了一种多源异构信息融合方法及系统。
5.第一方面，提供一种多源异构信息融合方法，所述方法包括：
6.获取待处理异构通信信息；
7.将所述待处理异构通信信息传入给第一神经网络；
8.由所述第一神经网络对所述待处理异构通信信息进行处理，得到与所述待处理异构通信信息对应的修正异构通信；
9.将所述修正异构通信对应的目标异构通信传入给第二神经网络，以使所述第二神经网络根据所述目标异构通信进行用于表征多维度解析的融合处理；其中，所述第一神经网络是根据识别前参考异构通信的描述和待处理参考异构通信对应的修正参考异构通信的描述配置得到的，所述识别前参考异构通信和所述待处理参考异构通信是针对相同序列异构通信的识别前参考异构通信和待处理参考异构通信。
10.进一步地，所述第一神经网络的配置过程包括：
11.将所述识别前参考异构通信，所述待处理参考异构通信的异构通信信息传入给第一神经网络；
12.由所述第一神经网络获取所述待处理参考异构通信对应的修正参考异构通信；
13.根据所述识别前参考异构通信的描述和所述修正参考异构通信的描述，确定所述修正参考异构通信对应的信息丢失向量；
14.根据所述信息丢失向量对第一神经网络进行配置，得到配置后的第一神经网络；
15.其中，所述待处理参考异构通信的异构通信信息包括所述待处理参考异构通信和所述待处理参考异构通信对应的全局通信信息；所述全局通信信息表示所述待处理参考异构通信相对所述识别前参考异构通信的弥补描述；所述由所述第一神经网络获取所述待处理参考异构通信对应的修正参考异构通信，包括：
16.根据所述全局通信信息获取全局通信信息列队；
17.通过所述第一神经网络对所述待处理参考异构通信和所述全局通信信息列队进
行处理，得到所述待处理参考异构通信对应的修正参考异构通信。
18.进一步地，所述识别前参考异构通信的描述为对所述识别前参考异构通信的关键向量进行变换得到的描述向量；
19.所述修正参考异构通信的描述为对所述修正参考异构通信的关键向量进行变换得到的描述向量；
20.或者，当所述第二神经网络根据目标异构通信的目标描述进行用于表征多维度解析的融合处理时，则所述识别前参考异构通信的描述为所述识别前参考异构通信的目标描述，所述修正参考异构通信的描述为所述修正参考异构通信的目标描述。
21.进一步地，所述方法还包括：
22.通过第三神经网络获取所述识别前参考异构通信的描述；
23.通过所述第三神经网络获取所述修正参考异构通信的描述；其中，所述第三神经网络包括所述第二神经网络的描述筛选方式。
24.进一步地，所述待处理异构通信信息包括待处理异构通信和所述待处理异构通信对应的全局通信信息；所述全局通信信息表示所述待处理异构通信相对识别前异构通信的弥补描述，所述识别前异构通信和所述待处理异构通信是针对相同序列异构通信的识别前异构通信和待处理异构通信；所述由所述第一神经网络对所述待处理异构通信信息进行处理，得到与所述待处理异构通信信息对应的修正异构通信，包括：
25.根据所述全局通信信息获取全局通信信息列队；
26.对所述待处理异构通信和所述全局通信信息列队进行整合，得到整合列队；
27.对所述整合列队进行处理，得到修正异构通信；
28.其中，所述待处理异构通信信息包括待处理异构通信和所述待处理异构通信对应的全局通信信息；所述全局通信信息表示所述待处理异构通信相对识别前异构通信的弥补描述，所述识别前异构通信和所述待处理异构通信是针对相同序列异构通信的识别前异构通信和待处理异构通信；所述由所述第一神经网络对所述待处理异构通信信息进行处理，得到与所述待处理异构通信信息对应的修正异构通信，包括：
29.根据所述全局通信信息获取全局通信信息列队；
30.通过所述第一神经网络的第一子参数对所述待处理异构通信进行处理，得到原始处理异构通信；
31.通过所述第一神经网络的第二子参数对所述全局通信信息列队进行处理，得到重要程度信息列队，所述重要程度信息列队的各个属性范围对应一个重要程度信息；
32.针对原始处理异构通信的各个关键内容，从所述重要程度信息列队中确定与所述关键内容对应的属性范围，根据所述属性范围的重要程度信息对所述关键内容的关键向量进行修正，得到修正关键向量；
33.根据各个关键内容的修正关键向量获取修正异构通信。
34.第二方面，提供一种多源异构信息融合系统，包括数据采集端和数据处理终端，所述数据采集端和所述数据处理终端通信连接，所述数据处理终端具体用于：
35.获取待处理异构通信信息；
36.将所述待处理异构通信信息传入给第一神经网络；
