一种时间统计分布可控的随机序列生成方法及装置

1.本技术涉及随机数生成领域，尤其涉及一种时间统计分布可控的随机序列生成方法及装置。


背景技术：

2.目前主流计算机采用冯
·
诺依曼架构，利用串行指令执行各类计算操作而完成特定任务，从计算原理来看属于确定型计算，即每一步计算结果与计算指令一一对应。确定型计算在面对随机现象、非线性耦合等现实问题时，常常出现计算效率低、算法复杂、消耗大量硬件资源等问题。以蒙特卡罗(monte carlo)方法为例，其利用随机变量的渐近性来获得期望值，适用性广泛但收敛慢。改进的蒙特卡罗算法不仅需要具有频数分布特征的随机数，还需要具有时间分布特征的随机数，从而实现将计算参数间的前后关联在时间尺度上展开，继而达到简化算法流程、加快收敛速度的效果。更广泛地来看，时间统计分布可控的随机数，在随机计算中可用于描述事件间的关联强度和前后事件间的关联概率；在机器学习中可用于描述学习模型中的时间关联，更提供一种脉冲化、随机化的激活函数。推广而言，时间统计分布可控的随机数在引入非确定性过程的贝叶斯推理、因果分析、优化规划等具体应用场景中具有重要意义。
3.传统上具有频数分布特征的随机数可以通过硬件或者软件产生，并已经在密码学、统计学中得到了广泛应用。但在相关技术中，缺少生成时间统计分布特征按需可控的随机数的方法。


技术实现要素：

4.本技术的目的是提供一种时间统计分布可控的随机序列生成方法及装置，用于利用随机噪声驱动，生成时间统计分布可控的随机序列。
5.本技术提供一种时间统计分布可控的随机序列生成方法，包括：
6.根据获取到的随机比特流生成随机数；根据含时函数输出的信号生成时域模拟信号；根据所述随机数与所述时域模拟信号的比较结果，生成具有时间分布特征的随机序列；其中，所述随机数为[0,1]区间内分布的随机数；所述时域模拟信号为[0,1]区间内分布的模拟信号。
[0007]
可选地，所述根据获取到的随机比特流生成随机数，包括：按照第一触发频率对物理噪声源产生的物理噪声进行采样，将幅值高于预设阈值的物理噪声记为高电平，将幅值低于所述预设阈值的物理噪声记为低电平，并生成所述随机比特流；截取所述随机比特流中的n位比特数据，并转化为[0,1]区间内分布的随机数。
[0008]
可选地，所述截取所述随机比特流中的n位比特数据，并转化为[0,1]区间内分布的随机数，包括：按照所述第一触发频率从所述随机比特流中截取所述n位比特数据；每次从所述随机比特流中截取1位比特数据；将第一整数与第二整数的比值确定为所述随机数；其中，所述第一整数为根据截取到的所述n位比特数据得到的整数；所述第二整数为所述n
位比特数据所能表示的最大整数。
[0009]
可选地，所述根据含时函数输出的信号生成时域模拟信号，包括：按照第二触发频率将所述含时函数输出的信号进行归一化处理，得到[0,1]区间内分布的所述时域模拟信号；其中，所述第二触发频率f2小于所述第一触发频率f1；且f1》n f2。
[0010]
可选地，所述根据所述随机数与所述时域模拟信号的比较结果，生成具有时间分布特征的随机序列，包括：将所述随机数与所述时域模拟信号进行比较，并输出比较结果；其中，若所述随机数大于所述时域模拟信号，输出结果为0，否则，输出结果为1；所述随机序列为按照所述第二触发频率生成的。
[0011]
本技术还提供一种时间统计分布可控的随机序列生成装置，包括：
[0012]
随机数生成模块，用于根据获取到的随机比特流生成随机数；模拟信号输出模块，用于根据含时函数输出的信号生成时域模拟信号；随机序列输出模块，用于根据所述随机数与所述时域模拟信号的比较结果，生成具有时间分布特征的随机序列；其中，所述随机数为[0,1]区间内分布的随机数；所述时域模拟信号为[0,1]区间内分布的模拟信号。
[0013]
可选地，所述随机数生成模块，具体用于按照第一触发频率对物理噪声源产生的物理噪声进行采样，将幅值高于预设阈值的物理噪声记为高电平，将幅值低于所述预设阈值的物理噪声记为低电平，并生成所述随机比特流；随机数生成模块，具体还用于截取所述随机比特流中的n位比特数据，并转化为[0,1]区间内分布的随机数。
