基于语义匹配的智能建筑故障诊断规则生成方法及装置与流程

1.本发明涉及智能建筑数据技术领域，尤其涉及基于语义匹配的智能建筑故障诊断规则生成方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.相比于信息技术在互联网、共享经济、新零售等其他领域的快速发展，智能化在建筑中的应用和迭代速度略显缓慢，过程中暴露出其在安全保障、使用便捷和环境效果等多方面的问题。
3.在中国建筑科学研究院于2021年发布的《建筑智能化系统应用现状调研白皮书》中，现在的智能化系统存在目前的智能化系统与第三方设备或者系统集成难度较大，稳定性不高，硬件系统集成后，无法实现数据的集成和交互。
4.基于此，有人提出使用智能建筑系统，对建筑监控数据进行分析，从而实现对建筑机电系统的故障诊断。然而，国内外学者和企业对基于建筑监控数据进行机电系统故障诊断展开了大量的研究工作，但是截至目前，工程实践中几乎没有见到故障诊断功能的深入应用。智能故障诊断功能在实际工程中落地的主要障碍之一是在繁忙、紧张的系统集成阶段，缺乏能够数量掌握故障诊断知识的现场工程师来进行复杂、细致的故障诊断算法配置工作。


技术实现要素：

5.本发明提供基于语义匹配的智能建筑故障诊断规则生成方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中建筑的智能故障诊断强烈依赖人工的缺陷。
6.本发明提供一种基于语义匹配的智能建筑故障诊断规则生成方法，包括：获取用于描述建筑故障的宏规则；其中，宏规则为预设结构的文本；提取宏规则中的若干关键词；基于关键词，从建筑项目中获得对应关键词的点位信息；将点位信息与宏规则进行语义匹配，获得建筑项目的诊断规则。
7.根据本发明提供的一种基于语义匹配的智能建筑故障诊断规则生成方法，基于关键词，从建筑项目中获得对应关键词的点位信息，包括：基于关键词获得关键词衍生词，其中，关键词衍生词包括关键词的近义词、关键词的同义词、关键词的英文词、关键词的英文词的同义词、关键词的英文词的近义词中的至少一种；基于关键词和关键词衍生词，从建筑项目中获得对应关键词的点位信息。
8.根据本发明提供的一种基于语义匹配的智能建筑故障诊断规则生成方法，建筑项目的诊断规则包括单规则单变量关键词匹配、单规则多变量语义匹配和多规则多变量语义匹配；其中变量是指建筑项目中的点位信息；宏规则包括建筑中的物理量的限制、大小关系、统计规律和方程约束。
9.根据本发明提供的一种基于语义匹配的智能建筑故障诊断规则生成方法，当建筑项目的诊断规则为单规则多变量语义匹配或者多规则多变量语义匹配时，将点位信息与宏
规则进行语义匹配，获得建筑项目的诊断规则，包括：对点位信息进行分词，获得点位信息的关键词和数据对象；将数据对象进行相似度判断，得到相似度值；当相似度值大于或等于预设阈值时，则判定点位信息和宏规则匹配。
10.根据本发明提供的一种基于语义匹配的智能建筑故障诊断规则生成方法，将数据对象进行相似度判断，得到相似度值，包括：删除分词后的匹配关键词，得到数据对象；对数据对象进行重新排序，对重新排序后的点位信息进行相似度函数计算，得到相似度值。
11.根据本发明提供的一种基于语义匹配的智能建筑故障诊断规则生成方法，对重新排序后的点位信息进行相似度函数计算，得到相似度值包括：获得点位信息的分词数；对点位信息的每个分词单独进行相似度计算，得出每个分词的相似度值；将全部分词的相似度值叠加后除以分数词，得到相似度值。
12.根据本发明提供的一种基于语义匹配的智能建筑故障诊断规则生成方法，单规则单变量关键词匹配的宏规则表示为：y1 = f1（x1）；单规则多变量语义匹配的宏规则表示为：y2= f2（x1, x2..,xn）；多规则多变量语义匹配的宏规则表示为：y1 = f1（x1, x2,
…
, xn）；y2 = f2（x1，x2,
…
, xn）；
…
yn = fn（x1，x2,
…
, xn）；z = f（y1, y2, y3,
…
, yn）；其中，x1，x2，
