一种基于海量作业数据的农机田间燃油配给方法及相关设备与流程

1.本发明实施例涉及农机燃油管理技术领域，尤其涉及一种基于海量作业数据的农机田间燃油配给方法及相关设备。


背景技术：

2.田间燃油供应是农忙时期重要的能源保障，为避免因缺油停机或返场加油影响作业进度，农机需要在田间完成燃油加注后继续作业，可见确保田间燃油适时供应对农机顺利完成抢收作业任务起着关键性作用。尽管相关部门已制定多项措施保障农机用油供应，但农忙时期农机加油不及时、不方便的问题依然突出。目前，田间燃油主要供应方式为农机手使用非标准油箱自行运送至田间进行燃油补给，不仅安全隐患较大，且要额外增加人力及运输车；另外也存在农机手与加油站电话联络，由专业送油车配送至农机所在地块进行燃油补给的情况，此种方式供应时效性较差，以上两种田间燃油配给方式均没有形成系统科学的供给模式，不适应智能农机调度平台的建设及发展。
3.随着农业机械化与信息化融合发展初见成效，智慧农场将成为我国农业4.0重大建设工程，智慧管理系统则是实现智能农机装备与农场管理制度有机结合的重要载体。农机大规模作业将产生海量作业信息，如何挖掘这些作业信息使其为农机作业精准管理、农场智能分析决策提供参考依据值得深入研究。现有农机作业平台已实现农机优化调度、作业面积测算等功能，除个别系统具备农机作业油耗量测算功能外，大部分平台尚未涉及农机燃油日常管理、燃油需求预测、田间燃油配送等功能。


技术实现要素：

4.本发明实施例提供了一种基于海量作业数据的农机田间燃油配给方法及相关设备，避免基于海量作业数据的农机田间燃油配给不及时，不合理的问题。
5.第一方面，本发明实施例提供了一种基于海量作业数据的农机田间燃油配给方法，包括：
6.获取至少两台农机的燃油数据，其中，所述农机的燃油数据包括用于表示所述农机位置的地块信息、所述农机当前储油量和所述农机的目标工作时长，所述目标工作时长通过所述农机的待完成工作量和所述农机单位时间完成的工作量确定，同时对于采集的海量数据进行数据处理；
7.比较所述农机当前储油量和阈值的大小，若所述农机当前储油量小于阈值，则基于所述农机当前储油量确定所述农机的剩余工作时长；
8.对比所述农机的剩余工作时长和所述农机的目标工作时长，若所述农机的剩余工作时长小于等于所述农机的目标工作时长，则基于所述地块信息和燃油配给站的位置信息确定所述农机燃油的配给路线，根据所述配给路线完成所述农机燃油的配给；
9.若所述农机的剩余工作时长大于所述农机的目标工作时长，则不进行配送。
10.可选的，所述获取至少两台农机的燃油数据的步骤，包括：
11.通过满足tcp/ip协议的通信装置获取农机油箱中油位传感器的读数数据，将所述读数数据作为所述农机当前储油量。
12.可选的，所述获取至少两台农机的燃油数据的步骤，还包括：
13.获取所述农机的历史作业数据，其中，所述历史作业数据包括功率、农机类型、作业项目和作业幅宽；
14.将所述功率、农机类型、作业项目和作业幅宽作为神经网络的输入变量，通过公式：
15.f＝f(p,c,i,w)
16.得到所述农机的平均油耗率，其中，f为平均油耗率，p为农机发动机功率，c为农机类型，i为作业项目，w为作业幅宽。
17.可选的，在所述基于所述地块信息和燃油配给站的位置信息确定所述农机燃油的配给路线的步骤之前，还包括：
18.根据所述农机当前储油量和所述农机的平均油耗率通过公式：
19.ts＝qs/f
20.计算所述农机的配给提前期，其中，qs为燃油补给量，ts为配给提前期。
21.可选的，所述根据所述农机当前储油量和所述农机的平均油耗率计算所述农机的配给提前期的步骤，包括：
22.根据所述农机当前储油量和油箱总容量通过公式：
23.qs＝q-qr24.计算得出燃油补给量，其中，qs为燃油补给量，q为油箱容量，qr为当前剩余油量；
25.基于所述燃油补给量和所述农机的平均油耗率计算所述农机的配给提前期。
26.可选的，所述方法还包括：
27.基于需求均值、提前期均值、需求方差和提前期方差通过公式：
