一种雷竹的种植区域检测方法及装置与流程

1.本发明涉及植物种植区域选择领域，尤其涉及一种雷竹的种植区域检测方法及装置。


背景技术：

2.雷竹原产于浙江临安、安吉、余杭，由于早春打雷即出笋，故称之为“雷竹”实为早竹之变种，秆高7-11米，径达4-6厘米。节间较短而均匀，幼竿密被白粉，出土后的竹笋经25-30天生长，成为幼竹，开始放叶，再经10-20天，幼竿竿形生长即告完成，雷竹有“笋用竹之王”的美称，最适合生长于土层深厚肥沃、排水良好、背风向阳的山麓平缓坡地或房前屋后平地，在河漫滩、半阳性缓坡也能较好生长，但在积水严重的低洼地、板结平地生长不良。
3.现有技术中，主要针对雷竹生长物候期中所需要的水、肥、温来进行评价，主要用于在既有竹园指导农事行为，而不考虑雷竹种植区域的检测并选取，在选址问题上只能定性判断好坏，无法定量分析，难以对比地块间的适宜程度，不能得到种植区域之间的检测结果，不能更为准确的进行种植区域的选取，并且常以当地调查情况作为种植区域适宜性评价标准，且涉及了人工收集数据的使用，很容易存在因人工调查而造成的误差。


技术实现要素：

4.本技术提供了一种雷竹的种植区域检测方法及装置，旨在解决上述现有技术中存在的无法定量分析，不能准确选取种植区域以及人为收集、调查所造成的误差的问题。
5.为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
6.获取待测种植区域；
7.根据指标权重计算方法对所述待测种植区域按照立地条件、土壤理化性质、气候条件进行计算，分别得到指标权重系数；
8.根据乘加混合运算对所述指标权重系数进行计算，得到种植区域的检测指数。
9.作为优选，所述根据指标权重计算方法对所述待测种植区域按照立地条件、土壤理化性质、气候条件进行计算，分别得到指标权重系数，包括：
10.将所述立地条件、所述土壤理化性质、所述气候条件根据百分制转化公式y＝kx b进行计算，得到所述待测种植区域指标的百分比数据，其中y是因变量，x是自变量，k,b是常数，所述立地条件不限于海拔高度、坡度、土层厚度，所述土壤理化性质不限于土壤ph值、土壤类型，所述气候条件不限于年积温、年均温、年降水、极端最低温度，所述百分比数据为无量纲且范围为0-100的数；
11.根据层次分析法对所述百分比数据进行分析，得到分析结果并构建结果矩阵，根据特征向量计算方法对所述结果矩阵进行计算，得到特征向量并分解，得到分量并作为所述待测种植区域的指标权重系数。
12.作为优选，所述将所述立地条件、所述、所述气候条件根据百分制转化公式y＝kx b进行计算，得到所述待测种植区域指标的百分比数据，包括：
13.分别获取所述立地条件、所述土壤理化性质和所述气候条件中指标的数值区间，并将所述数值区间按照不限于最适宜区间、一般适宜区间、不适宜区间的一种划分方式进行划分，分别将所述最适宜区间、所述一般适宜区间、所述不适宜区间的边界值输入所述百分制转化公式y＝kx b进行计算，得到计算公式yi＝kixi bi，其中yi为所述待测种植区域指标的百分比数据，xi为所述待测种植区域指标的数值，ki，bi为常量；
14.跟据所述待测种植区域，得到所述待测种植区域指标的数值，将所述数值输入所述计算公式yi＝kixi bi进行计算，得到所述待测种植区域各个指标的百分比数据。
15.作为优选，所述根据层次分析法对所述百分比数据进行分析，得到分析结果并构建结果矩阵，包括：
16.根据层次分析法对所述立地条件、所述土壤理化性质、所述气候条件以及所述海拔高度、所述坡度、所述土层厚度、所述土壤ph值、所述土壤类型、所述年积温、所述年均温、所述年降水、所述极端最低温度的百分比数据分别进行分析，得到各自的分析结果并构建结果矩阵。
17.作为优选，所述根据乘加混合运算对所述指标权重系数进行计算，得到种植区域的检测指数，包括：
18.根据指数计算公式对所述指标权重系数进行计算，得到所述种植区域的检测指数，其中e为所述检测指数，ci为第i项指标的百分比数据，wi为第i项指标的综合权重。
19.一种雷竹的种植区域检测装置，包括：
20.获取模块：用于获取待测种植区域；
21.指标权重计算模块：用于根据指标权重计算方法对所述待测种植区域按照立地条件、土壤理化性质、气候条件进行计算，分别得到指标权重系数；
