招评标方法、装置、终端及存储介质与流程

1.本发明涉及互联网招评标技术领域，尤其涉及一种招评标方法、装置、终端及存储介质。


背景技术：

2.招标公告和招标文件，是由招标人或招标代理机构发出，投标人对招标项目的了解主要是通过招标公告和招标文件。其中，公开的招标公告，可以说是招标投标领域的重要信息媒介，它使得投标人在没有深入了解项目之前就可以获得项目的大体信息。
3.然而，招标公告一般是文本或富文本的格式，一般是非结构化数据，除了关键信息之外，包含了很多投标人不是特别关注的非关键的冗余信息。
4.基于互联网的远程招标系统相对于传统招标系统而言，具有明显的优势：传统招标中，招标人必须设立专门的部门(或委托代理机构)印制标书、发售标书、投标人提出澄清问题与招标人进行问题澄清等业务。在这些业务过程中，招标人与投标人多次接触，容易引发围标、串标；且招标人工作效率低、工作质量低；招标费用高；出现问题后才反应到相关部门，不利于政府监管。
5.远程在线招标中，通过搭建专用招标服务通道，形成指定的网络媒体，并在其上发布招标公告、发售电子招标文件、进行招标文件澄清与答疑，最终完成招标阶段工作。这种招标方式，可避免招标人与投标人在开标前接触，防止围标、串标的发生；有利于提高工作效率和工作质量；同时，也降低了招标费用；且有利于在招标过程中引入政府或有关部门的监管，提高了监管能力。
6.但是，远程在线招标电子化程序还普遍偏低，特别随着互联网及相关网络技术的发展和普及，急需要利用网络技术安全、高效对招投标进行在线管理。
7.基于此，有必要开发设计出一种安全、高效的招评标方法。


技术实现要素：

8.本发明实施方式提供了一种招评标方法、装置、终端及存储介质，用于解决现有技术中网络招评标不安全的问题。
9.第一方面，本发明实施方式提供了一种招评标方法，包括：
10.公告招标文件，其中，所述招标文件用于表征招标条件；
11.获取投标文件，其中，所述投标文件用于表征对所述招标文件响应；
12.对所述投标文件进行解密，获得所述投标文件的明文；
13.将所述明文解析获得的多个评分点输入至评标模型，获取评标得分。
14.在一种可能实现的方式中，所述招标文件以及所述投标文件均通过区块链存储，所述区块链系统基于招标人、评标人以及投标人三方服务器进行构建，所述构建步骤包括：
15.获取用户的注册信息，其中，所述用户包括招标人、评标人以及投标人；
16.将所述注册信息加入已有的注册信息区块链并进行预定期限的公示；
17.若所述预定期限结束后，未接收到反馈信息，则向所述用户发送公钥；
18.将所述用户的服务器作为区块链的分布式服务器，加入到区块链服务器集群中；
19.其中，所述评标人和/或所述招标人的服务器作为主持服务器，存储有与所述公钥成对使用的私钥。
20.在一种可能实现的方式中，所述投标文件基于所述公钥进行加密后，存储于投标文件区块链；对所述投标文件通过从区块链获取，通过所述私钥对投标文件进行解密。
21.在一种可能实现的方式中，所述评标模型基于多个支持向量机的决策边界构建，所述多个支持向量机的数量与所述评标得分分档的数量相同，对于每个支持向量机的决策边界，其构建步骤为：
22.获取多个样本，其中，样本包括标签以及多个特征项，特征项用于表征招标条件的满足程度，所述标签用于表征所述多个特征项对应的评标得分；
23.根据所述多个样本的数量以及所述多个特征项的数量，确定支持向量机的基本模型，其中，所述基本模型用于表征多个样本的可分性；
24.根据所述分档以及所述多个样本的标签，对所述多个样本进行分类，获得多个正类样本以及多个负类样本；
25.将所述多个正类样本以及所述多个负类样本分别送入到支持向量机，获取决策边界。
26.在一种可能实现的方式中，所述评标模型构建遵循从评标得分的端值档依次进行的原则，所述端值档包括最高档以及最低档，所述多个样本根据所述多个支持向量机的决策边界构建过程进行调整，包括：
27.获取多个样本，其中，样本包括标签以及多个特征项，特征项用于表征招标条件的满足程度，所述标签用于表征所述多个特征项对应的评标得分；
28.根据所述多个样本以及目标档，获取目标向量机的决策边界、目标向量机的多个正类样本以及目标向量机的多个负类样本，其中，所述目标档为评标得分分档中的一档，所述目标向量机基于所述目标档分类；
29.获取所述目标档的下一档作为新目标档；
30.根据所述新目标档与所述目标档的关系，选择所述目标向量机的多个正类样本或所述目标向量机的多个负类样本，作为所述新目标档的多个样本。
31.在一种可能实现的方式中，所述根据所述多个样本的数量以及所述多个特征项的数量，确定支持向量机的基本模型，包括：
32.若所述多个样本的数量小于所述多个特征的数量，则选择线性向量机模型作为支持向量机的基本模型；
33.若所述支持向量机的基本模型为线性向量机模型，则所述将所述多个正类样本以及所述多个负类样本分别送入到支持向量机，获取决策边界，包括：
34.将所述多个正类样本以及所述多个负类样本分别送入到支持向量机，并根据第一公式获得决策边界，所述第一公式为：