…
，xn为n个变量；f1（x），f2（x），
…
，fn（x）为n个预设规则，y1为单规则单变量关键词匹配的宏规则结果；y2为单规则多变量语义匹配的宏规则结果；z为多规则多变量语义匹配的宏规则结果。
13.本发明还提供一种基于语义匹配的智能建筑故障诊断规则生成装置，包括：宏规则模块，用于获取用于描述建筑故障的宏规则；关键词模块，用于提取宏规则中的若干关键词；点位信息模块，用于基于关键词，从建筑项目中获得对应关键词的点位信息；诊断规则模块，用于将点位信息与宏规则进行语义匹配，获得建筑项目的诊断规则。
14.本发明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，处理器执行程序时实现如上述任一种基于语义匹配的智能建筑故障诊断规则生成方法。
15.本发明还提供一种非暂态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基于语义匹配的智能建筑故障诊断规则生成方法。
16.本发明提供的基于语义匹配的智能建筑故障诊断规则生成方法、装置、电子设备及存储介质，获取用于描述建筑故障的宏规则；其中，宏规则为预设结构的文本；提取宏规则中的若干关键词；基于关键词，从建筑项目中获得对应关键词的点位信息；将点位信息与宏规则进行语义匹配，获得建筑项目的诊断规则。通过上述方式，本发明能够基于语义相似度匹配，自动生成面向具体项目的故障诊断规则；区别于常规方法，其故障诊断规则为算法
自动生成。
附图说明
17.为了更清楚地说明本发明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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，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。
18.图1是本发明基于语义匹配的智能建筑故障诊断规则生成方法一实施例的流程示意图；图2是本发明基于语义匹配的智能建筑故障诊断规则生成系统一实施例的结构示意图；图3是本发明基于语义匹配的智能建筑故障诊断规则生成方法中语义匹配步骤一实施例的流程示意图；图4是本发明基于语义匹配的智能建筑故障诊断规则生成系统方法中语义匹配一实施例的流程示意图；图5是本本发明基于语义匹配的智能建筑故障诊断规则生成系统方法中相似度判定过程一实施例的流程示意图；图6是本发明电子设备一实施例的结构示意图。
具体实施方式
19.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明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，本领域普通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。
20.本发明提供一种基于语义匹配的智能建筑故障诊断规则生成方法，请参阅图1-2，图1是本发明基于语义匹配的智能建筑故障诊断规则生成方法一实施例的流程示意图，图2是本发明基于语义匹配的智能建筑故障诊断规则生成系统一实施例的结构示意图。在本实施例中，基于语义匹配的智能建筑故障诊断规则生成方法可以包括步骤s110~s140，各步骤具体如下：s110：获取用于描述建筑故障的宏规则。
21.其中，宏规则为预设结构的文本。宏规则包含了专家知识，是由行业专家，基于领域知识，采用自然语言描述方式，用结构化文本的方式进行记录故障诊断宏规则，用于后续程序读取和规则生成。
22.可选地，宏规则包括建筑中的物理量的限制、大小关系、统计规律和方程约束等等。宏规则可以存储在宏规则库umr (union of macro rule)中。
23.s120：提取宏规则中的若干关键词。
24.每条宏规则中可以包括若干关键词，理论上需要提取宏规则中的所有关键词。宏规则中的物理量与实际项目中的点位之间的映射关系的确认主要依赖于关键词匹配。