22.检测指数计算模块：用于根据乘加混合运算对所述指标权重系数进行计算，得到种植区域的检测指数。
23.作为优选，所述指标权重计算模块，包括：
24.百分比计算模块：用于将所述立地条件、所述土壤理化性质、所述气候条件根据百分制转化公式y＝kx b进行计算，得到所述待测种植区域指标的百分比数据，其中y是因变量，x是自变量，k,b是常数，所述立地条件不限于海拔高度、坡度、土层厚度，所述土壤理化性质不限于土壤ph值、土壤类型，所述气候条件不限于年积温、年均温、年降水、极端最低温度，所述百分比数据为无量纲且范围为0-100的数；
25.权重系数计算模块：用于根据层次分析法对所述百分比数据进行分析，得到分析结果并构建结果矩阵，根据特征向量计算方法对所述结果矩阵进行计算，得到特征向量并分解，得到分量并作为所述待测种植区域的指标权重系数。
26.作为优选，所述百分比计算模块，包括：
27.百分比第一计算模块：用于分别获取所述立地条件、所述土壤理化性质和所述气候条件中指标的数值区间，并将所述数值区间按照不限于最适宜区间、一般适宜区间、不适宜区间的一种划分方式进行划分，分别将所述最适宜区间、所述一般适宜区间、所述不适宜区间的边界值输入所述百分制转化公式y＝kx b进行计算，得到计算公式yi＝kixi bi，其中
yi为所述待测种植区域指标的百分比数据，xi为所述待测种植区域指标的数值，ki，bi为常量；
28.百分比第二计算模块：用于跟据所述待测种植区域，得到所述待测种植区域指标的数值，将所述数值输入所述计算公式yi＝kixi bi进行计算，得到所述待测种植区域各个指标的百分比数据。
29.一种雷竹的种植区域检测装置，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现如上述中任一项所述的一种雷竹的种植区域检测方法。
30.一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，所述计算机程序被计算机执行时实现如上述中任一项所述的一种雷竹的种植区域检测方法。
31.本发明具有以下有益效果：
32.本技术方案从立地条件、气候条件、土壤理化性质三个大方面以及从隶属于上述大方面的坡度、海拔高度、土层厚度、土壤类型、土壤ph值、年降水、极端最低温度、年均温、年积温九个小方面分别进行待测种植区域中各项指标的计算分析，使得计算得到的指标百分比更加全面，具有代表性，可以通过该各项指标的百分比进行下一阶段的层次分析，可以实现不同种植区域之间的定量分析，选择更优的地区进行雷竹的种植，并且数据的获取依据现有的仪器，且分析处理过程由设备自动化实现，减少了人为因素所容易造成的误差，提高了检测的准确度；在进行各项指标权重系数计算的过程中，根据层次分析法，分别将立地条件、土壤理化性质、气候条件这三大类进行权重系数计算，并对其各自隶属的子类：坡度、海拔高度、土层厚度、土壤类型、土壤ph值、年降水、极端最低温度、年均温、年积温这九个小类分别进行权重系数计算，在得到结果之后，再根据大类和小类之间的权重系数关系进行计算，得到九个小类之间的综合权重系数，这样的处理，使得计算待测种植区域的检测指数时，结果更加科学，更加具有全面性和代表性，能够准确的表述出雷竹待测种植区域的检测分析结果；本技术方案针对雷竹种植前的种植区域进行检测，寻找最适合的种植区域，进而提高雷竹在种植后的成长质量，从种植阶段就提供给雷竹最优的生长环境，减少了雷竹后续成长中需要的人工的施肥和护理，更加有利于雷竹的生长，减少人工的参与。
附图说明
33.图1是本发明实施例实现一种雷竹的种植区域检测方法的流程图
34.图2是本发明实施例实现一种对雷竹待测种植区域各项指标进行计算得到各指标权重系数的方法的流程图
35.图3是本发明实施例实现一种根据层次分析法对指标百分比进行分析计算并最终得到待测种植区域检测指数的方法的流程图
36.图4是本发明实施例实现一种雷竹的种植区域检测装置的示意图
37.图5是本发明实施例实现一种雷竹的种植区域检测装置中的指标权重计算模块200的示意图
38.图6是本发明实施例实现一种雷竹的种植区域检测装置中的百分比计算模块210的示意图