[0028][0029]
计算安全库存值，其中，为需求均值，为提前期均值，ss为安全库存值，k为既定服务水平下的安全系数，为需求方差，为提前期方差；
[0030]
根据所述安全库存值确定燃油配给点，若所述当前剩余油量小于等于所述燃油配给点，则基于所述地块信息和燃油配给站的位置信息确定所述农机燃油的配给路线，根据所述配给路线完成所述农机燃油的配给。
[0031]
可选的，所述根据所述安全库存值确定燃油配给点的步骤，包括：
[0032]
根据所述安全库存值、所述需求均值和所述提前期均值通过公式：
[0033][0034]
确定燃油配给点，其中，所述s为燃油配给点。
[0035]
可选的，所述基于所述地块信息和燃油配给站的位置信息确定所述农机燃油的配给路线的步骤，包括：
[0036]
基于所述地块信息和燃油配给站的位置信息采用精英保留策略的混合粒子群-遗传算法确定所述农机燃油的至少两条初始配给路线；
[0037]
获取所述农机燃油的初始配给路线的路况信息，其中，所述路况信息包括天气数
据、预估燃油消耗量、路面平整数据和道路养护数据；
[0038]
为所述天气数据、所述路面平整数据、所述预估燃油消耗量和所述道路养护数据分别设置权重，得到所述初始路线的评分；
[0039]
基于所述评分选择评分最高的所述初始配给路线作为所述农机燃油的配给路线。
[0040]
可选的，所述方法还包括：
[0041]
基于所述农机燃油的配给路线计算完成所述农机燃油的配给过程所用时间；
[0042]
根据所述时间对所述同一组内至少两台农机的燃油进行合理分配。
[0043]
第二方面，本技术实施例提供了一种基于海量作业数据的农机田间燃油配给方法装置，包括：
[0044]
数据采集模块，用于获取至少两台农机的燃油数据，其中，所述农机的燃油数据包括用于表示所述农机位置的地块信息、所述农机当前储油量和所述农机的目标工作时长，所述目标工作时长通过所述农机的待完成工作量和所述农机单位时间完成的工作量确定；
[0045]
对比模块，用于比较所述农机当前储油量和阈值的大小，若所述农机当前储油量小于阈值，则基于所述农机当前储油量确定所述农机的剩余工作时长；
[0046]
路线制定模块，用于对比所述农机的剩余工作时长和所述农机的目标工作时长，若所述农机的剩余工作时长小于等于所述农机的目标工作时长，则基于所述地块信息和燃油配给站的位置信息确定所述农机燃油的配给路线；
[0047]
配给模块，用于根据所述配给路线完成所述农机燃油的配给；若所述农机的剩余工作时长大于所述农机的目标工作时长，则不进行配送。
[0048]
第三方面，本技术实施例提供了一种电子设备，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如上述的基于海量作业数据的农机田间燃油配给方法。
[0049]
第四方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序：所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的基于海量作业数据的农机田间燃油配给方法。
[0050]
上述发明中的实施例具有如下优点或有益效果：
[0051]
获取至少两台农机的燃油数据，其中，所述农机的燃油数据包括用于表示所述农机位置的地块信息、所述农机当前储油量和所述农机的目标工作时长，所述目标工作时长通过所述农机的待完成工作量和所述农机单位时间完成的工作量确定；比较所述农机当前储油量和阈值的大小，若所述农机当前储油量小于阈值，则基于所述农机当前储油量确定所述农机的剩余工作时长；对比所述农机的剩余工作时长和所述农机的目标工作时长，若所述农机的剩余工作时长小于等于所述农机的目标工作时长，则基于所述地块信息和燃油配给站的位置信息确定所述农机燃油的配给路线，根据所述配给路线完成所述农机燃油的配给；若所述农机的剩余工作时长大于所述农机的目标工作时长，则不进行配送。通过两次对比，确定农机的燃油是否需要配给，由于农机的使用具有以年为单位的阶段性，即，每年的某一阶段才被使用，例如，水稻插秧机，只在每年水稻播种插秧的阶段才被使用，避免了根据农机燃油表读数确定农机的燃油是否需要配给时，在农机当前燃油量已降至燃油表提醒量，但是仍足以完成工作量的情况下，避免为农机添加燃油后，农机长时间不被使用，造成燃油旧置，使得燃油质量下降，同时造成农机管路老化的问题，同时，采用神经网络根据