35.36.式中，w
t
为决策边界的系数向量，xi为特征向量，m为样本数量，b为决策边界的偏置，yi为样本的分类；
37.若所述多个样本的数量大于或等于所述多个特征的数量，则选择非线性向量机模型作为支持向量机的基本模型。
38.在一种可能实现的方式中，所述样本基于所述样本投标文件以及所述招标文件获得，包括：
39.根据所述招标文件，对样本投标文件进行解析，获得多个积点，其中，所述招标文件记录有多个招标条件，积点与招标条件相对应，所述积点用于表征满足所述招标条件的程度；
40.将所述样本投标文件的多个积点转换为多个排位，其中，排位用于表征同一招标条件下，所述样本投标文件的积点在多个样本投标文件的积点中的排位；
41.根据所述多个排位获取所述样本投标文件的样本得分，其中，样本得分由多个专家得分计算均值得出，所述专家得分由专家对所述多个排位分别给予相应的权重并进行累加获得；
42.将所述多个积点作为样本的多个特征项，将所述样本得分作为样本的标签。
43.第二方面，本发明实施方式提供了一种招评标装置，包括：
44.公告招标文件模块，用于公告招标文件，其中，所述招标文件用于表征招标条件；
45.获取投标文件模块，用于获取投标文件，其中，所述投标文件用于表征对所述招标文件响应；
46.投标文件解密模块，用于对所述投标文件进行解密，获得所述投标文件的明文；
47.以及，
48.评标模块，用于将所述明文解析获得的多个评分点输入至评标模型，获取评标得分。
49.第三方面，本发明实施方式提供了一种终端，包括存储器以及处理器，所述存储器中存储有可在所述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如上第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所述方法的步骤。
50.第四方面，本发明实施方式提供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如上第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所述方法的步骤。
51.本发明实施方式与现有技术相比存在的有益效果是：
52.本发明实施方式公开了的一种招评标方法，其首先公告招标文件，然后，获取投标文件，所述投标文件用于表征对所述招标文件响应，接着，对所述投标文件进行解密，获得所述投标文件的明文；将所述明文解析获得的多个评分点输入至评标模型，获取评标得分。本发明实施方式，其将文件存储于由招标人、投标人和评标人三方共建的区块链中，分布式存储数据不易丢失，安全性好，且不易被修改。评标模型基于支持向量机构建，样本根据专家经验获取，在支持向量机和专家经验的基础上给出评标得分，人为干预因素少，评标过程数据更安全、评标效率更高。
附图说明
53.为了更清楚地说明本发明实施方式中的技术方案，下面将对实施方式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，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
54.图1是本发明实施方式提供的招评标方法的流程图；
55.图2是本发明实施方式提供的招评标装置功能框图；
56.图3是本发明实施方式提供的终端功能框图。
具体实施方式
57.以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施方式。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施方式中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
58.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图通过具体实施方式来进行说明。
59.下面对本发明的实施例作详细说明，本实例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
60.图1为本发明实施方式提供的招评标方法的流程图。
61.如图1所示，其示出了本发明实施方式提供的招评标方法的实现流程图，详述如下：
62.在步骤101中，公告招标文件，其中，所述招标文件用于表征招标条件。
63.在步骤102中，获取投标文件，其中，所述投标文件用于表征对所述招标文件响应。
64.在一些实施方式中，所述招标文件以及所述投标文件均通过区块链存储，所述区块链系统基于招标人、评标人以及投标人三方服务器进行构建，所述构建步骤包括：
65.获取用户的注册信息，其中，所述用户包括招标人、评标人以及投标人。
66.将所述注册信息加入已有的注册信息区块链并进行预定期限的公示。
67.若所述预定期限结束后，未接收到反馈信息，则向所述用户发送公钥。
68.将所述用户的服务器作为区块链的分布式服务器，加入到区块链服务器集群中。
