自助终端的现金资源处理方法及装置与流程

1.本发明涉及金融数据处理技术领域，尤指一种自助终端的现金资源处理方法及装置。


背景技术：

2.本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
3.在银行的日常运维管理中，现金自助终端的现金都是人工管理，而atm的配额量多少难以把握。通常都是依赖管理人员的经验水平，量配少了影响现金支付、atm的开机率，这样会导致不满足客户需求，为避免这种情况，则需要预先准备尽可能多的现金，以满足网点客户的需求。但是，量配多了则占用了大量现金头寸。由于这种管理方式缺乏实际需求的支撑，会出现现金长时间空闲未用，或者现金不够的情况，如何使配额量更加贴合实际需求成为了一个“难题”。
4.综上来看，亟需一种可以克服上述缺陷，能够处理自助终端的现金资源，使其满足日常需求且提高现金利用率的技术方案。


技术实现要素：

5.为解决现有技术存在的问题，本发明提出了一种自助终端的现金资源处理方法及装置。
6.在本发明实施例的第一方面，提出了一种自助终端的现金资源处理方法，包括：
7.对银行的现金终端进行分类，获得多个现金终端类别；
8.对于每个现金终端类别，确定该现金终端类别中各个现金终端的交易风险系数、管理风险系数和风险系数；
9.对于每个现金终端类别，依据交易风险系数和管理风险系数，确定该现金终端类别对应的低风险现金终端；
10.依据该现金终端类别对应的低风险现金终端，确定该现金终端类别的现金数量与风险系数的对应关系；
11.对于每个非低风险现金终端，依据该非低风险现金终端归属的现金终端类别，确定该非低风险现金终端对应的预期风险系数；
12.对于每个非低风险现金终端，基于该非低风险现金终端对应的预期风险系数，以及该非低风险现金终端归属的现金终端类别的现金数量与风险系数的对应关系，确定该非低风险现金终端对应的现金数量。
13.在本发明实施例的第二方面，提出了一种自助终端的现金资源处理装置，包括：
14.分类模块，用于对银行的现金终端进行分类，获得多个现金终端类别；
15.风险系数确定模块，用于对于每个现金终端类别，确定该现金终端类别中各个现金终端的交易风险系数、管理风险系数和风险系数；
16.低风险现金终端确定模块，用于对于每个现金终端类别，依据交易风险系数和管理风险系数，确定该现金终端类别对应的低风险现金终端；
17.对应关系确定模块，用于依据该现金终端类别对应的低风险现金终端，确定该现金终端类别的现金数量与风险系数的对应关系；
18.预期风险系数确定模块，用于对于每个非低风险现金终端，依据该非低风险现金终端归属的现金终端类别，确定该非低风险现金终端对应的预期风险系数；
19.现金数量确定模块，用于对于每个非低风险现金终端，基于该非低风险现金终端对应的预期风险系数，以及该非低风险现金终端归属的现金终端类别的现金数量与风险系数的对应关系，确定该非低风险现金终端对应的现金数量。
20.在本发明实施例的第三方面，提出了一种计算机设备，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计算机程序时实现自助终端的现金资源处理方法。
21.在本发明实施例的第四方面，提出了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计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现自助终端的现金资源处理方法。
22.在本发明实施例的第五方面，提出了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现自助终端的现金资源处理方法。