历史用油数据对农机的燃油消耗进行预测，避免了通过油位传感器实时获取农机燃油量的方式对硬件的需求，而，采用油位传感器实时获取农机燃油量可以得到更精准的燃油数据，用户可以根据实际需求选择燃油数据的获取方式，使得本技术具有更广泛的使用性。
附图说明
[0052]
图1是本技术实施例提供的一种基于海量作业数据的农机田间燃油配给方法的流程图；
[0053]
图2是本技术实施例提供的一种基于海量作业数据的农机田间燃油配给装置的结构示意图；
[0054]
图3是本技术实施例提供的一种基于海量作业数据的农机田间燃油配给系统的结构示意图；
[0055]
图4是本技术实施例提供的一种存储介质的结构示意图。
具体实施方式
[0056]
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
[0057]
图1为本技术实施例提供的一种基于海量作业数据的农机田间燃油配给方法的流程图，本实施例提供的基于海量作业数据的农机田间燃油配给方法可适用于田地管理场景。该方法可以由基于海量作业数据的农机田间燃油配给装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式来实现，通常集成于计算机控制主机。
[0058]
如图1所示，本发明实施例提供了一种基于海量作业数据的农机田间燃油配给方法，具体包括以下步骤：
[0059]
s101、获取至少两台农机的燃油数据，其中，所述农机的燃油数据包括用于表示所述农机位置的地块信息、所述农机当前储油量和所述农机的目标工作时长，所述目标工作时长通过所述农机的待完成工作量和所述农机单位时间完成的工作量确定；
[0060]
示例性的，本技术所述至少两台农机可以为同一工作组内的农机，也可以为至少两组的农机。现实应用场景中，往往田间农机数量较多，进而所产生海量农机作业数据，进而对海量农机作业数据进行降维处理来获取有效的农机作业数据及其燃油数据。
[0061]
示例性的，利用web-gis技术对采集到的农机空间数据进行查询分析与可视化，web-gis的分布式特征使得用户无需下载gis数据和应用程序，借助网络即可访问这些数据和应用程序。
[0062]
示例性的，通过在油箱中增加油位传感器完成对油量数据的实时采集，油位传感器中的gsm/gprs通信模块可采用tcp/ip协议与田间燃油配给系统进行通讯，实现油量数据从农机到田间燃油配给系统的远距离传输。油量数据传至系统形成农机作业油耗数据库，用于分析农机燃油消耗特性，进而归纳出不同类型农机的燃油消耗规律，为农机用油需求预测提供决策依据。
[0063]
示例性的，从作业机组、作业项目、作业区域等方面根据神经网络技术进行燃油消耗差异化分析，为不同机组的燃油补给量与补给时间预测提供决策依据。
[0064]
采用神经网络根据历史用油数据对农机的燃油消耗进行预测，避免了通过油位传感器实时获取农机燃油量的方式对硬件的需求，而，采用油位传感器实时获取农机燃油量可以得到更精准的燃油数据，用户可以根据实际需求选择燃油数据的获取方式，使得本技术具有更广泛的使用性。
[0065]
示例性的，位置服务由北斗卫星导航系统提供，高可靠、高精度的定位、测速和授时服务可获取到农机作业时的位置、速度和时间信息，用户可在系统中实时监测农机作业进度，查看农机作业轨迹路线。
[0066]
s102、比较所述农机当前储油量和阈值的大小，若所述农机当前储油量小于阈值，则基于所述农机当前储油量确定所述农机的剩余工作时长；
[0067]