37.由所述第一神经网络对所述待处理异构通信信息进行处理，得到与所述待处理异
构通信信息对应的修正异构通信；
38.将所述修正异构通信对应的目标异构通信传入给第二神经网络，以使所述第二神经网络根据所述目标异构通信进行用于表征多维度解析的融合处理；其中，所述第一神经网络是根据识别前参考异构通信的描述和待处理参考异构通信对应的修正参考异构通信的描述配置得到的，所述识别前参考异构通信和所述待处理参考异构通信是针对相同序列异构通信的识别前参考异构通信和待处理参考异构通信。
39.进一步地，所述数据处理终端具体用于：
40.将所述识别前参考异构通信，所述待处理参考异构通信的异构通信信息传入给第一神经网络；
41.由所述第一神经网络获取所述待处理参考异构通信对应的修正参考异构通信；
42.根据所述识别前参考异构通信的描述和所述修正参考异构通信的描述，确定所述修正参考异构通信对应的信息丢失向量；
43.根据所述信息丢失向量对第一神经网络进行配置，得到配置后的第一神经网络；
44.其中，所述待处理参考异构通信的异构通信信息包括所述待处理参考异构通信和所述待处理参考异构通信对应的全局通信信息；所述全局通信信息表示所述待处理参考异构通信相对所述识别前参考异构通信的弥补描述；所述由所述第一神经网络获取所述待处理参考异构通信对应的修正参考异构通信，包括：
45.根据所述全局通信信息获取全局通信信息列队；
46.通过所述第一神经网络对所述待处理参考异构通信和所述全局通信信息列队进行处理，得到所述待处理参考异构通信对应的修正参考异构通信。
47.进一步地，所述数据处理终端具体用于：
48.所述识别前参考异构通信的描述为对所述识别前参考异构通信的关键向量进行变换得到的描述向量；
49.所述修正参考异构通信的描述为对所述修正参考异构通信的关键向量进行变换得到的描述向量；
50.或者，当所述第二神经网络根据目标异构通信的目标描述进行用于表征多维度解析的融合处理时，则所述识别前参考异构通信的描述为所述识别前参考异构通信的目标描述，所述修正参考异构通信的描述为所述修正参考异构通信的目标描述。
51.进一步地，所述数据处理终端具体还用于：
52.通过第三神经网络获取所述识别前参考异构通信的描述；
53.通过所述第三神经网络获取所述修正参考异构通信的描述；其中，所述第三神经网络包括所述第二神经网络的描述筛选方式。
54.进一步地，所述数据处理终端具体用于：
55.根据全局通信信息获取全局通信信息列队；
56.对所述待处理异构通信和所述全局通信信息列队进行整合，得到整合列队；
57.对所述整合列队进行处理，得到修正异构通信；
58.其中，所述数据处理终端具体用于：
59.根据所述全局通信信息获取全局通信信息列队；
60.通过所述第一神经网络的第一子参数对所述待处理异构通信进行处理，得到原始
处理异构通信；
61.通过所述第一神经网络的第二子参数对所述全局通信信息列队进行处理，得到重要程度信息列队，所述重要程度信息列队的各个属性范围对应一个重要程度信息；
62.针对原始处理异构通信的各个关键内容，从所述重要程度信息列队中确定与所述关键内容对应的属性范围，根据所述属性范围的重要程度信息对所述关键内容的关键向量进行修正，得到修正关键向量；
63.根据各个关键内容的修正关键向量获取修正异构通信。
64.本技术实施例所提供的一种多源异构信息融合方法及系统，可以根据识别前参考异构通信的描述和修正参考异构通信的描述对第一神经网络进行配置，而第一神经网络用于解决融合造成的数据误差，显然，通过第一神经网络对待处理异构通信进行处理，得到修正异构通信时，可以避免或减轻修正异构通信中的数据误差，提高修正异构通信的性能。识别前参考异构通信的描述和修正参考异构通信的描述可以为用于提升第二神经网络的处理性能的调整，这样，在根据识别前参考异构通信的描述和修正参考异构通信的描述配置得到第一神经网络时，还能够提升第二神经网络的处理性能。
附图说明
65.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对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技术的某些实施例，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。
66.图1为本技术实施例所提供的一种多源异构信息融合方法的流程图。
67.图2为本技术实施例所提供的一种多源异构信息融合装置的框图。