23.本发明提出的自助终端的现金资源处理方法及装置通过对银行的现金终端进行分类，获得多个现金终端类别；对于每个现金终端类别，确定该现金终端类别中各个现金终端的交易风险系数、管理风险系数和风险系数；对于每个现金终端类别，依据交易风险系数和管理风险系数，确定该现金终端类别对应的低风险现金终端；依据该现金终端类别对应的低风险现金终端，确定该现金终端类别的现金数量与风险系数的对应关系；对于每个非低风险现金终端，依据该非低风险现金终端归属的现金终端类别，确定该非低风险现金终端对应的预期风险系数；对于每个非低风险现金终端，基于该非低风险现金终端对应的预期风险系数，以及该非低风险现金终端归属的现金终端类别的现金数量与风险系数的对应关系，确定该非低风险现金终端对应的现金数量，可以更加精准的管理现金自助终端的现金，既可以更好的满足客户的需求，又可以减少自助终端的现金剩余量，避免现金资源的浪费；本发明通过分析交易数据尽可能的利用存款交易的现金满足取款客户的需求，较少现金资源的闲置，提高现金资源的利用率。
附图说明
24.为了更清楚地说明本技术实施例技术方案，下面将对实施例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它的附图。
25.图1是本发明一实施例的自助终端的现金资源处理方法流程示意图。
26.图2是本发明一实施例的对银行的现金终端进行分类的详细流程示意图。
27.图3是本发明一实施例的确定现金终端类别中各个现金终端的交易风险系数、管理风险系数和风险系数的具体流程示意图。
28.图4是本发明一实施例的确定现金终端类别对应的低风险现金终端的具体流程示
意图。
29.图5是本发明一实施例的确定现金终端类别的现金数量与风险系数的对应关系的具体流程示意图。
30.图6是本发明一实施例的确定非低风险现金终端对应的预期风险系数的具体流程示意图。
31.图7是本发明一实施例的自助终端的现金资源处理装置架构示意图。
32.图8是本发明一实施例的计算机设备结构示意图。
具体实施方式
33.下面将参考若干示例性实施方式来描述本发明的原理和精神。应当理解，给出这些实施方式仅仅是为了使本领域技术人员能够更好地理解进而实现本发明，而并非以任何方式限制本发明的范围。相反，提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。
34.本领域技术人员知道，本发明的实施方式可以实现为一种系统、装置、设备、方法或计算机程序产品。因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，或者硬件和软件结合的形式。
35.根据本发明的实施方式，提出了一种自助终端的现金资源处理方法及装置，涉及金融数据处理技术领域。
36.下面参考本发明的若干代表性实施方式，详细阐释本发明的原理和精神。
37.图1是本发明一实施例的自助终端的现金资源处理方法流程示意图。如图1所示，该方法包括：
38.s1，对银行的现金终端进行分类，获得多个现金终端类别；
39.s2，对于每个现金终端类别，确定该现金终端类别中各个现金终端的交易风险系数、管理风险系数和风险系数；
40.s3，对于每个现金终端类别，依据交易风险系数和管理风险系数，确定该现金终端类别对应的低风险现金终端；
41.s4，依据该现金终端类别对应的低风险现金终端，确定该现金终端类别的现金数量与风险系数的对应关系；
42.s5，对于每个非低风险现金终端，依据该非低风险现金终端归属的现金终端类别，确定该非低风险现金终端对应的预期风险系数；
43.s6，对于每个非低风险现金终端，基于该非低风险现金终端对应的预期风险系数，以及该非低风险现金终端归属的现金终端类别的现金数量与风险系数的对应关系，确定该非低风险现金终端对应的现金数量。
44.为了对上述自助终端的现金资源处理方法进行更为清楚的解释，下面结合每一步骤来进行详细说明。
45.在s1中，参考图2，对银行的现金终端进行分类，获得多个现金终端类别的具体方法为：
46.s101，对于银行的每个现金终端，依据该现金终端的现金交易数据，确定该现金终端对应的现金交易向量，其中，该现金交易向量的每个分量与现金交易类别一一对应，每个
分量的分量值等于该现金终端的现金交易数据中该分量对应的现金交易类别的交易数量；
47.s102，依据现金交易向量，确定现金终端对应的距离函数，其中，该距离函数的自变量是任何两个现金终端，对应的函数值等于该两个现金终端对应的现金交易向量的距离；
48.s103，基于现金终端对应的距离函数，对银行的现金终端进行聚类，获得多个现金终端类别。