[0014]
可选地，所述装置还包括：截取模块和确定模块；所述截取模块，用于按照所述第一触发频率从所述随机比特流中截取所述n位比特数据；每次从所述随机比特流中截取1位比特数据；所述确定模块，用于将第一整数与第二整数的比值确定为所述随机数；其中，所述第一整数为根据截取到的所述n位比特数据得到的整数；所述第二整数为所述n位比特数据所能表示的最大整数。
[0015]
可选地，所述模拟信号输出模块，具体用于按照第二触发频率将所述含时函数输出的信号进行归一化处理，得到[0,1]区间内分布的所述时域模拟信号；其中，所述第二触发频率f2小于所述第一触发频率f1；且f1》n f2。
[0016]
可选地，所述随机序列输出模块，具体用于将所述随机数与所述时域模拟信号进行比较，并输出比较结果；其中，若所述随机数大于所述时域模拟信号，输出结果为0，否则，输出结果为1；所述随机序列为按照所述第二触发频率生成的。
[0017]
本技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现如上述任一种所述时间统计分布可控的随机序列生成方法的步骤。
[0018]
本技术还提供一种电子设备，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，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述时间统计分布可控的随机序列生成方法的步骤。
[0019]
本技术还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述时间统计分布可控的随机序列生成方法的步骤。
[0020]
本技术提供的时间统计分布可控的随机序列生成方法及装置，在根据获取到的随机比特流生成随机数，以及根据含时函数输出的信号生成时域模拟信号后，便可以根据所述随机数与所述时域模拟信号的比较结果，生成具有时间分布特征的随机序列，能够实现将含时函数特征映射到随机序列上，在引入非确定过程的智能算法中具备作为随机化、脉
冲化激活函数使用，并且能够保证整体系统的真随机性，克服随机数在采样周期内的关联性。
附图说明
[0021]
为了更清楚地说明本技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本技术的一些实施例，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的附图。
[0022]
图1是本技术提供的时间统计分布可控的随机序列生成方法的流程示意图之一；
[0023]
图2是本技术提供的能够实现时间统计分布可控的随机序列生成方法的系统结构示意图；
[0024]
图3是本技术提供的具有含时sigmoid函数分布特征的随机序列；
[0025]
图4是本技术提供的时间统计分布可控的随机序列生成方法的流程示意图之二；
[0026]
图5是本技术提供的时间统计分布可控的随机序列生成装置的结构示意图；
[0027]
图6是本技术提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0028]
为使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术中的附图，对本技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
[0029]
本技术的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便本技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施，且“第一”、“第二”等所区分的对象通常为一类，并不限定对象的个数，例如第一对象可以是一个，也可以是多个。此外，说明书以及权利要求中“和/或”表示所连接对象的至少其中之一，字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