69.其中，所述评标人和/或所述招标人的服务器作为主持服务器，存储有与所述公钥成对使用的私钥。
70.在一些实施方式中，所述投标文件基于所述公钥进行加密后，存储于投标文件区块链。
71.对所述投标文件通过从区块链获取，通过所述私钥对投标文件进行解密。
72.示例性地，在进行招标前，应当拟制招标文件，以说明招标的目的和招标条件。本发明实施方式提供了一种基于区块链的招评标方法，这个区块链所依赖的服务器系统由招标、评标以及投标人三方共同构建，由招标人或评标人的服务器作为主持服务器，负责在注册时提供相应的服务。但是，对于招标、评标过程中的文件、数据，各方服务器是对等的地位，依赖三方共建的服务器系统共同完成数据存储、加密操作，实现分布式存储，去中心化，
数据安全性更高，防止修改能力强。
73.具体的在区块链系统的构建上(下文为便于理解，无特殊说明之处，区块链系统指招标、评标以及投标人三方共同构建的服务器系统)，用户获取到招标资讯后，申请加入区块链系统，其申请包括一些需要公开的信息，也就是注册信息，注册信息被加入到区块链中，并进行预定期限的公示，如果在公示期限结束前，接收到用户反馈信息(主持服务器接收反馈信息)，则公示期限暂停，在未调查清楚注册信息的真伪时，公示继续。若在公示期结束后，未收到其它用户的反馈信息，则向用户发送公钥，并将用户的服务器作为区块链系统中多个服务器中的一员。
74.在步骤103中，对所述投标文件进行解密，获得所述投标文件的明文。
75.示例性地，对于文件存储上，投标文件通过公钥加密，然后存储于投标文件区块链，对于文件的获取上，主持方通过投标文件区块链获取投标文件，通过私钥对投标文件进行解密。
76.在步骤104中，将所述明文解析获得的多个评分点输入至评标模型，获取评标得分。
77.在一些实施方式中，所述评标模型基于多个支持向量机的决策边界构建，所述多个支持向量机的数量与所述评标得分分档的数量相同，对于每个支持向量机的决策边界，其构建步骤为：
78.获取多个样本，其中，样本包括标签以及多个特征项，特征项用于表征招标条件的满足程度，所述标签用于表征所述多个特征项对应的评标得分。
79.根据所述多个样本的数量以及所述多个特征项的数量，确定支持向量机的基本模型，其中，所述基本模型用于表征多个样本的可分性。
80.根据所述分档以及所述多个样本的标签，对所述多个样本进行分类，获得多个正类样本以及多个负类样本。
81.将所述多个正类样本以及所述多个负类样本分别送入到支持向量机，获取决策边界。
82.在一些实施方式中，所述评标模型构建遵循从评标得分的端值档依次进行的原则，所述端值档包括最高档以及最低档，所述多个样本根据所述多个支持向量机的决策边界构建过程进行调整，包括：
83.获取多个样本，其中，样本包括标签以及多个特征项，特征项用于表征招标条件的满足程度，所述标签用于表征所述多个特征项对应的评标得分。
84.根据所述多个样本以及目标档，获取目标向量机的决策边界、目标向量机的多个正类样本以及目标向量机的多个负类样本，其中，所述目标档为评标得分分档中的一档，所述目标向量机基于所述目标档分类。
85.获取所述目标档的下一档作为新目标档。
86.根据所述新目标档与所述目标档的关系，选择所述目标向量机的多个正类样本或所述目标向量机的多个负类样本，作为所述新目标档的多个样本。
87.在一些实施方式中，所述根据所述多个样本的数量以及所述多个特征项的数量，确定支持向量机的基本模型，包括：
88.若所述多个样本的数量小于所述多个特征的数量，则选择线性向量机模型作为支
持向量机的基本模型；
89.若所述支持向量机的基本模型为线性向量机模型，则所述将所述多个正类样本以及所述多个负类样本分别送入到支持向量机，获取决策边界，包括：
90.将所述多个正类样本以及所述多个负类样本分别送入到支持向量机，并根据第一公式获得决策边界，所述第一公式为：
[0091][0092]
式中，w
t
为决策边界的系数向量，xi为特征向量，m为样本数量，b为决策边界的偏置，yi为样本的分类；
[0093]
若所述多个样本的数量大于或等于所述多个特征的数量，则选择非线性向量机模型作为支持向量机的基本模型。
[0094]
在一些实施方式中，所述样本基于所述样本投标文件以及所述招标文件获得，包括：
[0095]
根据所述招标文件，对样本投标文件进行解析，获得多个积点，其中，所述招标文件记录有多个招标条件，积点与招标条件相对应，所述积点用于表征满足所述招标条件的程度；
[0096]
将所述样本投标文件的多个积点转换为多个排位，其中，排位用于表征同一招标条件下，所述样本投标文件的积点在多个样本投标文件的积点中的排位；
[0097]
根据所述多个排位获取所述样本投标文件的样本得分，其中，样本得分由多个专家得分计算均值得出，所述专家得分由专家对所述多个排位分别给予相应的权重并进行累加获得；
[0098]
将所述多个积点作为样本的多个特征项，将所述样本得分作为样本的标签。
[0099]