39.图7是本发明实施例实现一种雷竹的种植区域检测装置的一种电子设备示意图
具体实施方式
40.下面将结合附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
41.本技术的权利要求书和说明书的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序，应该理解这样使用的术语在适当情况下可以互换，这仅仅是描述本技术的实施例中对相同属性的对象在描述时所采用的区分方式，此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，以便包含一系列单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于那些单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他单元。
42.除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本技术的技术领域的技术人员通常理解的含义相同，本文中在本技术的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是在于限制本技术。
43.实施例1
44.如图1所示，一种雷竹的种植区域检测方法，包括以下步骤：
45.s11、获取待测种植区域；
46.s12、根据指标权重计算方法对所述待测种植区域按照立地条件、土壤理化性质、气候条件进行计算，分别得到指标权重系数；
47.s13、根据乘加混合运算对所述指标权重系数进行计算，得到种植区域的检测指数。
48.在实施例1中，首先将准备种植雷竹的固定区域获取，作为待测种植区域，根据百分制转化公式y＝kx b，将待测种植区域中的立地条件、土壤理化性质、气候条件三大方面的指标进行转化，得到各自的百分比，再使用层次分析法对各指标的百分比进行分析，并根据分析结果构建矩阵，计算矩阵得到特征向量，并将向量进行分解，得到分量，进而计算得到各个指标的权重系数，最后根据指数计算公式对得到的各个指标的权重系数进行计算，得到待测的种植区域的检测指数，该检测指数就是雷竹的待测种植区域的检测结果。本实施例的有益效果是：本技术方案针对雷竹种植前的种植区域进行检测，寻找最适合的种植区域，进而提高雷竹在种植后的成长质量，从种植阶段就提供给雷竹最优的生长环境，减少了雷竹后续成长中需要的人工的施肥和护理，更加有利于雷竹的生长，减少人工的参与，避免一些人为因素导致雷竹生长质量的不高的问题。
49.实施例2
50.如图2所示，一种对雷竹待测种植区域各项指标进行计算得到各指标权重系数的方法，包括以下步骤：
51.s21、将所述立地条件、所述土壤理化性质、所述气候条件根据百分制转化公式y＝kx b进行计算，得到所述待测种植区域指标的百分比数据，其中y是因变量，x是自变量，k,b是常数，所述立地条件不限于海拔高度、坡度、土层厚度，所述土壤理化性质不限于土壤ph值、土壤类型，所述气候条件不限于年积温、年均温、年降水、极端最低温度，所述百分比数
据为无量纲且范围为0-100的数；
52.s22、根据层次分析法对所述百分比数据进行分析，得到分析结果并构建结果矩阵，根据特征向量计算方法对所述结果矩阵进行计算，得到特征向量并分解，得到分量并作为所述待测种植区域的指标权重系数。
53.在实施例2中，首先将立地条件、土壤理化性质、气候条件这三大类的指标的所有隶属的子类指标的数值范围从现有的数据文献或是公共途径获得，包括：立地条件和土壤理化性质使用专题图件来进行数据获取，气候条件通过气象站获取，以标准化的形式进行数据获取，得到各个指标的数据范围，并且将所有指标的数据范围划分成最适宜，一般适宜，不适宜这三个区间，如下海拔高度：最适宜：0～350，一般适宜：350～850，不适宜：850～2500；坡度：最适宜：5～15，一般适宜：0～5，15～25，不适宜：25～90；土层厚度：最适宜：50cm及以上，一般适宜：25～50cm，不适宜：25cm以下；土壤ph值：最适宜：4.5～7，一般适宜：小于4.5，不适宜：大于7；土壤类型：最适宜：