25.s130：基于关键词，从建筑项目中获得对应关键词的点位信息。
26.从建筑项目的点位数据库中，读取对应项目的点位信息，用于与宏规则进行匹配。其中，点位信息表用x表示。
27.s140：将点位信息与宏规则进行语义匹配，获得建筑项目的诊断规则。
28.语义匹配是本项目的发明要点之一。语义匹配可以包括初级匹配和进阶匹配。其中，初级匹配可以理解为是关键词匹配，即当点位信息中的关键词和宏规则中的关键词对应上时，则认为两者匹配，并基于点位信息和宏规则的映射关系，获得对应建筑项目的诊断规则。
29.进阶匹配是基于“分词 关键词匹配 数据对象相似度判定”的语义方法，模拟专家进行推理的过程，实现更准确的规则匹配。
30.可选地，建筑项目的诊断规则可以包括单规则单变量关键词匹配、单规则多变量语义匹配和多规则多变量语义匹配；其中变量是指建筑项目中的点位信息。
31.本实施例的基于语义匹配的智能建筑故障诊断规则生成系统包括宏规则库、点位信息库和规则库，其中用于描述建筑故障的宏规则存储于宏规则库中，建筑项目的点位信息存储于点位信息库中，对应建筑项目的诊断规则存储于规则库中。本实施例的方法可以依靠自动配置程序实现。
32.本实施例提供的基于语义匹配的智能建筑故障诊断规则生成方法，获取用于描述建筑故障的宏规则；其中，宏规则为预设结构的文本；提取宏规则中的若干关键词；基于关键词，从建筑项目中获得对应关键词的点位信息；基于点位信息和宏规则进行语义匹配，获得对应建筑项目的诊断规则。通过上述方式，本发明能够基于语义相似度匹配，自动生成面向具体项目的故障诊断规则；区别于常规方法，其故障诊断规则为算法自动生成。
33.可选地，基于关键词，从建筑项目中获得对应关键词的点位信息，包括：基于关键词获得关键词衍生词，其中，关键词衍生词包括关键词的近义词、关键词的同义词、关键词的英文词、关键词的英文词的同义词、关键词的英文词的近义词中的至少一种；基于关键词和关键词衍生词，从建筑项目中获得对应关键词的点位信息。
34.由于项目中的点位名称的起名由现场工作人员根据其个人的工作习惯和企业要求决定，不可能做到百分之百的规范和一致，因此对同一个物理量，本实施例中给出多个可能的关键词和关键词衍生词，包括但不限于中英文关键词，以对应不同的工作习惯。
35.可选地，对于宏规则库umr中的第i条宏规则mri，其对应的关键词为kw_mri。
36.可选地，请参阅图3，图3是本发明基于语义匹配的智能建筑故障诊断规则生成方法中语义匹配步骤一实施例的流程示意图。当建筑项目的诊断规则为单规则多变量语义匹配或者多规则多变量语义匹配时，将点位信息与宏规则进行语义匹配，获得建筑项目的诊断规则，包括：s141：对点位信息进行分词，获得点位信息的关键词和数据对象。
37.s142：将数据对象进行相似度判断，得到相似度值。
38.可选地，将数据对象进行相似度判断，得到相似度值，包括：删除分词后的匹配关键词，得到数据对象；对数据对象进行重新排序，对重新排序后的点位信息进行相似度函数计算，得到相似度值。
39.其中，对重新排序后的点位信息进行相似度函数计算，得到相似度值包括：获得点位信息的分词数；对点位信息的每个分词单独进行相似度计算，得出每个分词的相似度值；
将全部分词的相似度值叠加后除以分数词，得到相似度值。
40.s143：当相似度值大于或等于预设阈值时，则判定点位信息和宏规则匹配。
41.项目在进行监控点位命名时，名称中的不同单词的顺序可能不同、使用了一些项目约定俗成的简写以及少量的错误都经常发生。如果简单的使用关键词匹配，会造成大量的宏规则无法发现对应的点位信息，而无法生成本来专家宏规则库知识可以覆盖的诊断规则。在本实施例中采用进阶匹配，基于“分词 关键词匹配 数据对象相似度判定”的语义方法，模拟专家进行推理的过程，实现更准确的规则匹配。
42.可选地，单规则单变量关键词匹配可以采用初级匹配；单规则多变量语义匹配和多规则多变量语义匹配可以采用进阶匹配。单规则单变量关键词匹配的宏规则可以表示为：y1 = f1（x1）；规则生成的方法即为根据x代表的监控点位名称，与宏规则库umr中的各个规则mri的kw_mri，使用（4）语义匹配中的方法进行匹配，如果发现匹配，则生成项目规则rj。