68.图3为本技术实施例所提供的一种多源异构信息融合系统的架构图。
具体实施方式
69.为了更好的理解上述技术方案，下面通过附图以及具体实施例对本技术技术方案做详细的说明，应当理解本技术实施例以及实施例中的具体特征是对本技术技术方案的详细的说明，而不是对本技术技术方案的限定，在不冲突的情况下，本技术实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。
70.请参阅图1，示出了一种多源异构信息融合方法，该方法可以包括以下步骤100
‑
步骤400所描述的技术方案。
71.步骤100，获取待处理异构通信信息。
72.示例性的，待处理异构通信信息用于表示网络通信信息。
73.步骤200，将所述待处理异构通信信息传入给第一神经网络。
74.步骤300，由所述第一神经网络对所述待处理异构通信信息进行处理，得到与所述待处理异构通信信息对应的修正异构通信。
75.步骤400，将所述修正异构通信对应的目标异构通信传入给第二神经网络，以使所述第二神经网络根据所述目标异构通信进行用于表征多维度解析的融合处理。
76.示例性的，所述第一神经网络是根据识别前参考异构通信的描述和待处理参考异
构通信对应的修正参考异构通信的描述配置得到的，所述识别前参考异构通信和所述待处理参考异构通信是针对相同序列异构通信的识别前参考异构通信和待处理参考异构通信。
77.可以理解，在执行上述步骤100
‑
步骤400所描述的技术方案时，可以根据识别前参考异构通信的描述和修正参考异构通信的描述对第一神经网络进行配置，而第一神经网络用于解决融合造成的数据误差，显然，通过第一神经网络对待处理异构通信进行处理，得到修正异构通信时，可以避免或减轻修正异构通信中的数据误差，提高修正异构通信的性能。识别前参考异构通信的描述和修正参考异构通信的描述可以为用于提升第二神经网络的处理性能的调整，这样，在根据识别前参考异构通信的描述和修正参考异构通信的描述配置得到第一神经网络时，还能够提升第二神经网络的处理性能。
78.在一种可替换的实施例中，发明人发现，第一神经网络的配置过程时，存在计算不精确的问题，从而难以精确地得到配置后的第一神经网络，为了改善上述技术问题，步骤200所描述的第一神经网络的配置过程的步骤，具体可以包括以下步骤q1
‑
步骤q4所描述的技术方案。
79.步骤q1，将所述识别前参考异构通信，所述待处理参考异构通信的异构通信信息传入给第一神经网络。
80.步骤q2，由所述第一神经网络获取所述待处理参考异构通信对应的修正参考异构通信。
81.步骤q3，根据所述识别前参考异构通信的描述和所述修正参考异构通信的描述，确定所述修正参考异构通信对应的信息丢失向量。
82.步骤q4，根据所述信息丢失向量对第一神经网络进行配置，得到配置后的第一神经网络。
83.可以理解，在执行上述步骤q1
‑
步骤q4所描述的技术方案时，第一神经网络的配置过程时，改善计算不精确的问题，从而能够精确地得到配置后的第一神经网络。
84.在一种可替换的实施例中，发明人发现，待处理参考异构通信的异构通信信息包括所述待处理参考异构通信和所述待处理参考异构通信对应的全局通信信息；所述全局通信信息表示所述待处理参考异构通信相对所述识别前参考异构通信的弥补描述；所述由所述第一神经网络获取所述待处理参考异构通信对应的修正参考异构通信时，存在全局通信信息列队不准确的问题，从而难以准确地进行修正，为了改善上述技术问题，步骤q2所描述的待处理参考异构通信的异构通信信息包括所述待处理参考异构通信和所述待处理参考异构通信对应的全局通信信息；所述全局通信信息表示所述待处理参考异构通信相对所述识别前参考异构通信的弥补描述；所述由所述第一神经网络获取所述待处理参考异构通信对应的修正参考异构通信的步骤，具体可以包括以下步骤q21和步骤q22所描述技术方案。
85.步骤q21，根据所述全局通信信息获取全局通信信息列队。
86.步骤q22，通过所述第一神经网络对所述待处理参考异构通信和所述全局通信信息列队进行处理，得到所述待处理参考异构通信对应的修正参考异构通信
87.可以理解，在执行上述步骤q21和步骤q22所描述技术方案时，待处理参考异构通信的异构通信信息包括所述待处理参考异构通信和所述待处理参考异构通信对应的全局通信信息；所述全局通信信息表示所述待处理参考异构通信相对所述识别前参考异构通信的弥补描述；所述由所述第一神经网络获取所述待处理参考异构通信对应的修正参考异构
通信时，改善全局通信信息列队不准确的问题，从而能够准确地进行修正。