乌沙土、砂质壤土，一般适宜：红壤、黄壤、红黄壤，不适宜：其他；年积温：最适宜：5500℃以上，一般适宜：5000℃以上，不适宜：5000℃以下或6000℃以上；年均温：最适宜：16～18℃，一般适宜：12～16℃，18～20℃，不适宜：小于12℃，大于20℃；年降水：最适宜：1300mm～1500mm，一般适宜：1000mm～1300mm，1500mm～1800mm，不适宜：小于1000mm，大于1800mm；极端最低温度：最适宜：-10～-5℃，一般适宜：-13.3～-10℃，不适宜：-13.3～℃以下；得到各个指标的数据区间之后，根据百分制转化公式y＝kx b，将各个指标区间的边界值输入，计算k和b的值，例如本方案中是对最适宜、一般适宜、不适宜进行赋值，得到映射公式，具体区间为：最适宜(80～100)、一般适宜(60～80)、不适宜(0～60)，对超出边界值的真实值取边界值，以海拔高度为例：最适宜(80～100)：0～350，建立方程y＝kx b有：100＝k*0 b，80＝k*350 b，解得：y＝-0.0571x 100(0《x《350)，y是因变量，x是自变量，k,b是常数，根据该公式可得k为-0.0571，b为100，该公式即为yi＝kixi bi公式，其他指标区间的映射公式的来源同上，根据上述的操作，将每一个指标的不同区间的百分制转化公式计算出来，再根据获取的待测种植区域中的具体每一项的指标数值，将其输入对应的计算公式中进行计算，得到对应的百分比数值，然后根据层次分析法对该百分比数值进行分析计算，将计算结果构建结果矩阵，然后根据特征向量计算方法对结果矩阵进行计算，得到该矩阵的特征向量并且将其分解，得到特征向量的分量，并将该向量作为待测种植区域的对应类别指标的权重系数。本实施例的有益效果是：本技术方案从立地条件、气候条件、土壤理化性质三个大方面以及从隶属于上述大方面的坡度、海拔高度、土层厚度、土壤类型、土壤ph值、年降水、极端最低温度、年均温、年积温九个小方面分别进行待测种植区域中各项指标的计算分析，使得计算得到的指标百分比更加全面，具有代表性，可以通过该各项指标的百分比进行下一阶段的层次分析，可以实现不同种植区域之间的定量分析，选择更优的地区进行雷竹的种植，并且数据的获取依据现有的仪器，且分析处理过程由设备自动化实现，减少了人为因素所容易造成的误差，提高了检测的准确度。
54.实施例3
55.如图3所示，一种根据层次分析法对指标百分比进行分析计算并最终得到待测种植区域检测指数的方法，包括以下步骤：
56.s31、根据层次分析法对所述立地条件、所述土壤理化性质、所述气候条件以及所述海拔高度、所述坡度、所述土层厚度、所述土壤ph值、所述土壤类型、所述年积温、所述年
均温、所述年降水、所述极端最低温度的百分比数据分别进行分析，得到各自的分析结果并构建结果矩阵；
57.s32、根据特征向量计算方法对所述结果矩阵进行计算，得到特征向量并分解，得到分量并作为所述待测种植区域的指标权重系数；
58.s33、根据指数计算公式对所述指标权重系数进行计算，得到所述种植区域的检测指数，其中e为所述检测指数，ci为第i项指标的百分比数据，wi为第i项指标的综合权重。
59.在实施例3中，在进行各项指标权重系数计算的过程中，根据各个指标的百分比数值，通过层次分析法，分别将立地条件、土壤理化性质、气候条件这三大类进行计算，并对其各自隶属的子类：坡度、海拔高度、土层厚度、土壤类型、土壤ph值、年降水、极端最低温度、年均温、年积温这九个小类分别进行计算，在该分析计算开始时，首先对专家进行问卷调差，结合经验确定各项指标之间的相对重要性，得到计算结果，将其汇总后构建结果矩阵，然后根据特征向量计算方法对该结果矩阵进行计算，得到特征向量，再对特征向量进行分解，得到分量，将该分量作为各个指标的权重系数，在得到结果之后，再根据大类和小类之间的权重系数关系进行计算，得到九个小类之间的综合权重系数，如下表所示，
60.ab1b2b3组合权重w 0.14160.33370.5247 海拔高度c10.2606
ꢀꢀ
0.0369坡度c20.1059
ꢀꢀ
0.0150土层厚度c30.6335
ꢀꢀ
0.0897土壤ph值c4 0.7501 0.2503土壤类型c5 0.2499 0.0834年降水c6