43.单规则多变量语义匹配的宏规则可以表示为：y2= f2（x1, x2..,xn）；规则生成的方法即为根据x1,x2,
…
,xn为n个变量代表的监控点位名称，与宏规则库umr中的各个规则mri的n个关键词kw_mri，1，kw_mri，2，
…
，kw_mri，n使用语义匹配中的方法进行匹配，如果发现匹配，则生成项目规则rj。
44.需要注意的是，与常规关键词匹配不同，这里除了匹配关键词，还需要进行数据对象验证，获得数据对象ti。
45.多规则多变量语义匹配的宏规则可以表示为：y1 = f1（x1, x2,
…
, xn）；y2 = f2（x1,x2,
…
, xn）；
…
yn = fn（x1,x2,
…
, xn）；z = f（y1, y2, y3,
…
, yn）；其中，x1，x2，
…
，xn为n个变量；f1（x），f2（x），
…
，fn（x）为n个预设规则，y1为单规则单变量关键词匹配的宏规则结果；y2为单规则多变量语义匹配的宏规则结果；z为多规则多变量语义匹配的宏规则结果。
46.多规则多变量语义匹配存在联立的多规则形式的宏规则，这种形式的联立规则时，在执行y1规则的辨识后，获得数据对象t1，然后在y2，y3
…
，yn的辨识过程中，除了进行关键词匹配外，还要按照相似度判定，检查监控点位是否同时符合“关键词”和“数据对象”匹配。如果y1，y2，
…
，yn这n条规则均满足匹配要求时，生成多规则多语义匹配的规则库。
47.上述实施例中在不冲突的情况下可自由结合，本发明是基于语义匹配的智能建筑故障诊断规则自动生成方法，能够基于语义相似度匹配，实现包含专家知识的宏规则，自动生成面向具体项目的故障诊断规则。
48.相对于常规由工作人员，结合专家知识和具体项目的数据点表，逐一进行人工配置，以形成故障诊断规则的方法，具有以下优点：（1）时间短：自动规则生成由算法程序自动实现，完成一个10000个规则的自动生
成约用时5分钟左右，如果由人工采用传统方法完成，约需要用时41个工作日。
49.（2）准确率高：由于采用算法生成，不需要人工介入，能够避免因人为处理大量数据和复杂逻辑关系带来的错配问题。
50.（3）更智能：对于多规则、多变量的情况，本方法引入语义匹配方法，对于一些含义相同但不满足关键词匹配的场合，本方法能够更智能地辨识数据与知识宏规则的关系，实现智能匹配。
51.以下结合具体实施例进一步说明本发明的方法。
52.一、获取宏规则1）单规则单变量2）单规则多变量3）多规则多变量
二、提取关键词用于确定宏规则中的物理量与实际项目中的点位之间的映射关系。通常由人工完成，且没有检查机制和标准原则，因此存在一定的不规范性，常见简写、缩写。对同一个物理量，应该给出多个可能的中英文关键词，以对应不同的工作习惯。
53.对应上文举例的mr1，其关键词为：kw_mr1:{x1：（供水温度|supplywatertemp|supplywatert|送水温度|出水温度）}。
54.对应上文举例的mr2，其关键词为：kw_mr2:{x1：（供水温度|supplywatertemp|supplywatert|送水温度）,x2：（回水温度|returnwatertemp|returnwatert|回水温度）}。
55.对应上文举例的mr3，其关键词为：kw_mr3:{x1：（供水温度|supplywatertemp|supplywatert|送水温度）,x2：（回水温度|returnwatertemp|returnwatert|回水温度）,x3：（季节模式|季节|seasonmode|season）}。
56.三、项目点位信息读取自动配置程序从项目点位数据库中，读取项目点位信息，用于与宏规则进行匹配。点位信息表用x表示。对于某具体项目，点位信息类似于：表1 点位信息表
第四步：相似度判定sv=f（“1#|制冷机|冷冻站”，“1#|冷机|冷冻站”）可定义相似度函数sv为：（分词相似度1 分词相似度2