示例性地，如我们所知，对于评标而言，通常采用专家评审的方式，专家评审有其优点，但弊端同样明显，人为操作的空间大，给评标过程带来了诸多不确定因素。
[0100]
本发明实施方式的一种应用场景中，采用盲评的方式，也即，在将数据输入至评标模型前，投标人信息是不可见的，例如，采用将投标人的信息编码化，按照编码对投标人的投标数据进行评标，获取评标结果后，再通过编码找到投标人。再例如，投标人的文件通过软件加工为盲样，隐藏供应商标识，在评标结束前，一直保持盲样状态，如此一来，便降低了人为操作的可能，获取的评标结果更客观。
[0101]
本发明实施方式提供的评标模型，基于专家经验进行构建。具体来说，模型通过样本，找出投标文件的分类规则，基于分类规则对投标文件打分。
[0102]
一种可以采用的分类规则为支持向量机，由于评标打分过程输出的得分可能跨越若干个分数值或分数段，而支持向量机是二分类模型，因此，基于得分档数量，确定支持向量机的模型，每个模型对应一个得分档。
[0103]
样本的获取上，是通过招标文件和样本投标文件进行构建的，样本投标文件可以是历史上出现的投标文件。
[0104]
将投标文件中对应招标文件条件的项目提取出来，根据条件的符合性进行打分，就获得投标文件的多个积点。
[0105]
然后，以条件为索引，对多个投标文件的积点按照顺序进行排序，这样投标文件的多个积点就转变为了多个排序序号。
[0106]
对样本投标文件的评分结果，是根据多个专家对样本投标文件的多个评分，取平均值获得的。每个专家拿到样本投标文件后，根据排序序号以及排序需要对应的条件进行打分，就实现了对条件权重的确定。
[0107]
对于样本投标文件(也就是样本)而言，多个积点就是多个特征，评分结果就是标签，二者之间的映射或者关系式就是我们所要确定的数学模型。
[0108]
支持向量机根据上述过程获得的样本进行分类，因为一个向量机对应一个分数档，因此，样本需要根据分数档进行划分，划分成正类样本和负类样本。
[0109]
例如，一种应用场景中，包括a-1，a，a 1三个档，对于分辨a 1这个档时，构建一个支持向量机将样本得分为a和a-1的划为负类样本，a 划为正类样本，然后通过向量机获取到决策a 1档的决策边界。
[0110]
然后，再分辨a这个档，构建一个支持向量机，我们此时发现，如果将得分为a 1的样本再送入到支持向量机中，建立决策边界的话，很显然，这样操作会增加模型求解的难度，因此，分辨a档时，就从原样本中去除了得分为a 的样本，仅保留a和a-1档，如此一来，样本数量少，模型构建、计算更快速。
[0111]
在支持向量机基本模型的构建上，本发明实施方式推荐采用根据样本数量和特征数量确定支持向量机的基本形式，对于如上所述的，刚开始建立的一些支持向量机(如解析a 1档的)可能样本数量多于特征数量，这时优先采用非线性向量机模型，因为这种情况往往是不能线性分类的，需要核技巧进行变换后，再进行计算获得决策边界。
[0112]
随着支持向量机模型不断的构建，如前所述，样本数量依次减少，此时样本数量可能少于特征数量，此时，就可以采用线性向量机模型，对于线性向量机模型，决策边界可由第一公式确定：
[0113][0114]
式中，w
t
为决策边界的系数向量，xi为特征向量，m为样本数量，b为决策边界的偏置，yi为样本的分类。
[0115]
本发明招评标方法实施方式，其首先公告招标文件，然后，获取投标文件，所述投标文件用于表征对所述招标文件响应，接着，对所述投标文件进行解密，获得所述投标文件的明文；将所述明文解析获得的多个评分点输入至评标模型，获取评标得分。本发明实施方式，其将文件存储于由招标人、投标人和评标人三方共建的区块链中，分布式存储数据不易丢失，安全性好，且不易被修改。评标模型基于支持向量机构建，样本根据专家经验获取，在支持向量机和专家经验的基础上给出评标得分，人为干预因素少，评标过程数据更安全、评标效率更高。
[0116]
应理解，上述实施方式中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施方式的实施过程构成任何限定。
[0117]
以下为本发明的装置实施方式，对于其中未详尽描述的细节，可以参考上述对应
的方法实施方式。
[0118]
图2是本发明实施方式提供的招评标装置功能框图，参照图2，招评标装置2包括：公告招标文件模块201、获取投标文件模块202、投标文件解密模块203以及评标模块204。
[0119]
公告招标文件模块201，用于公告招标文件，其中，所述招标文件用于表征招标条件；
[0120]
获取投标文件模块202，用于获取投标文件，其中，所述投标文件用于表征对所述招标文件响应；
[0121]
投标文件解密模块203，用于对所述投标文件进行解密，获得所述投标文件的明文；
[0122]
以及，
[0123]
评标模块204，用于将所述明文解析获得的多个评分点输入至评标模型，获取评标得分。
[0124]