ꢀꢀ
0.50260.2637年积温c7
ꢀꢀ
0.20550.1078年均温c8
ꢀꢀ
0.20550.1078极端最低温度c9
ꢀꢀ
0.08650.0454
61.其中b1为立地条件指标，b2为土壤理化性质指标，b3为气候条件指标，在得到三个大类和九个子类的权重系数以及九个子类的综合权重系数之后，再根据指数计算公式对所述指标权重系数进行计算，得到最终的雷竹的待测种植区域的检测指数数值e，其中ci为第i项指标的百分比数据，wi为第i项指标的综合权重。本实施例的有益效果是：在进行各项指标权重系数计算的过程中，根据层次分析法，分别将立地条件、土壤理化性质、气候条件这三大类进行权重系数计算，并对其各自隶属的子类：坡度、海拔高度、土层厚度、土壤类型、土壤ph值、年降水、极端最低温度、年均温、年积温这九个小类分别进行权重系数计算，在得到结果之后，再根据大类和小类之间的权重系数关系进行计算，得到九个小类之间的综合权重系数，这样的处理，使得计算待测种植区域的检测指数时，结果更加科学，更加具有全面性和代表性，能够准确的表述出雷竹待测种植区域的检测分析结果。
62.实施例4
63.如图4所示，一种雷竹的种植区域检测装置，包括：
64.获取模块100：用于获取待测种植区域；
65.指标权重计算模块200：用于根据指标权重计算方法对所述待测种植区域按照立地条件、土壤理化性质、气候条件进行计算，分别得到指标权重系数；
66.检测指数计算模块300：用于根据乘加混合运算对所述指标权重系数进行计算，得到种植区域的检测指数。
67.上述装置的一种实施方式为，首先在获取模块10中，获取待测种植区域，然后在指标权重计算模块200中，根据指标权重计算方法对所述待测种植区域按照立地条件、土壤理化性质、气候条件进行计算，分别得到指标权重系数，最后在检测指数计算模块300中，根据乘加混合运算对所述指标权重系数进行计算，得到种植区域的检测指数。
68.实施例5
69.如图5所示，一种雷竹的种植区域检测装置中的指标权重计算模块200，包括：
70.百分比计算模块210：用于将所述立地条件、所述土壤理化性质、所述气候条件根据百分制转化公式y＝kx b进行计算，得到所述待测种植区域指标的百分比数据，其中y是因变量，x是自变量，k,b是常数，所述立地条件不限于海拔高度、坡度、土层厚度，所述土壤理化性质不限于土壤ph值、土壤类型，所述气候条件不限于年积温、年均温、年降水、极端最低温度，所述百分比数据为无量纲且范围为0-100的数；
71.权重系数计算模块220：用于根据层次分析法对所述百分比数据进行分析，得到分析结果并构建结果矩阵，根据特征向量计算方法对所述结果矩阵进行计算，得到特征向量并分解，得到分量并作为所述待测种植区域的指标权重系数。
72.上述装置的一种实施方式为，首先在百分比计算模块210中，将所述立地条件、所述土壤理化性质、所述气候条件根据百分制转化公式y＝kx b进行计算，得到所述待测种植区域指标的百分比数据，其中y是因变量，x是自变量，k,b是常数，所述立地条件不限于海拔高度、坡度、土层厚度，所述土壤理化性质不限于土壤ph值、土壤类型，所述气候条件不限于年积温、年均温、年降水、极端最低温度，然后在权重系数计算模块220中，根据层次分析法对所述百分比数据进行分析，得到分析结果并构建结果矩阵，根据特征向量计算方法对所述结果矩阵进行计算，得到特征向量并分解，最后得到分量并作为所述待测种植区域的指标权重系数。
73.实施例6
74.如图6所示，一种雷竹的种植区域检测装置中的百分比计算模块210，包括：
75.百分比第一计算模块211：用于分别获取所述立地条件、所述土壤理化性质和所述气候条件中指标的数值区间，并将所述数值区间按照不限于最适宜区间、一般适宜区间、不适宜区间的一种划分方式进行划分，分别将所述最适宜区间、所述一般适宜区间、所述不适宜区间的边界值输入所述百分制转化公式y＝kx b进行计算，得到计算公式yi＝kixi bi，其中yi为所述待测种植区域指标的百分比数据，xi为所述待测种植区域指标的数值，ki，bi为常量；