s103、对比所述农机的剩余工作时长和所述农机的目标工作时长，若所述农机的剩余工作时长小于等于所述农机的目标工作时长，则基于所述地块信息和燃油配给站的位置信息确定所述农机燃油的配给路线；
[0068]
示例性的，由于农机的使用具有以年为单位的阶段性，即，每年的某一阶段才被使用，例如，水稻插秧机，只在每年水稻播种插秧的阶段才被使用，避免了根据农机燃油表读数确定农机的燃油是否需要配给时，在农机当前燃油量已降至燃油表提醒量，但是仍足以完成工作量的情况下，避免为农机添加燃油后，农机长时间不被使用，造成燃油旧置，使得燃油质量下降，同时造成农机管路老化的问题。
[0069]
s104、根据所述配给路线完成所述农机燃油的配给，若所述农机的剩余工作时长大于所述农机的目标工作时长，则不进行配送。
[0070]
示例性的，田间燃油配给问题涉及加油站选择与燃油配送路径规划两个子问题，可归结为定位-路径问题lrp。lrp问题是vrp和lap两个np问题的集合，启发式算法是求解车辆路径规划问题的重要方法，如遗传算法、禁忌搜索算法、粒子群算法等广泛应用于求解过程。本技术实施例在求解lrp问题时应用两阶段法，先求解lap问题再求解vrp问题：第一阶段解决供需匹配问题，根据需求点位置确定可为其配送燃油的加油站的位置和数量，采用k-中心模型求解；第二阶段优化车辆配送路径，根据第一阶段得到的加油站位置和数量将整个系统划分为多个子系统，分别对子系统进行路径优化。将每个加油站服务的燃油需求点看作一个子系统，将大规模路径优化问题分解为多个子系统的小规模路径优化问题，然后用精英保留策略的混合粒子群-遗传算法jpso-ga进行求解。相比于传统遗传算法，本技术实施例采用算法在解决车辆路径问题上更具优势：粒子群算法收敛速度快、稳定性强等优势可以大大降低问题的复杂度；精英策略的引入不仅可以保留优秀个体使其不被破坏，还可提高收敛速度。
[0071]
在一种可能的实时方式中，所述获取同一工作组内至少两台农机的燃油数据的步骤，包括：
[0072]
通过满足tcp/ip协议的通信装置获取农机油箱中油位传感器的读数数据，将所述读数数据作为所述农机当前储油量。
[0073]
在一种可能的实时方式中，所述获取至少两台农机的燃油数据的步骤，还包括：
[0074]
获取所述农机的历史作业数据，其中，所述历史作业数据包括功率、农机类型、作业项目和作业幅宽；
[0075]
将所述功率、农机类型、作业项目和作业幅宽作为神经网络的输入变量，通过公
式：
[0076]
f＝f(p,c,i,w)
[0077]
得到所述农机的平均油耗率，其中，f为平均油耗率，p为农机发动机功率，c为农机类型，i为作业项目，w为作业幅宽。
[0078]
在一种可能的实时方式中，在所述基于所述地块信息和燃油配给站的位置信息确定所述农机燃油的配给路线的步骤之前，还包括：
[0079]
根据所述农机当前储油量和所述农机的平均油耗率通过公式：
[0080]
ts＝qs/f
[0081]
计算所述农机的配给提前期，其中，qs为燃油补给量，ts为配给提前期。
[0082]
示例性的，计算配给提前期避免了然后配给的滞后性，可以在农机燃油较为充足的情况下进行配给，避免了燃油配给不及时，带来的影响。
[0083]
在一种可能的实时方式中，所述根据所述农机当前储油量和所述农机的平均油耗率计算所述农机的配给提前期的步骤，包括：
[0084]
根据所述农机当前储油量和油箱总容量通过公式：
[0085]qs
＝q-qr[0086]
计算得出燃油补给量，其中，qs为燃油补给量，q为油箱容量，qr为当前剩余油量；
[0087]
基于所述燃油补给量和所述农机的平均油耗率计算所述农机的配给提前期。
[0088]
示例性的，计算配给提前期避免了然后配给的滞后性，可以在农机燃油较为充足的情况下进行配给，避免了燃油配给不及时，带来的影响。
[0089]
在一种可能的实时方式中，所述方法还包括：
[0090]
基于需求均值、提前期均值、需求方差和提前期方差通过公式：
[0091][0092]
