基于调度防误领域语言的防误规则库构建方法

技术领域

本发明涉及调度防误技术领域，尤其涉及一种基于调度防误领域语言的防误规则库构建方法。

背景技术

各级电网调度承担着保障管辖范围内电网安全、可靠、经济运行的重任，一旦发生误调度事故，将给国家、企业和个人带来巨大的损失。为了防止误调度，各级调度部门制定了严格的调度规程和操作票管理制度，即使如此，在全国范围内每年仍然会发生多次误调度事故。因此，除了规章制度，还必须有先进、有效、实用的管理工具。现阶段，在各变电站，大多有五防系统来辅助值班员做好安全生产工作，五防系统在变电安全运行中发挥了举足轻重的作用。形成鲜明对比的是，调度员拟票、审核和执行操作票只能依赖自己的思维或记忆，缺乏一套可靠的逻辑程序来把关。虽然安全调度必须坚持“以人为本”的原则，但我们同样应该重视辅助系统对促进安全调度的重要作用。

为了防止误调度事故，调度员迫切需要一套防误操作系统来为安全调度保驾护航。这个系统要能够模拟调度全部操作命令，直观看到每一步操作结果，一旦有误操作能够立即报警，为调度发令操作严格把关。

而防误规则库则是调度防误的基础和核心，现有的防误规则库的构建一般是采用规则引擎和硬编码方式构建。但是上述防误规则的构建是基于专家经验知识进行编辑的，而调度防误领域语言和自然语言之间存在差异，语言的转化存在误差，而为了保证防误规则的准确性，又需要对转化的防误规则不断的进行优化，从而使得防误规则库的构建效率低下。

因此，如何解决目前防误规则库的构建效率低下成为了亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种基于调度防误领域语言的防误规则库构建方法，旨在解决现有防误规则库的构建效率低下的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种基于调度防误领域语言的防误规则库构建方法，所述基于调度防误领域语言的防误规则库构建方法包括：

获取自然规则语言文本，基于自然语言处理模型，对所述自然规则语言文本进行分句处理，获得至少一个规则语言分句集；

基于领域语言模型，识别各所述规则语言分句集中的规则关键词；

基于预设的领域专业语言词典，查找所述规则关键词对应的领域专用词，获得各规则语言分句集对应的领域规则分句；

基于各所述领域规则分句的语句关系，对各所述领域规则分句进行重组，获得防误规则库，其中所述防误规则库包括至少一个防误规则。

进一步地，所述基于各所述领域规则分句的语句关系，对各所述领域规则分句进行重组，获得防误规则库之后，还包括：

基于所述规则关键词和所述领域专用词的对应关系，建立所述规则语言分句集和所述防误规则的对应关系表。

进一步地，所述基于各所述领域规则分句的语句关系，对各所述领域规则分句进行重组，获得防误规则库之后，还包括：

获取电网运行系统的实时运行数据；

基于所述规则关键词，监测所述实时运行数据中的目标操作；

在所述目标操作命中所述规则关键词时，基于所述对应关系表，查找所述目标操作对应的所述防误规则，并基于所述防误规则，对所述目标操作进行操作验证，以判断所述目标操作是否合理。

进一步地，所述获取电网运行系统的实时运行数据之后，还包括：

基于预设的电网操作规范知识图谱，监测所述实时运行数据中的所述目标操作；

在所述目标操作命中所述电网操作规范知识图谱中的操作规范节点时，基于所述操作规范节点对所述目标操作进行操作验证，判断所述目标操作是否合理；

在所述目标操作不合理时，基于所述操作规范节点和所述目标操作，生成所述目标操作对应的防误规则，并将所述目标操作对应的防误规则添加至所述防误规则库中。

进一步地，所述在所述目标操作不合理时，基于所述操作规范节点和所述目标操作，生成所述目标操作对应的防误规则，并将所述目标操作对应的防误规则添加至所述防误规则库中，包括：

基于所述对应关系表，查询所述目标操作和所述操作规范节点的操作关键词；

在所述操作关键词命中所述对应关系表中的规则关键词和/或所述领域专用词时，基于命中的所述规则关键词和/或所述领域专用词对应的防误规则，判断所述目标操作对应的防误规则是否存在；