[0030]
下面结合附图，通过具体的实施例及其应用场景对本技术实施例提供的时间统计分布可控的随机序列生成方法进行详细地说明。
[0031]
如图1所示，本技术实施例提供的一种时间统计分布可控的随机序列生成方法，该方法可以包括下述步骤101至步骤103：
[0032]
步骤101、根据获取到的随机比特流生成随机数。
[0033]
其中，所述随机数为[0,1]区间内分布的随机数。
[0034]
示例性地，上述随机比特流是根据物理噪声源输出的物理噪声得到的。具体地，上述步骤101可以包括以下步骤101a和步骤101b：
[0035]
步骤101a、按照第一触发频率对物理噪声源产生的物理噪声进行采样，将幅值高于预设阈值的物理噪声记为高电平，将幅值低于所述预设阈值的物理噪声记为低电平，并生成所述随机比特流。
[0036]
步骤101b、截取所述随机比特流中的n位比特数据，并转化为[0,1]区间内分布的
随机数。
[0037]
示例性地，如图2所示，为本技术实施例提供的一种能够实现时间统计分布可控的随机序列生成方法的系统结构示意图。包括：物理噪声源，甄别与随机数输出模块，预处理模块，第一触发模块，含时函数生成模块，主控模块，输出匹配模块以及第二触发模块。本技术实施例中，基于图2所示的系统结构对本技术实施例提供的时间统计分布可控的随机序列生成方法及装置进行详细的说明解释。
[0038]
示例性地，上述物理噪声源可以为图2所示的物理噪声源。上述物理噪声可以包括：热噪声、光的量子效应、宇宙辐射等物理随机噪声。可以理解的是，能够输出具有随机特性的物理噪声的噪声源，均可以作为本技术实施例所使用的所述物理噪声源。
[0039]
示例性地，甄别与随机数输出模块，用于对物理噪声源产生的物理噪声进行采样。并根据物理噪声的幅值，将物理噪声标记为高电平和低电平，分别标记为1和0。之后，根据得到的高低电平，生成随机比特流。
[0040]
需要说明的是，由于上述物理噪声源可以持续输出物理噪声，因此，甄别与随机数输出模块也可以随机且连续的输出高低电平信号，进而生成随机比特流。
[0041]
示例性地，在获取到上述随机比特流之后，可以按照一定的频率对随机比特流进行采样，并转化为[0,1]区间分布的随机数。
[0042]
需要说明的是，本技术实施例利用物理真随机性保障整体系统的真随机性，克服随机数在采样周期内的关联性。
[0043]
具体地，上述步骤101b，可以包括以下步骤101b1和步骤101b2：
[0044]
步骤101b1、按照所述第一触发频率从所述随机比特流中截取所述n位比特数据。
[0045]
其中，每次从所述随机比特流中截取1位比特数据。
[0046]
步骤101b2、将第一整数与第二整数的比值确定为所述随机数。
[0047]
其中，所述第一整数为根据截取到的所述n位比特数据得到的整数；所述第二整数为所述n位比特数据所能表示的最大整数；n≥16。
[0048]
示例性地，在上述甄别与随机数输出模块输出上述随机比特流之后，预处理模块按照第一触发模块提供的触发信号，使预处理模块按照第一触发模块提供的第一触发频率，每次从该随机比特流中截取1位比特的数据，并在截取n次比特数据后，组合得到上述n位比特数据。上述第一触发模块还为上述甄别与随机数输出模块提供触发信号。
[0049]
示例性地，上述随机比特流为甄别与随机数输出模块输出的只包含0和1信号的数字信号序列。甄别与随机数输出模块为基于量子随机效应制成的真随机数发生器，输出的随机比特流中的数字0和1出现的频次在统计上相等。
[0050]
举例说明，上述随机比特流中的一段数据为110011010101110011010101的二进制数据，预处理模块每次从上述比特流中截取1位二进制数，再截取20次后(以n＝20为例)得到的n位比特数据为11001101010111001101。需要说明的是，上述截取n位比特数据可以理解为一个二进制数，将二进制数转换为十进制数是计算系统中的常见操作，可由算法或专用电路完成。
[0051]