49.在一实施例中，基于现金终端对应的距离函数，选择k均值对银行的现金终端进行聚类，获得多个现金终端类别。
50.为了获得更加准确的分类结果，在一实施例中，对于上述获得的每一现金终端类别，继续进行聚类，直到新生成的每一现金终端类别的一致参数大于第一阈值，其中，每一现金终端类别的一致参数按照如下方法确定：确定该现金终端类别的每一现金终端的主要交易类别；将该现金终端类别的一致参数确定为该现金终端类别的所有现金终端中各个主要交易类别对应的现金终端数的占比的最大值。
51.在s2中，参考图3，对于每个现金终端类别，确定该现金终端类别中各个现金终端的交易风险系数、管理风险系数和风险系数的具体方法为：
52.s201，对于每个现金终端，依据该现金终端对应的现金数据，确定该现金终端的风险系数；
53.s202，依据该现金终端对应的现金数据中的交易数据，确定该现金终端的交易风险系数；
54.s203，依据对应的现金数据中的管理数据，确定该现金终端的管理风险系数。
55.在一实施例中，对于每个现金终端，依据该现金终端对应的现金数据，确定该现金终端的风险系数，包括：
56.从该现金终端对应的现金数据中选取第一时期范围内的现金数据；
57.将该第一时期范围划分为多个子时期范围，使得每个子时期范围内的现金数据的数量大于第二阈值；
58.对于每个子时期范围，将该子时期范围内的现金数据中风险现金数据的比例确定为该子时期范围的风险系数；
59.基于所有子时期范围的风险系数(同一分布的多个样本)，确定风险系数对应的均值θ和方差σ；
60.设置可以接受的均值误差阈值ε，以及均值误差大于ε的概率p；
61.确定样本量阈值为
62.如果该多个子时期范围的个数小于样本量阈值，则选择第二时期范围使得该第二时期范围划分的子时期范围的个数大于样本量阈值，并将风险系数对应的均值θ更新为该第二时期范围划分的所有子时期范围的风险系数的均值；其中，该第二时期范围划分的每个子时期范围的现金数据的数量大于第二阈值，及第二时期范围划分的每个子时期范围的风险系数确定为该子时期范围内的现金数据中风险现金数据的比例；
63.将该现金终端的风险系数确定为风险系数对应的均值θ。
64.需要说明的是，交易风险系数、管理风险系数的计算方式与风险系数类似。
65.在s3中，参考图4，对于每个现金终端类别，依据交易风险系数和管理风险系数，确定该现金终端类别对应的低风险现金终端的具体方法为：
66.s301，依据交易风险系数和管理风险系数，确定现金终端的第一偏序，其中，对于该现金终端类别中的任何两个现金终端，如果该两个现金终端的第一现金终端的交易风险系数小于等于该两个现金终端的第二现金终端的交易风险系数，且该两个现金终端的第一现金终端的管理风险系数小于等于该两个现金终端的第二现金终端的管理风险系数，则确定该第一现金终端低于该第二现金终端；
67.s302，依据现金终端的第一偏序，确定该现金终端类别中的多个极大现金终端，其中，该极大现金终端是该偏序的极大元素；
68.s303，将该多个极大现金终端确定为该现金终端类别对应的低风险现金终端。
69.需要说明的是，偏序的极大元素就是在偏序对应的集合中，不存在其他元素优于该极大元素。该现金终端类别中的多个极大现金终端就是在该现金终端类别中不存在其他现金终端优于该极大现金终端。
70.在一实施例中，s302依据现金终端的第一偏序，确定该现金终端类别中的多个极大现金终端，包括：
71.将该现金终端类别中的每个现金终端对应的极大认证值初始化为可能，以及对应的比较布尔值初始化为是；
72.依次对该现金终端类别中的每个现金终端执行如下步骤：
73.如果该现金终端对应的极大认证值不等于可能，则将该现金终端对应的可比现金终端设置为空；否则将该现金终端对应的可比现金终端设置为该现金终端类别中所有的对应的比较布尔值为是的其他现金终端(除该现金终端之外)；
74.依次确定该现金终端和对应的每个可比现金终端的偏序关系：如果该可比现金终端低于该现金终端，则将该现金终端对应的极大认证值更新为否；如果该现金终端低于该可比现金终端，则将该可比现金终端对应的极大认证值更新为否，并将该可比现金终端确定为该现金终端的次要现金终端；