在所述目标操作对应的防误规则不存在时，将所述目标操作对应的防误规则添加所述防误规则库中；否则，删除所述目标操作对应的防误规则。

进一步地，所述基于所述对应关系表，查询所述目标操作和所述操作规范节点的操作关键词之后，还包括：

在所述操作关键词未命中所述对应关系表中的规则关系词和/或所述领域专用词时，将所述目标操作对应的防误规则添加到所述防误规则库中，并对应更新所述对应关系表。

进一步地，所述规则关键词包括设备对象名称、设备属性、设备操作以及设备状态。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种基于调度防误领域语言的防误规则库构建装置，所述基于调度防误领域语言的防误规则库构建装置包括：

规则文本处理模块，用于获取自然规则语言文本，基于自然语言处理模型，对所述自然规则语言文本进行分句处理，获得至少一个规则语言分句集；

规则关键词识别模块，用于基于领域语言模型，识别各所述规则语言分句集中的规则关键词；

规则语言转换模块，用于基于预设的领域专业语言词典，查找所述规则关键词对应的领域专用词，获得各规则语言分句集对应的领域规则分句；

防误规则库构建模块，用于基于各所述领域规则分句的语句关系，对各所述领域规则分句进行重组，获得防误规则库，其中所述防误规则库包括至少一个防误规则。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种基于调度防误领域语言的防误规则库构建设备，所述基于调度防误领域语言的防误规则库构建设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的基于调度防误领域语言的防误规则库构建程序，其中所述基于调度防误领域语言的防误规则库构建程序被所述处理器执行时，实现如上述的基于调度防误领域语言的防误规则库构建方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有基于调度防误领域语言的防误规则库构建程序，其中所述基于调度防误领域语言的防误规则库构建程序被处理器执行时，实现如上述的基于调度防误领域语言的防误规则库构建方法的步骤。

本发明提供一种基于调度防误领域语言的防误规则库构建方法，所述方法获取自然规则语言文本，基于自然语言处理模型，对所述自然规则语言文本进行分句处理，获得至少一个规则语言分句集；基于领域语言模型，识别各所述规则语言分句集中的规则关键词；基于预设的领域专业语言词典，查找所述规则关键词对应的领域专用词，获得各规则语言分句集对应的领域规则分句；基于各所述领域规则分句的语句关系，对各所述领域规则分句进行重组，获得防误规则库，其中所述防误规则库包括至少一个防误规则。通过上述方式，本发明通过自然语言处理模型对自然规则语言文本进行分句处理，降低语言识别的难度，提高语言转化效率；通过领域语言模型，识别规则语言分句集中的规则关键词，能够减少数据处理量，且实现领域语言的精准转化，提高语言转化效率；通过领域专业语言词典，将规则关键词转化为领域专用词，进而获得领域规则分句，并根据语句关系，对领域规则分句进行重组，在实现领域规则语言的转化的同时，还能降低分词转化导致的语义误差，提高防误规则库中防误规则的准确性。

附图说明

图1为本发明实施例方案中涉及的基于调度防误领域语言的防误规则库构建设备的硬件结构示意图；

图2为本发明基于调度防误领域语言的防误规则库构建方法第一实施例的流程示意图；

图3为本发明基于调度防误领域语言的防误规则库构建方法第二实施例的流程示意图；

图4为本发明基于调度防误领域语言的防误规则库构建方法第三实施例的流程示意图；

图5为本发明基于调度防误领域语言的防误规则库构建装置第一实施例的功能模块示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明实施例涉及的基于调度防误领域语言的防误规则库构建方法主要应用于基于调度防误领域语言的防误规则库构建设备，该基于调度防误领域语言的防误规则库构建设备可以是PC、便携计算机、移动终端等具有显示和处理功能的设备。

参照图1，图1为本发明实施例方案中涉及的基于调度防误领域语言的防误规则库构建设备的硬件结构示意图。本发明实施例中，基于调度防误领域语言的防误规则库构建设备可以包括处理器1001(例如CPU)，通信总线1002，用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信；用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)；网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)；存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器，存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的硬件结构并不构成对基于调度防误领域语言的防误规则库构建设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