76.百分比第二计算模块212：用于跟据所述待测种植区域，得到所述待测种植区域指标的数值，将所述数值输入所述计算公式yi＝kixi bi进行计算，得到所述待测种植区域各个指标的百分比数据。
77.上述装置的一种实施方式为，首先在百分比第一计算模块211中，分别获取所述立地条件、所述土壤理化性质和所述气候条件中指标的数值区间，并将所述数值区间按照不限于最适宜区间、一般适宜区间、不适宜区间的一种划分方式进行划分，分别将所述最适宜区间、所述一般适宜区间、所述不适宜区间的边界值输入所述百分制转化公式y＝kx b进行计算，得到计算公式yi＝kixi bi，其中yi为所述待测种植区域指标的百分比数据，xi为所述待测种植区域指标的数值，ki，bi为常量，然后在百分比第二计算模块212中，跟据所述待测种植区域，得到所述待测种植区域指标的数值，将所述数值输入所述计算公式yi＝kixi bi进行计算，最后得到所述待测种植区域各个指标的百分比数据。
78.实施例7
79.如图7所示，一种电子设备，包括存储器701和处理器702，所述存储器701用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器702执行以实现上述的任一一种方法。
80.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的电子设备的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
81.一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，所述计算机程序使计算机执行时实现如上述的任一一种方法。
82.示例性的，计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，一个或者多个模块/单元被存储在存储器701中，并由处理器702执行，并由输入接口705和输出接口706完成数据的i/o接口传输，以完成本发明,一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序在计算机设备中的执行过程。
83.计算机设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。计算机设备可包括，但不仅限于，存储器701、处理器702,本领域技术人员可以理解，本实施例仅仅是计算机设备的示例，并不构成对计算机设备的限定，可以包括更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如计算机设备还可以包括输入器707、网络接入设备、总线等。
84.处理器702可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，还可以是其他通用处理器702、数字信号处理器802(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(field-program503mablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器702可以是微处理器702或者该处理器702也可以是任何常规的处理器702等。
85.存储器701可以是计算机设备的内部存储单元，例如计算机设备的硬盘或内存。存储器701也可以是计算机设备的外部存储设备，例如计算机设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard,smc)，安全数字(securedigital,sd)卡，闪存卡(flashcard)等,进一步地，存储器701还可以既包括计算机设备的内部存储单元也包括外部存储设备,存储器701用于存储计算机程序以及计算机设备所需的其他程序和数据,存储器701还可以用于暂时地存储在输出器708，而前述的存储介质包括u盘、移动硬盘、只读存储器rom703、随机存储器ram704、碟盘或光盘等各种可以存储程序代码的介质。
86.以上所述仅为本发明的具体实施例，但本发明的技术特征并不局限于此，任何本
领域的技术人员在本发明的领域内，所作的变化或修饰皆涵盖在本发明的专利范围之中。