75.如果确定该现金终端对应的所有可比现金终端都不优于该现金终端，则将该现金终端确定为该现金终端类别中的极大现金终端，并且更新该极大现金终端的所有次要现金终端的比较布尔值为否。
76.在s4中，参考图5，依据该现金终端类别对应的低风险现金终端，确定该现金终端类别的现金数量与风险系数的对应关系的具体方法为：
77.s401，对于该现金终端类别对应的每一个低风险现金终端，确定该现金终端类别对应的坐标点样本值，其中，该坐标点样本值的横坐标是该现金终端类别对应的各个低风险现金终端的现金数据，纵坐标是该现金终端类别对应的各个低风险现金终端的风险系数；
78.s402，基于坐标点样本值进行函数拟合，获得该现金终端类别的现金数量与风险系数的对应关系。
79.在实际应用场景中，如果第一现金终端类别对应的坐标点样本值的样本数量太少(少于第三阈值)，那么上述函数拟合的方法就会产生比较大的误差。此时，则可以采用以下两个实施例的方法来确定该第一现金终端类别的对应关系。
80.在一实施例中，确定第一现金终端类别的现金数量与风险系数的对应关系的具体方法包括：
81.依据现金终端对应的距离函数，从已经确定对应关系的多个现金终端类别中选取出该第一现金终端类别的相似现金终端类别；
82.依据该第一现金终端类别的相似现金终端类别的现金数量与风险系数的对应关系所对应的函数的阶数，确定该第一现金终端类别的现金数量与风险系数的对应关系所对应的函数的阶数；
83.根据该第一现金终端类别的现金数量与风险系数的对应关系所对应的函数的阶数，为第一现金终端类别增加对应数量的坐标点样本值。利用增加后的坐标点样本值确定该第一现金终端类别的现金数量与风险系数的对应关系。
84.在一实施例中，确定第一现金终端类别的现金数量与风险系数的对应关系的具体方法包括：
85.依据现金终端对应的距离函数，确定第一现金终端类别与其他现金终端类别的距离；
86.选取合适的距离阈值，使得与第一现金终端类别的距离小于该距离阈值的多个其他现金终端类别对应的坐标点样本值和第一现金终端类别对应的坐标点样本值的总数量大于第三阈值；
87.基于该多个其他现金终端类别对应的坐标点样本值和第一现金终端类别对应的坐标点样本值，确定该第一现金终端类别的现金数量与风险系数的对应关系。
88.在s5中，参考图6，对于每个非低风险现金终端，依据该非低风险现金终端归属的现金终端类别，确定该非低风险现金终端对应的预期风险系数的具体方法为：
89.s501，依据现金交易向量，确定现金终端的第二偏序，其中，对于该现金终端归属的现金终端类别的任何两个低风险现金终端，该第二偏序可用于确定该两个低风险现金终端中的第一低风险现金终端是否近于第二低风险现金终端；
90.s502，依据现金终端的第二偏序，确定该第二偏序的多个极大低风险现金终端，其中，该极大低风险现金终端是该偏序的极大元素；
91.s503，依据该第二偏序的多个极大低风险现金终端对应的现金数据，确定非低风险现金终端对应的预期风险系数。
92.需要说明的是，第二偏序的极大元素的定义与第一偏序的极大元素的定义一致，并且确定极大元素的方法类似。
93.在一实施例中，(s502)依据现金交易向量，确定现金终端的第二偏序的具体方法为：
94.s5021，对于该现金终端归属的现金终端类别的每个低风险现金终端，确定该低风险现金终端对应的现金交易向量和该非低风险现金终端对应的现金交易向量的差，将该差的绝对值确定为该低风险现金终端对应的交易向量差；
95.其中，向量的绝对值是向量的每个分量确定绝对值后获得的向量。
96.s5022，对于该现金终端归属的现金终端类别的任何两个低风险现金终端，如果对于每个分量，该两个低风险现金终端中的第一低风险现金终端对应的交易向量差在该分量的值小于等于该两个低风险现金终端中的第二低风险现金终端对应的交易向量差在该分
量的值，则确定该第一低风险现金终端近于该第二低风险现金终端。
97.在s6中，对于每个非低风险现金终端，基于该非低风险现金终端对应的预期风险系数，以及该非低风险现金终端归属的现金终端类别的现金数量与风险系数的对应关系，确定该非低风险现金终端对应的现金数量。
98.需要说明的是，尽管在上述实施例及附图中以特定顺序描述了本发明方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。