继续参照图1，图1中作为一种计算机可读存储介质的存储器1005可以包括操作系统、网络通信模块以及基于调度防误领域语言的防误规则库构建程序。

在图1中，网络通信模块主要用于连接服务器，与服务器进行数据通信；而处理器1001可以调用存储器1005中存储的基于调度防误领域语言的防误规则库构建程序，并执行本发明实施例提供的基于调度防误领域语言的防误规则库构建方法。

本发明实施例提供了一种基于调度防误领域语言的防误规则库构建方法。

参照图2，图2为本发明基于调度防误领域语言的防误规则库构建方法第一实施例的流程示意图。

本实施例中，所述基于调度防误领域语言的防误规则库构建方法包括以下步骤：

步骤S110，获取自然规则语言文本，基于自然语言处理模型，对所述自然规则语言文本进行分句处理，获得至少一个规则语言分句集；

本实施例中，通过预训练的自然语言处理模型，对自然规则语言文本进行分句处理，提取自然规则语言文本中的有效规则语句，从而获得多条规则语言分句。

在一实施例中，每一个规则语言分句集可以包括一条或者多条规则语言分句。

其中，自然语言处理NLP(Natural Language Processing)是人工智能和语言学领域的分支学科，能够挖掘自然语言文本蕴含的信息和知识。常见的应用包括：文本分类、文本匹配、文本生成、序列标注以及特征提取等。

其中，文本分类适用于新闻标签打标、情感分析、文本内容反垃圾及商品评价分类等场景。文本匹配适用于问答匹配、句子相似度匹配、自然语言推理及对话检索等场景。文本生成适用于新闻标题生成、新闻摘要生成、内容摘要生成、诗歌创作及智能化辅助创作等场景。序列标注适用于命名实体识别NER及情感词抽取等场景。特征提取提取的文本特征可以在文本领域或结合其他领域(例如计算机视觉)进行后续操作。

在一实施例中，自然语言处理模型可以是深度学习框架，可以根据标点符号对文本进行分句，比如将“。”、“；”、“！”等作为分句标准。对于分成的句子还可以通过深度学习和有监督学习的方式，对“，”等标点符号前后的句子进行是否可分判断，此时，可以通过对分句的文本语义进行分析，进而进行判断，比如“设备持续运行五小时，状态正常”可以认为是不可分的分句，而“设备运行流畅，设备温度处于正常范围内”可以认为是设备的两个状态特征，可以进行分句。

步骤S120，基于领域语言模型，识别各所述规则语言分句集中的规则关键词；

在一实施例中，领域语言模型是对领域内概念类或显示世界中对象的可视化表示。通过领域语言模型可以识别和提取自然语言文本中设计到领域内概念语言的词句等。比如电网领域中可以包括电压、电流、功耗、负载、逆变器、变压器、过压、过流、超载等概念词。

在一实施例中，所述规则关键词包括设备对象名称、设备属性、设备操作以及设备状态。比如，供电设备/发电设备的输出功率、额定电压、负载数据，用电设备的输入电压、设备功耗等。

在一实施例中，规则关键词还可以包括设备之间的连接方式、上下级关系等。比如网状结构、双链式接线等领域专用词和相关词。

步骤S130，基于预设的领域专业语言词典，查找所述规则关键词对应的领域专用词，获得各规则语言分句集对应的领域规则分句；

在一实施例中，通过领域专业语言词典，将提取到的规则关键词与领域专业语言词典中的领域专用词进行查询匹配，查找各个规则关键词对应的领域专用词，再根据各个规则关键词的关联关系或者对应分句，通过领域专用词替换规则关键词，从而生成各语言分句集对应的领域规则分句。

在一实施例中，领域专业语言词典包含了自然语言与领域特征语言的映射关系。可以通过获取历史领域语言转化数据，对神经网络模型进行多次有监督循环训练，再通过专家经验进行核验和修正得到。

在一实施例中，领域专业语言词典可以是表格数据库形式，也可以是键值对形式的数据集合。

在一实施例中，领域专业语言词典具备关键词索引、近义词匹配以及相关词推荐等功能。其中，关键词索引可以根据规则关键词快速查找对应的领域专用词，便于快速查询和匹配。近义词匹配可以根据词义属性查找含义相似的词语，然后可以通过专家核验进行确定，从而提高语言转化准确性。相关词推荐则可以根据规则关键词或领域专用词查找相关性高的词语，可以根据词语搭配和语义分析等条件实现多词验证，进一步地提高语言转化准确性。