88.在一种可替换的实施例中，可以包括以下步骤w1
‑
步骤w3所描述的技术方案。
89.步骤w1，所述识别前参考异构通信的描述为对所述识别前参考异构通信的关键向量进行变换得到的描述向量。
90.步骤w2，所述修正参考异构通信的描述为对所述修正参考异构通信的关键向量进行变换得到的描述向量。
91.步骤w3，或者，当所述第二神经网络根据目标异构通信的目标描述进行用于表征多维度解析的融合处理时，则所述识别前参考异构通信的描述为所述识别前参考异构通信的目标描述，所述修正参考异构通信的描述为所述修正参考异构通信的目标描述。
92.可以理解，在执行上述步骤w1
‑
步骤w3所描述的技术方案时，通过精确地判断，能精确地得到目标描述。
93.基于上述基础，还可以包括以下步骤e1和步骤e2所描述的技术方案。
94.步骤e1，通过第三神经网络获取所述识别前参考异构通信的描述。
95.步骤e2，通过所述第三神经网络获取所述修正参考异构通信的描述；其中，所述第三神经网络包括所述第二神经网络的描述筛选方式。
96.可以理解，在执行上述步骤e1和步骤e2所描述的技术方案时，通过精确地识别前参考异构通信的描述，从而提高了修正参考异构通信的描述的精度。
97.在一种可能的实施例中，发明人发现，待处理异构通信信息包括待处理异构通信和所述待处理异构通信对应的全局通信信息；所述全局通信信息表示所述待处理异构通信相对识别前异构通信的弥补描述，所述识别前异构通信和所述待处理异构通信是针对相同序列异构通信的识别前异构通信和待处理异构通信；所述由所述第一神经网络对所述待处理异构通信信息进行处理时，存在对所述待处理异构通信和所述全局通信信息列队进行整合不准确的问题，从而难以准确地得到与所述待处理异构通信信息对应的修正异构通信，为了改善上述技术问题，步骤300所描述的待处理异构通信信息包括待处理异构通信和所述待处理异构通信对应的全局通信信息；所述全局通信信息表示所述待处理异构通信相对识别前异构通信的弥补描述，所述识别前异构通信和所述待处理异构通信是针对相同序列异构通信的识别前异构通信和待处理异构通信；所述由所述第一神经网络对所述待处理异构通信信息进行处理，得到与所述待处理异构通信信息对应的修正异构通信的步骤，教育厅可以包括以下步骤，具体可以包括以下步骤r1
‑
步骤r3所描述的技术方案。
98.步骤r1，根据所述全局通信信息获取全局通信信息列队。
99.步骤r2，对所述待处理异构通信和所述全局通信信息列队进行整合，得到整合列队。
100.步骤r3，对所述整合列队进行处理，得到修正异构通信。
101.可以理解，在执行上述步骤r1
‑
步骤r3所描述的技术方案时，待处理异构通信信息包括待处理异构通信和所述待处理异构通信对应的全局通信信息；所述全局通信信息表示所述待处理异构通信相对识别前异构通信的弥补描述，所述识别前异构通信和所述待处理异构通信是针对相同序列异构通信的识别前异构通信和待处理异构通信；所述由所述第一神经网络对所述待处理异构通信信息进行处理时，改善对所述待处理异构通信和所述全局通信信息列队进行整合不准确的问题，从而能够准确地得到与所述待处理异构通信信息对
应的修正异构通信。
102.在一种可替换的实施例中，发明人发现，待处理异构通信信息包括待处理异构通信和所述待处理异构通信对应的全局通信信息；所述全局通信信息表示所述待处理异构通信相对识别前异构通信的弥补描述，所述识别前异构通信和所述待处理异构通信是针对相同序列异构通信的识别前异构通信和待处理异构通信；所述由所述第一神经网络对所述待处理异构通信信息进行处理时，存在重要程度信息列队的各个属性范围对应一个重要程度信息不准确的问题，从而难以准确地得到与所述待处理异构通信信息对应的修正异构通信，为了改善上述技术问题，步骤300所描述的待处理异构通信信息包括待处理异构通信和所述待处理异构通信对应的全局通信信息；所述全局通信信息表示所述待处理异构通信相对识别前异构通信的弥补描述，所述识别前异构通信和所述待处理异构通信是针对相同序列异构通信的识别前异构通信和待处理异构通信；所述由所述第一神经网络对所述待处理异构通信信息进行处理，得到与所述待处理异构通信信息对应的修正异构通信的步骤，具体可以包括以下步骤t1
‑
步骤t5所描述的技术方案。
103.步骤t1，根据所述全局通信信息获取全局通信信息列队。
104.步骤t2，通过所述第一神经网络的第一子参数对所述待处理异构通信进行处理，得到原始处理异构通信。