99.在介绍了本发明示例性实施方式的方法之后，接下来，参考图7对本发明示例性实施方式的自助终端的现金资源处理装置进行介绍。
100.自助终端的现金资源处理装置的实施可以参见上述方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的术语“模块”或者“单元”，可以是实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
101.基于同一发明构思，本发明还提出了一种自助终端的现金资源处理装置，如图7所示，该装置包括：
102.分类模块710，用于对银行的现金终端进行分类，获得多个现金终端类别；
103.风险系数确定模块720，用于对于每个现金终端类别，确定该现金终端类别中各个现金终端的交易风险系数、管理风险系数和风险系数；
104.低风险现金终端确定模块730，用于对于每个现金终端类别，依据交易风险系数和管理风险系数，确定该现金终端类别对应的低风险现金终端；
105.对应关系确定模块740，用于依据该现金终端类别对应的低风险现金终端，确定该现金终端类别的现金数量与风险系数的对应关系；
106.预期风险系数确定模块750，用于对于每个非低风险现金终端，依据该非低风险现金终端归属的现金终端类别，确定该非低风险现金终端对应的预期风险系数；
107.现金数量确定模块760，用于对于每个非低风险现金终端，基于该非低风险现金终端对应的预期风险系数，以及该非低风险现金终端归属的现金终端类别的现金数量与风险系数的对应关系，确定该非低风险现金终端对应的现金数量。
108.在一实施例中，分类模块具体用于：
109.对于银行的每个现金终端，依据该现金终端的现金交易数据，确定该现金终端对应的现金交易向量，其中，该现金交易向量的每个分量与现金交易类别一一对应，每个分量的分量值等于该现金终端的现金交易数据中该分量对应的现金交易类别的交易数量；
110.依据现金交易向量，确定现金终端对应的距离函数，其中，该距离函数的自变量是任何两个现金终端，对应的函数值等于该两个现金终端对应的现金交易向量的距离；
111.基于现金终端对应的距离函数，对银行的现金终端进行聚类，获得多个现金终端类别。
112.在一实施例中，风险系数确定模块具体用于：
113.对于每个现金终端，依据该现金终端对应的现金数据，确定该现金终端的风险系数；
114.依据该现金终端对应的现金数据中的交易数据，确定该现金终端的交易风险系数；
115.依据对应的现金数据中的管理数据，确定该现金终端的管理风险系数。
116.在一实施例中，低风险现金终端确定模块具体用于：
117.依据交易风险系数和管理风险系数，确定现金终端的第一偏序，其中，对于该现金终端类别中的任何两个现金终端，如果该两个现金终端的第一现金终端的交易风险系数小于等于该两个现金终端的第二现金终端的交易风险系数，且该两个现金终端的第一现金终端的管理风险系数小于等于该两个现金终端的第二现金终端的管理风险系数，则确定该第一现金终端低于该第二现金终端；
118.依据现金终端的第一偏序，确定该现金终端类别中的多个极大现金终端，其中，该极大现金终端是该偏序的极大元素；
119.将该多个极大现金终端确定为该现金终端类别对应的低风险现金终端。
120.在一实施例中，对应关系确定模块具体用于：
121.对于该现金终端类别对应的每一个低风险现金终端，确定该现金终端类别对应的坐标点样本值，其中，该坐标点样本值的横坐标是该现金终端类别对应的各个低风险现金终端的现金数据，纵坐标是该现金终端类别对应的各个低风险现金终端的风险系数；
122.基于坐标点样本值进行函数拟合，获得该现金终端类别的现金数量与风险系数的对应关系。
123.在一实施例中，预期风险系数确定模块具体用于：
124.依据现金交易向量，确定现金终端的第二偏序，其中，对于该现金终端归属的现金终端类别的任何两个低风险现金终端，该第二偏序可用于确定该两个低风险现金终端中的第一低风险现金终端是否近于第二低风险现金终端；
125.依据现金终端的第二偏序，确定该第二偏序的多个极大低风险现金终端，其中，该极大低风险现金终端是该偏序的极大元素；