…
分词相似度n）/分词数n则sv=f（“1#|制冷机|冷冻站”，“1#|冷机|冷冻站”）=（1 2/3 1）/3=0.8888如果相似度阈值为0.8，则判定匹配，其数据对象为（1#|制冷机|冷冻站）对于mr3，其语义匹配过程与mr2相似，不再重复举例。
58.五、规则生成1）单规则单变量关键词匹配相当于y=f1（x），x为变量，f1（x）为规则，y为结果。规则生成的方法即为根据x代表的监控点位名称，与宏规则库umr中的各个规则mri的kw_mri，使用（4）语义匹配中的方法进行匹配，如果发现匹配，则生成项目规则rj。
59.对应上文举例的mr1，由于match（name（1234），kw_mr1）=true，因此生成规则为：value（id（1234））《52）单规则多变量语义匹配相当于y=f2（x1,x2..,xn），x1,x2,
…
,xn为n个变量，f2（x）为规则，y为结果。规则生成的方法即为根据x1,x2,
…
,xn为n个变量代表的监控点位名称，与宏规则库umr中的各个规则mri的n个关键词kw_mr
i，1
，kw_mr
i，2,，
…
,
kw_mr
i，n
使用（4）语义匹配中的方法进行匹配，如果发现匹配，则生成项目规则rj。
60.需要注意的是，与常规关键词匹配不同，这里除了匹配关键词，还需要进行数据对象验证，获得数据对象ti，具体过程见图2和图3。
61.对应mr2，匹配的数据对象id=1234和id=1237，生成的规则为：value（id（1234））》value（id（1237））3）多规则多变量语义匹配当存在联立的多规则形式的宏规则时，即：y1=f1（x1,x2,
…
,xn）y2=f2（x1,x2,
…
,xn）
…
yn=fn（x1,x2,
…
,xn）z=f（y1,y2,y3,
…
,yn）这种形式的联立规则时，在执行y1规则的辨识后，获得数据对象t1，然后在y2，y3
…
，yn的辨识过程中，除了进行关键词匹配外，还要按照相似度判定，检查监控点位是否同时符合“关键词”和“数据对象”匹配。如果y1，y2，
…
，yn这n条规则均满足匹配要求时，生成多规则多语义匹配的规则库。
62.对应mr3，匹配的数据对象id=1234，id=1237和id=1238，生成的规则为：value（id（1234））》value（id（1237））andvalue(id(1238))=“夏季”下面对本发明提供的基于语义匹配的智能建筑故障诊断规则生成装置进行描述，下文描述的基于语义匹配的智能建筑故障诊断规则生成装置与上文描述的基于语义匹配的智能建筑故障诊断规则生成方法可相互对应参照。
63.请参阅图3，图3是本发明基于语义匹配的智能建筑故障诊断规则生成装置一实施
例的结构示意图。在本实施例中，基于语义匹配的智能建筑故障诊断规则生成装置可以包括：宏规则模块、关键词模块、点位信息模块和诊断规则模块。具体地：宏规则模块，用于获取用于描述建筑故障的宏规则。
64.关键词模块，用于提取宏规则中的若干关键词。
65.点位信息模块，用于基于关键词，从建筑项目中获得对应关键词的点位信息。
66.诊断规则模块，用于将点位信息与宏规则进行语义匹配，获得建筑项目的诊断规则。
67.在一些实施例中，关键词模块还用于：基于关键词获得关键词衍生词，其中，关键词衍生词包括关键词的近义词、关键词的同义词、关键词的英文词、关键词的英文词的同义词、关键词的英文词的近义词中的至少一种；基于关键词和关键词衍生词，从建筑项目中获得对应关键词的点位信息。
68.在一些实施例中，建筑项目的诊断规则包括单规则单变量关键词匹配、单规则多变量语义匹配和多规则多变量语义匹配；其中变量是指建筑项目中的点位信息；宏规则包括建筑中的物理量的限制、大小关系、统计规律和方程约束。
69.在一些实施例中，诊断规则模块还用于：对点位信息进行分词，获得点位信息的关键词和数据对象；将数据对象进行相似度判断，得到相似度值；当相似度值大于或等于预设阈值时，则判定点位信息和宏规则匹配。