示例性地，在获取到上述n位比特数据后，预处理模块将该n位比特数据转化为[0,1]区间分布的随机数。具体地，上述n位比特数据所能表示的最大二进制整数为c，上述截取的n位比特数据的计算得到的整数为s，上述随机数a为a＝s/c。由于s小于或者等于c，因此，
上述预处理模块输出的随机数为[0,1]区间内分布的随机数。
[0052]
需要说明的是，预处理模块输出的随机数a在[0,1]区间内呈现均匀分布。该步骤可由基础的算法执行平台完成，例如单片机、现场可编程逻辑门阵列(field programmable gate array，fpga)等。
[0053]
可以理解的是，当上述n位比特数据中所有位全部为1时，该n位比特数据的值最大。在实际应用中优化为n≥16，截取的起始时间由外部触发提供，并且n的设定应该符合数据截取速度与缓存容量的要求，以均衡保证随机空间的遍历性与运算操作的高效性。
[0054]
步骤102、根据含时函数输出的信号生成时域模拟信号。
[0055]
其中，所述时域模拟信号为[0,1]区间内分布的模拟信号；所述含时函数为根据实际需求确定的。
[0056]
示例性地，基于图2所示，含时函数生成模块，可以根据需求设计含时函数表达式，不同的含时函数表达式决定了最后输出的随机序列所具有的时间统计分布特征。因此，可以使用不同的含时函数，控制随机序列所具有的时间统计分布特征。
[0057]
需要说明的是，在实际应用中，含时函数可按需求设计函数形式，如含时sigmoid函数、含时relu函数和含时三角函数等；同时要求含时函数不是对时间参数的发散函数。
[0058]
需要说明的是，上述含时函数输出的信号，其幅值可能不在[0,1]区间内，此时函数生成模块可以将含时函数输出的信号进行归一化处理，使得信号强度压缩在[0,1]区间内。
[0059]
需要说明的是，本技术实施例实现了把含时函数特征映射到随机序列上，在引入非确定过程的智能算法中具备作为随机化、脉冲化激活函数使用。
[0060]
举例说明，如图3所示，以单片机为主控模块的实施例中产生的具有含时sigmoid函数分布特征的随机序列。图3的横坐标表示时间，纵坐标表示逻辑电平0和1。图中实线用于表示输出随机序列的逻辑电平，图中圆圈表示预设的含时sigmoid函数。可以看到，输出随机序列的平均值跟随sigmoid函数幅值变化。
[0061]
具体地，上述步骤102，可以包括以下步骤102a：
[0062]
步骤102a、按照第二触发频率将所述含时函数输出的信号进行归一化处理，得到[0,1]区间内分布的所述时域模拟信号。
[0063]
其中，所述第二触发频率f2小于所述第一触发频率f1；且f1》n f2。
[0064]
需要说明的是，含时函数输出的信号可由通用可编程信号源产生，含时函数与时间的关系转化为对本地时钟的关系，时间精度受时钟频率控制。
[0065]
示例性地，含时函数生成模块，按照第二触发模块提供的触发信号(即上述第二触发频率)，将含时函数输出的信号进行归一化处理，得到[0,1]区间内分布的所述时域模拟信号。
[0066]
步骤103、根据所述随机数与所述时域模拟信号的比较结果，生成具有时间分布特征的随机序列。
[0067]
示例性地，基于图2，上述预处理模块和含时函数生成模块，均按照其各自的触发频率，生成随机数以及时域模拟信号。之后，将生成的随机数以及时域模拟信号输入到主控模块，由主控模块按照第二触发模块提供的触发信号，根据输入的随机数以及时域模拟信号，生成具有时间分布特征的随机序列。
[0068]
示例性地，上述步骤103，可以包括以下步骤103a：
[0069]
步骤103a、将所述随机数与所述时域模拟信号进行比较，并输出比较结果。
[0070]
其中，若所述随机数大于所述时域模拟信号，输出结果为0，否则，输出结果为1；所述随机序列为按照所述第二触发频率生成的。
[0071]
示例性地，基于图2，主控模块可以按照第二触发频率，生成随机序列。该随机序列中每个随机数的生成步骤，可以参照步骤103a所示的步骤生成随机数。
[0072]