105.步骤t3，通过所述第一神经网络的第二子参数对所述全局通信信息列队进行处理，得到重要程度信息列队，所述重要程度信息列队的各个属性范围对应一个重要程度信息。
106.步骤t4，针对原始处理异构通信的各个关键内容，从所述重要程度信息列队中确定与所述关键内容对应的属性范围，根据所述属性范围的重要程度信息对所述关键内容的关键向量进行修正，得到修正关键向量。
107.步骤t5，根据各个关键内容的修正关键向量获取修正异构通信。
108.可以理解，在执行上述步骤t1
‑
步骤t5所描述的技术方案时，待处理异构通信信息包括待处理异构通信和所述待处理异构通信对应的全局通信信息；所述全局通信信息表示所述待处理异构通信相对识别前异构通信的弥补描述，所述识别前异构通信和所述待处理异构通信是针对相同序列异构通信的识别前异构通信和待处理异构通信；所述由所述第一神经网络对所述待处理异构通信信息进行处理时，改善重要程度信息列队的各个属性范围对应一个重要程度信息不准确的问题，从而能够准确地得到与所述待处理异构通信信息对应的修正异构通信。
109.在一种可能的实施例中，发明人发现，通过所述第一神经网络的第二子参数对所述全局通信信息列队进行处理时，存在各个属性范围的误差向量不准确的问题，从而难以准确地得到重要程度信息列队，为了改善上述技术问题，步骤t3所描述的通过所述第一神经网络的第二子参数对所述全局通信信息列队进行处理，得到重要程度信息列队的步骤，具体可以包括以下步骤t31
‑
步骤t33所描述的技术方案。
110.步骤t31，通过所述第一神经网络的第二子参数对所述全局通信信息列队进行处理，得到所述全局通信信息列队中的各个属性范围的误差向量。
111.步骤t32，针对各个属性范围，根据所述属性范围的误差向量确定所述属性范围的重要程度信息；其中，所述属性范围的误差向量越高，所述属性范围的重要程度信息越大。
112.步骤t33，根据各个属性范围的重要程度信息生成所述重要程度信息列队。
113.可以理解，在执行上述步骤t31
‑
步骤t33所描述的技术方案时，通过所述第一神经网络的第二子参数对所述全局通信信息列队进行处理时，改善各个属性范围的误差向量不准确的问题，从而能够准确地得到重要程度信息列队。
114.在一种可能的实施例中，发明人发现，将所述待处理异构通信信息传入给第一神经网络时，存在反馈错误的问题，从而难以精确地将所述待处理异构通信信息传入给第一神经网络，为了改善上述技术问题，步骤200所描述的将所述待处理异构通信信息传入给第一神经网络的步骤，具体可以包括以下步骤y1
‑
步骤y3所描述的技术方案。
115.步骤y1，获取所述待处理异构通信信息的关联度。
116.步骤y2，根据所述关联度确定是否对所述待处理异构通信信息进行反馈处理。
117.步骤y3，若是，则将所述待处理异构通信信息传入给第一神经网络。
118.可以理解，在执行上述步骤y1
‑
步骤y3所描述的技术方案时，将所述待处理异构通信信息传入给第一神经网络时，改善反馈错误的问题，从而能够精确地将所述待处理异构通信信息传入给第一神经网络。
119.在一种可能的实施例中，发明人发现，将所述修正异构通信对应的目标异构通信传入给第二神经网络时，存在修正异构通信确定为目标异构通信不准确的问题，从而难以准确地将所述修正异构通信对应的目标异构通信传入给第二神经网络，为了改善上述技术问题，步骤400所描述的将所述修正异构通信对应的目标异构通信传入给第二神经网络的步骤，具体可以包括以下步骤a1
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步骤a3所描述的技术方案。
120.步骤a1，将所述修正异构通信确定为目标异构通信。
121.步骤a2，或者，对所述修正异构通信进行后处理，得到所述修正异构通信对应的加强异构通信，将所述加强异构通信确定为目标异构通信。
122.步骤a3，将所述目标异构通信传入给第二神经网络。
123.可以理解，在执行上述步骤a1
‑
步骤a3所描述的技术方案时，所述修正异构通信对应的目标异构通信传入给第二神经网络时，改善修正异构通信确定为目标异构通信不准确的问题，从而能够准确地将所述修正异构通信对应的目标异构通信传入给第二神经网络。
124.在上述基础上，请结合参阅图2，提供了一种多源异构信息融合装置200，应用于数据处理终端，所述装置包括：
125.信息获取模块210，用于获取待处理异构通信信息；
126.信息传入模块220，用于将所述待处理异构通信信息传入给第一神经网络；