126.依据该第二偏序的多个极大低风险现金终端对应的现金数据，确定非低风险现金终端对应的预期风险系数。
127.在一实施例中，预期风险系数确定模块具体用于：
128.对于该现金终端归属的现金终端类别的每个低风险现金终端，确定该低风险现金终端对应的现金交易向量和该非低风险现金终端对应的现金交易向量的差，将该差的绝对值确定为该低风险现金终端对应的交易向量差；
129.对于该现金终端归属的现金终端类别的任何两个低风险现金终端，如果对于每个分量，该两个低风险现金终端中的第一低风险现金终端对应的交易向量差在该分量的值小于等于该两个低风险现金终端中的第二低风险现金终端对应的交易向量差在该分量的值，则确定该第一低风险现金终端近于该第二低风险现金终端。
130.应当注意，尽管在上文详细描述中提及了自助终端的现金资源处理装置的若干模块，但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上，根据本发明的实施方式，上文描述的两个或更多模块的特征和功能可以在一个模块中具体化。反之，上文描述的一个模块的特征和功能可以进一步划分为由多个模块来具体化。
131.基于前述发明构思，如图8所示，本发明还提出了一种计算机设备800，包括存储器
810、处理器820及存储在存储器810上并可在处理器820上运行的计算机程序830，所述处理器820执行所述计算机程序830时实现前述自助终端的现金资源处理方法。
132.基于前述发明构思，本发明提出了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计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述自助终端的现金资源处理方法。
133.基于前述发明构思，本发明提出了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现自助终端的现金资源处理方法。
134.本发明提出的自助终端的现金资源处理方法及装置通过对银行的现金终端进行分类，获得多个现金终端类别；对于每个现金终端类别，确定该现金终端类别中各个现金终端的交易风险系数、管理风险系数和风险系数；对于每个现金终端类别，依据交易风险系数和管理风险系数，确定该现金终端类别对应的低风险现金终端；依据该现金终端类别对应的低风险现金终端，确定该现金终端类别的现金数量与风险系数的对应关系；对于每个非低风险现金终端，依据该非低风险现金终端归属的现金终端类别，确定该非低风险现金终端对应的预期风险系数；对于每个非低风险现金终端，基于该非低风险现金终端对应的预期风险系数，以及该非低风险现金终端归属的现金终端类别的现金数量与风险系数的对应关系，确定该非低风险现金终端对应的现金数量，可以更加精准的管理现金自助终端的现金，既可以更好的满足客户的需求，又可以减少自助终端的现金剩余量，避免现金资源的浪费；本发明通过分析交易数据尽可能的利用存款交易的现金满足取款客户的需求，较少现金资源的闲置，提高现金资源的利用率。
135.本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明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，本发明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。
136.本发明是参照根据本发明实施例的方法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。
137.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。
138.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。
139.最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明
的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。