计算安全库存值，其中，为需求均值，为提前期均值，ss为安全库存值，k为既定服务水平下的安全系数，为需求方差，为提前期方差；
[0093]
根据所述安全库存值确定燃油配给点，若所述当前剩余油量小于等于所述燃油配给点，则基于所述地块信息和燃油配给站的位置信息确定所述农机燃油的配给路线，根据所述配给路线完成所述农机燃油的配给。
[0094]
在一种可能的实时方式中，所述根据所述安全库存值确定燃油配给点的步骤，包括：
[0095]
根据所述安全库存值、所述需求均值和所述提前期均值通过公式：
[0096][0097]
确定燃油配给点，其中，所述s为燃油配给点。
[0098]
示例性的，根据历史数据预估配给提前期计算燃油配给点，避免了然后配给的滞后性，可以在农机燃油较为充足的情况下进行配给，避免了燃油配给不及时，带来的影响。
[0099]
在一种可能的实时方式中，所述基于所述地块信息和燃油配给站的位置信息确定所述农机燃油的配给路线的步骤，包括：
[0100]
基于所述地块信息和燃油配给站的位置信息采用精英保留策略的混合粒子群-遗传算法确定所述农机燃油的至少两条初始配给路线；
[0101]
获取所述农机燃油的初始配给路线的路况信息，其中，所述路况信息包括天气数据、预估燃油消耗量、路面平整数据和道路养护数据；
[0102]
为所述天气数据、所述路面平整数据、所述预估燃油消耗量和所述道路养护数据分别设置权重，得到所述初始路线的评分；
[0103]
基于所述评分选择评分最高的所述初始配给路线作为所述农机燃油的配给路线。
[0104]
示例性的，考虑农机的工作场景多为田间，村庄，因此燃油配给路线不仅仅需要考虑远近，还需要考虑天气对路线的影响，道路养护对道路畅通的影响，进而选择最优配给路线的过程并非单一因素，采用多因素综合考虑，计算配给路线的评分，根据评分选择最优配给路线。
[0105]
在一种可能的实时方式中，所述方法还包括：
[0106]
基于所述农机燃油的配给路线计算完成所述农机燃油的配给过程所用时间；
[0107]
根据所述时间对所述同一组内至少两台农机的燃油进行合理分配。
[0108]
示例性的，根据所述农机燃油的配给过程所用时间对所述同一组内至少两台农机进行合理分配，例如，为燃油剩余量多的农机分配符合其当前燃油剩余量的工作量，减少燃油剩余量少的农机的工作量，避免发生农机滞留在田间无法运行的情况。
[0109]
在一种可能的实时方式中，如图3所示，本技术实施例提供了基于海量作业数据的农机田间燃油配给系统，包括：
[0110]
动力机管理。动力机信息主要包括动力机的车牌号、品牌、型号、驾驶员、作业项目等。
[0111]
作业机管理。作业机信息包括作业机的类别、品牌、型号、作业项目等。
[0112]
农机手管理。对所有农机信息统一管理，包括姓名、联系方式、农机车牌号、农机型号等。
[0113]
地块管理。地块信息主要包括地块名称、地块编号、地块面积、地理位置等
[0114]
燃油配给车管理。燃油配给车信息包括车牌号、容量、品牌、型号、驾驶员等。
[0115]
油料信息管理。油料信息包括油料型号、所属加油站等。
[0116]
燃油配送员管理。燃油配送员信息包括姓名、联系方式、所属加油站、车牌号等。
[0117]
农机车载终端管理。车载终端信息包括终端编号、终端类型、对应农机等信息。
[0118]
实现了农机的信息管理，可以更方便快捷的获取农机的功率、型号、类型等信息。
[0119]
在一种可能的实时方式中，如图3所示，所述方法还包括：
[0120]
历史订单查询。用户可以查询历史订单信息，历史订单指系统内所有已完成的燃油补给订单，包含动力机车牌号、燃油补给量、燃油送达时间等关键信息，可对其进行分析得到不同农机的燃油需求规律、订单完成准时率等。不同农机的燃油需求规律可用于预测农机燃油补给量与补给提前期，订单完成准时率可作为评价指标对历史订单给出的配给方案进行评价，进而为系统配给方案设计提供改善思路。
[0121]