127.通信修正模块230，用于由所述第一神经网络对所述待处理异构通信信息进行处理，得到与所述待处理异构通信信息对应的修正异构通信；
128.通信融合模块240，用于将所述修正异构通信对应的目标异构通信传入给第二神经网络，以使所述第二神经网络根据所述目标异构通信进行用于表征多维度解析的融合处理；其中，所述第一神经网络是根据识别前参考异构通信的描述和待处理参考异构通信对应的修正参考异构通信的描述配置得到的，所述识别前参考异构通信和所述待处理参考异构通信是针对相同序列异构通信的识别前参考异构通信和待处理参考异构通信。
129.在上述基础上，请结合参阅图3，示出了一种多源异构信息融合系统300，包括互相之间通信的处理器310和存储器320，所述处理器310用于从所述存储器320中读取计算机程
序并执行，以实现上述的方法。
130.在上述基础上，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储的计算机程序在运行时实现上述的方法。
131.综上，基于上述方案，可以根据识别前参考异构通信的描述和修正参考异构通信的描述对第一神经网络进行配置，而第一神经网络用于解决融合造成的数据误差，显然，通过第一神经网络对待处理异构通信进行处理，得到修正异构通信时，可以避免或减轻修正异构通信中的数据误差，提高修正异构通信的性能。识别前参考异构通信的描述和修正参考异构通信的描述可以为用于提升第二神经网络的处理性能的调整，这样，在根据识别前参考异构通信的描述和修正参考异构通信的描述配置得到第一神经网络时，还能够提升第二神经网络的处理性能。
132.应当理解，上述所示的系统及其模块可以利用各种方式来实现。例如，在一些实施例中，系统及其模块可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。其中，硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分则可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域技术人员可以理解上述的方法和系统可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、cd或dvd
‑
rom的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本技术的系统及其模块不仅可以有诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用例如由各种类型的处理器所执行的软件实现，还可以由上述硬件电路和软件的结合(例如，固件)来实现。
133.需要说明的是，不同实施例可能产生的有益效果不同，在不同的实施例里，可能产生的有益效果可以是以上任意一种或几种的组合，也可以是其他任何可能获得的有益效果。
134.上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本技术的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本技术进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本技术中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本技术示范实施例的精神和范围。
135.同时，本技术使用了特定词语来描述本技术的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本技术至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本技术的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
136.此外，本领域技术人员可以理解，本技术的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的工序、机器、产品或物质的组合，或对他们的任何新的和有用的改进。相应地，本技术的各个方面可以完全由硬件执行、可以完全由软件(包括固件、常驻软件、微码等)执行、也可以由硬件和软件组合执行。以上硬件或软件均可被称为“数据块”、“模块”、“引擎”、“单元”、“组件”或“系统”。此外，本技术的各方面可能表现为位于一个或多个计算机可读介质中的计算机产品，该产品包括计算机可读程序编码。