具体地，上述含时函数生成模块生成的时域模拟信号记为d(t)，上述预处理模块输出的随机数记为a，将d(t)与随机数a按照以下规则进行比较，并输出随机脉冲：
[0073][0074]
需要说明的是，在实际应用中，为了保证输出随机序列具有该时刻的时间分布细节特征，上述第二触发频率f2小于第一触发频率f1，且f1》n f2。
[0075]
示例性地，基于图2，输出匹配模块将主控模块生成的随机脉冲按照先入先出队列(first input first output，fifo)的原则拼接成具有时间分布特征的随机序列，此时产生的随机序列可以体现含时函数所具有的时间统计分布特征，同时隔绝后端器件与电路对主控模块的串扰，提供符合后端分析、统计与检测需要的电平逻辑。
[0076]
需要说明的是，本技术实施例对触发信号频率稳定性的要求较低，极大地降低了本发明的实施成本；通过面向随机过程的设计，更是具有触发的频率与相位漂移不影响整体功能的特性。
[0077]
以图4所示的时间统计分布可控的随机序列生成方法流程示意图为例，对本技术实施例中的时间统计分布可控的随机序列生成方法进行举例说明。系统对输入的随机比特流进行截取，最终截取到n位比特数据，并将其转化为[0,1]区间分布的随机数a；同时，系统还需要根据按需设计好的含时函数，对含时函数进行预处理，得到[0,1]区间内分布的所述时域模拟信号d(t)；之后，根据上述得到的随机数a以及时域模拟信号d(t)的比较结果产生随机脉冲，在对随机脉冲进行拼接后，得到时间统计分布可控的随机序列。
[0078]
本技术实施例提供的时间统计分布可控的随机序列生成方法，通过截取随机比特流产生[0,1]区间内分布的随机数，通过随机数与含时函数比较获得具有时间分布特征随机序列。可见，本技术提供的方法可以兼容现今各种真随机数源；在更低成本考虑中，并不排斥伪随机数源；含时函数按需求设计，具备良好的通用性，可以获得随机序列在时间尺度上的各种展开特征；该方法在实施中涉及的中间过程数据的精度与位数可以按需求调整，有利于提高运算操作与随机序列输出的速度；本技术实施中对触发时钟的稳定性要求低，具备良好的容错性和鲁棒性。
[0079]
需要说明的是，本技术实施例提供的时间统计分布可控的随机序列生成方法，执行主体可以为时间统计分布可控的随机序列生成装置，或者该时间统计分布可控的随机序列生成装置中的用于执行时间统计分布可控的随机序列生成方法的控制模块。本技术实施例中以时间统计分布可控的随机序列生成装置执行时间统计分布可控的随机序列生成方法为例，说明本技术实施例提供的时间统计分布可控的随机序列生成装置。
[0080]
需要说明的是，本技术实施例中，上述各个方法附图所示的。时间统计分布可控的随机序列生成方法均是以结合本技术实施例中的一个附图为例示例性的说明的。具体实现
时，上述各个方法附图所示的时间统计分布可控的随机序列生成方法还可以结合上述实施例中示意的其它可以结合的任意附图实现，此处不再赘述。
[0081]
下面对本技术提供的时间统计分布可控的随机序列生成装置进行描述，下文描述的与上文描述的时间统计分布可控的随机序列生成方法可相互对应参照。
[0082]
图5为本技术一实施例提供的时间统计分布可控的随机序列生成装置的结构会示意图，如图5所示，具体包括：
[0083]
随机数生成模块501，用于根据获取到的随机比特流生成随机数；模拟信号输出模块502，用于根据含时函数输出的信号生成时域模拟信号；随机序列输出模块503，用于根据所述随机数与所述时域模拟信号的比较结果，生成具有时间分布特征的随机序列；其中，所述随机数为[0,1]区间内分布的随机数；所述时域模拟信号为[0,1]区间内分布的模拟信号。
[0084]
可选地，所述随机数生成模块501，具体用于按照第一触发频率对物理噪声源产生的物理噪声进行采样，将幅值高于预设阈值的物理噪声记为高电平，将幅值低于所述预设阈值的物理噪声记为低电平，并生成所述随机比特流；随机数生成模块501，具体还用于截取所述随机比特流中的n位比特数据，并转化为[0,1]区间内分布的随机数。
[0085]