70.在一些实施例中，诊断规则模块还用于：删除分词后的匹配关键词，得到数据对象；对数据对象进行重新排序，对重新排序后的点位信息进行相似度函数计算，得到相似度值。
71.在一些实施例中，诊断规则模块还用于：获得点位信息的分词数；对点位信息的每个分词单独进行相似度计算，得出每个分词的相似度值；将全部分词的相似度值叠加后除以分数词，得到相似度值。
72.在一些实施例中，单规则单变量关键词匹配的宏规则表示为：y1 = f1（x1）；单规则多变量语义匹配的宏规则表示为：y2= f2（x1, x2..,xn）；多规则多变量语义匹配的宏规则表示为：y1 = f1（x1, x2,
…
, xn）；y2 = f2（x1,x2,
…
, xn）；
…
yn = fn（x1,x2,
…
, xn）；z = f（y1, y2, y3,
…
, yn）；其中，x1，x2，
…
，xn为n个变量；f1（x），f2（x），
…
，fn（x）为n个预设规则，y1为单规则单变量关键词匹配的宏规则结果；y2为单规则多变量语义匹配的宏规则结果；z为多规则多变量语义匹配的宏规则结果。
73.本发明还提供一种电子设备，请参阅图6，图6是本发明电子设备一实施例的结构示意图。在本实施例中，电子设备可以包括存储器(memory)610、处理器(processor)620及
存储在存储器620上并可在处理器610上运行的计算机程序。处理器610执行程序时实现上述各方法所提供的基于语义匹配的智能建筑故障诊断规则生成方法。
74.可选地，电子设备还可以包括通信总线630和通信接口(communications interface)640，其中，处理器610，通信接口640，存储器620通过通信总线630完成相互间的通信。处理器610可以调用存储器620中的逻辑指令，以执行基于语义匹配的智能建筑故障诊断规则生成方法，该方法包括：获取用于描述建筑故障的宏规则；其中，宏规则为预设结构的文本；提取宏规则中的若干关键词；基于关键词，从建筑项目中获得对应关键词的点位信息；基于点位信息和宏规则进行语义匹配，获得对应建筑项目的诊断规则。
75.此外，上述的存储器620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，本发明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）执行本发明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。
76.另一方面，本发明还提供一种非暂态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方法提供的基于语义匹配的智能建筑故障诊断规则生成方法，其步骤和原理在上述方法已详细介绍，在此不再赘述。
77.本发明提供的基于语义匹配的智能建筑故障诊断规则生成方法、装置、电子设备及存储介质，获取用于描述建筑故障的宏规则；其中，宏规则为预设结构的文本；提取宏规则中的若干关键词；基于关键词，从建筑项目中获得对应关键词的点位信息；基于点位信息和宏规则进行语义匹配，获得对应建筑项目的诊断规则。通过上述方式，本发明能够基于语义相似度匹配，自动生成面向具体项目的故障诊断规则；区别于常规方法，其故障诊断规则为算法自动生成。
78.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。
79.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。
80.最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；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：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发明各实施例技术方案的精神和范围。