137.计算机存储介质可能包含一个内含有计算机程序编码的传播数据信号，例如在基带上或作为载波的一部分。该传播信号可能有多种表现形式，包括电磁形式、光形式等，或合适的组合形式。计算机存储介质可以是除计算机可读存储介质之外的任何计算机可读介质，该介质可以通过连接至一个指令执行系统、装置或设备以实现通讯、传播或传输供使用的程序。位于计算机存储介质上的程序编码可以通过任何合适的介质进行传播，包括无线电、电缆、光纤电缆、rf、或类似介质，或任何上述介质的组合。
138.本技术各部分操作所需的计算机程序编码可以用任意一种或多种程序语言编写，包括面向对象编程语言如java、scala、smalltalk、eiffel、jade、emerald、c 、c#、vb.net、python等，常规程序化编程语言如c语言、visual basic、fortran 2003、perl、cobol 2002、php、abap，动态编程语言如python、ruby和groovy，或其他编程语言等。该程序编码可以完全在用户计算机上运行、或作为独立的软件包在用户计算机上运行、或部分在用户计算机上运行部分在远程计算机运行、或完全在远程计算机或服务器上运行。在后种情况下，远程计算机可以通过任何网络形式与用户计算机连接，比如局域网(lan)或广域网(wan)，或连接至外部计算机(例如通过因特网)，或在云计算环境中，或作为服务使用如软件即服务(saas)。
139.此外，除非权利要求中明确说明，本技术所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本技术流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本技术实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。
140.同理，应当注意的是，为了简化本技术披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本技术实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本技术对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。
141.一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字，应当理解的是，此类用于实施例描述的数字，在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明，“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有适应性的变化。相应地，在一些实施例中，说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值，该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本技术一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实施例中，此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。
142.针对本技术引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特此将其全部内容并入本技术作为参考。与本技术内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本技术权利要求最广范围有限制的文件(当前或之后附加于本技术中的)也除外。需要说明的是，如果本技术附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本技术所述内容有不一致或冲突的地方，以本技术的描述、定义和/或术语的使用为准。
143.最后，应当理解的是，本技术中所述实施例仅用以说明本技术实施例的原则。其他的变形也可能属于本技术的范围。因此，作为示例而非限制，本技术实施例的替代配置可视为与本技术的教导一致。相应地，本技术的实施例不仅限于本技术明确介绍和描述的实施例。
144.以上仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的权利要求范围之内。