图3是本发明实施方式提供的终端的功能框图。如图3所示，该实施方式的终端3包括：处理器300和存储器301，所述存储器301中存储有可在所述处理器300上运行的计算机程序302。所述处理器300执行所述计算机程序302时实现上述各个招评标方法及实施方式中的步骤，例如图1所示的步骤101至步骤104。
[0125]
示例性的，所述计算机程序302可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器301中，并由所述处理器300执行，以完成本发明。
[0126]
所述终端3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。所述终端3可包括，但不仅限于，处理器300、存储器301。本领域技术人员可以理解，图3仅仅是终端3的示例，并不构成对终端3的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
[0127]
所称处理器300可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，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。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
[0128]
所述存储器301可以是所述终端3的内部存储单元，例如终端3的硬盘或内存。所述存储器301也可以是所述终端3的外部存储设备，例如所述终端3上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smart media card，smc)，安全数字卡(secure digital，sd)，闪存卡(flash card)等。进一步地，所述存储器301还可以既包括所述终端3的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器301用于存储所述计算机程序以及所述终端所需的其他程序和数据。所述存储器301还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
[0129]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施方式中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成
的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本技术的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施方式中的对应过程，在此不再赘述。
[0130]
在上述实施方式中，对各个实施方式的描述都各有侧重，某个实施方式中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施方式的相关描述。
[0131]
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施方式描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
[0132]
在本发明所提供的实施方式中，应该理解到，所揭露的装置/终端和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端实施方式仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0133]
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单元来实现本实施方式方案的目的。
[0134]
另外，在本发明各个实施方式中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0135]
所述集成的模块/单元如果以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，本发明实现上述实施方式方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个招评标方法及招评标装置实施方式的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。
[0136]
以上所述实施方式仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施方式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方式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方式技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。