可选地，所述装置还包括：截取模块和确定模块；所述截取模块，用于按照所述第一触发频率从所述随机比特流中截取所述n位比特数据；每次从所述随机比特流中截取1位比特数据；所述确定模块，用于将第一整数与第二整数的比值确定为所述随机数；其中，所述第一整数为根据截取到的所述n位比特数据得到的整数；所述第二整数为所述n位比特数据所能表示的最大整数。
[0086]
可选地，所述模拟信号输出模块502，具体用于按照第二触发频率将所述含时函数输出的信号进行归一化处理，得到[0,1]区间内分布的所述时域模拟信号；其中，所述第二触发频率f2小于所述第一触发频率f1；且f1》n f2。
[0087]
可选地，所述随机序列输出模块，具体用于将所述随机数与所述时域模拟信号进行比较，并输出比较结果；其中，若所述随机数大于所述时域模拟信号，输出结果为0，否则，输出结果为1；所述随机序列为按照所述第二触发频率生成的。
[0088]
本技术提供的时间统计分布可控的随机序列生成装置，通过截取随机比特流产生[0,1]区间内分布的随机数，通过随机数与含时函数比较获得具有时间分布特征随机序列。可见，本技术提供的方法可以兼容现今各种真随机数源；在更低成本考虑中，并不排斥伪随机数源；含时函数按需求设计，具备良好的通用性，可以获得随机序列在时间尺度上的各种展开特征；该方法在实施中涉及的中间过程数据的精度与位数可以按需求调整，有利于提高运算操作与随机序列输出的速度；本技术实施中对触发时钟的稳定性要求低，具备良好的容错性和鲁棒性。
[0089]
图6示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图6所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)610、通信接口(communications interface)620、存储器(memory)630和通信总线640，其中，处理器610，通信接口620，存储器630通过通信总线640完成相互间的通信。处理器610可以调用存储器630中的逻辑指令，以执行时间统计分布可控的随机序列生成方法，该方法包括：根据获取到的随机比特流生成随机数；根据含时函数输出的信号生成时域模拟信号；根据所述随机数与所述时域模拟信号的比较结果，生成具有时间分布特征
的随机序列；其中，所述随机数为[0,1]区间内分布的随机数；所述时域模拟信号为[0,1]区间内分布的模拟信号。
[0090]
此外，上述的存储器630中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0091]
另一方面，本技术还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的时间统计分布可控的随机序列生成方法，该方法包括：根据获取到的随机比特流生成随机数；根据含时函数输出的信号生成时域模拟信号；根据所述随机数与所述时域模拟信号的比较结果，生成具有时间分布特征的随机序列；其中，所述随机数为[0,1]区间内分布的随机数；所述时域模拟信号为[0,1]区间内分布的模拟信号。
[0092]
又一方面，本技术还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各提供的时间统计分布可控的随机序列生成方法，该方法包括：根据获取到的随机比特流生成随机数；根据含时函数输出的信号生成时域模拟信号；根据所述随机数与所述时域模拟信号的比较结果，生成具有时间分布特征的随机序列；其中，所述随机数为[0,1]区间内分布的随机数；所述时域模拟信号为[0,1]区间内分布的模拟信号。
[0093]
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
[0094]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
[0095]
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术各实施例技术方案的精神和范围。