当前订单查看。用户可以查看当前订单的具体信息，如动力机车牌号、燃油补给量、配给车车牌号、燃油配送员等信息，另外配送车当前所在位置、预计送达时间也将在此模块显示，用户可直观了解订单完成进度。
[0122]
完善农机燃油消耗的基础数据，系统将收录包含加油日期、农机机型、燃油型号、燃油加注量等信息，为农机燃油精细化管理提供数据支持。
[0123]
示例性的，根据配给路线选择配给调度计划，完成配给，优化配给过程。
[0124]
本技术所述方法通过北斗接收机和油位传感器获取具有高维特点的大量数据，为实现燃油供给及时化、补给预测智能化，利用主成分分析法对海量作业数据进行降维处理，得到与农机燃油消耗特性最为相关的因素，再利用降维后的数据进行深入研究与分析。
[0125]
在一种可能的实时方式中，如图2所示，本技术实施例提供了一种基于海量作业数据的农机田间燃油配给装置，包括：
[0126]
数据采集模块201，用于获取同一工作组内至少两台农机的燃油数据，其中，所述农机的燃油数据包括用于表示所述农机位置的地块信息、所述农机当前储油量和所述农机的目标工作时长，所述目标工作时长通过所述农机的待完成工作量和所述农机单位时间完成的工作量确定；
[0127]
对比模块202，用于比较所述农机当前储油量和阈值的大小，若所述农机当前储油量小于阈值，则基于所述农机当前储油量确定所述农机的剩余工作时长；
[0128]
路线制定模块203，用于对比所述农机的剩余工作时长和所述农机的目标工作时长，若所述农机的剩余工作时长小于等于所述农机的目标工作时长，则基于所述地块信息和燃油配给站的位置信息确定所述农机燃油的配给路线；
[0129]
配给模块204，用于根据所述配给路线完成所述农机燃油的配给；若所述农机的剩余工作时长大于所述农机的目标工作时长，则不进行配送。
[0130]
在一种可能的实时方式中，本技术实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时，实现：上述基于海量作业数据的农机田间燃油配给方法。
[0131]
在一种可能的实时方式中，如图4所示，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质300，其上存储有计算机程序311，该计算机程序311被处理器执行时实现：上述基于海量作业数据的农机田间燃油配给方法。
[0132]
本发明实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是但不限于：电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
[0133]
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
[0134]
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
[0135]
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如java、smalltalk、c ，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)，连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
[0136]
本领域普通技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，他们可以用计算机装置可执行的程序代码来实现，从而可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件的结合。
[0137]
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里上述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。