步骤S140，基于各所述领域规则分句的语句关系，对各所述领域规则分句进行重组，获得防误规则库，其中所述防误规则库包括至少一个防误规则。

在一实施例中，领域规则分句的语句关系与规则关键词的语句关系是相互映射的，通过领域专用词对规则关键词进行替换时，也继承了规则关键词相对应的语句上下文关系，对分句进一步地进行语义识别，从而对领域规则分句进行重组，重组后的领域规则分句作为防误规则库中的防误规则语句。

进一步地，基于所述规则关键词和所述领域专用词的对应关系，建立所述规则语言分句集和所述防误规则的对应关系表。

在一实施例中，根据规则关键词和领域专用词的映射关系，确定规则语言分句集与领域规则分句的映射关系，进而确定规则语言分句集与防误规则的对应关系表。

在一实施例中，对应关系表可以具备索引功能，在规则查询应用过程中，可以根据规则关键词查找到包含该规则关键词的所有规则语言分句集，减小查询范围，提高查询效率。

在一实施例中，对应关系表可以包括匹配推荐功能，在命中规则关键词时，可以直接显示包含规则关键词的规则语言分句，然后直接选中需要查询或键入的规则语言分句或者防误规则即可。

本实施例提供了一种基于调度防误领域语言的防误规则库构建方法，通过自然语言处理模型对自然规则语言文本进行分句处理，降低语言识别的难度，提高语言转化效率；通过领域语言模型，识别规则语言分句集中的规则关键词，能够减少数据处理量，且实现领域语言的精准转化，提高语言转化效率；通过领域专业语言词典，将规则关键词转化为领域专用词，进而获得领域规则分句，并根据语句关系，对领域规则分句进行重组，在实现领域规则语言的转化的同时，还能降低分词转化导致的语义误差，提高防误规则库中防误规则的准确性。

参照图3，图3为本发明基于调度防误领域语言的防误规则库构建方法第二实施例的流程示意图。

基于上述图2所示实施例，本实施例中，所述步骤S40之后，还包括：

步骤S210，获取电网运行系统的实时运行数据；

步骤S220，基于所述规则关键词，监测所述实时运行数据中的目标操作；

在一实施例中，可以通过事件监测模块对电网运行系统的实时运行数据进行监听，以监测电网运行系统中的操作事件的状态。

步骤S230，在所述目标操作命中所述规则关键词时，基于所述对应关系表，查找所述目标操作对应的所述防误规则，并基于所述防误规则，对所述目标操作进行操作验证，以判断所述目标操作是否合理。

在一实施例中，事件监测模块可以根据规则关键词进行事件监测，在实时运行数据中存在命中规则关键词的目标操作事件时，根据规则关键词对应的至少一条防误规则对目标操作事件进行防误判断。

在一实施例中，事件监测可以包括事件检测和事件抽取，事件检测用于从大量数据中识别目标事件，而事件抽取则是抽取事件以及事件相关元素。本实施例中，事件抽取主要是对事件触发词，也即规则关键词的识别和检测，而事件抽取主要是针对规则关键词以及规则关键词的相关词的抽取。

一般地，事件抽取包括主实体-关系-尾实体，比如供电设备向负载直流供电，主实体即为供电设备，尾实体为负载，关系可以是单向直流输入等。

进一步地，如图4所示，基于上述图3所示实施例，所述步骤S210之后，还包括：

步骤S240，基于预设的电网操作规范知识图谱，监测所述实时运行数据中的所述目标操作；

步骤S50，在所述目标操作命中所述电网操作规范知识图谱中的操作规范节点时，基于所述操作规范节点对所述目标操作进行操作验证，判断所述目标操作是否合理；

在一实施例中，事件监测模块还可以与电网操作规范知识图谱关联，根据电网操作规范知识图谱对实时运行数据进行监测，在实时运行数据中的目标操作命中电网操作规范知识图谱中的操作规范节点时，根据该操作规范节点中的操作规范知识对目标操作进行验证，判断该操作是否合理。

比如，某一个供电设备的额定输出电压为220V，在存在负载的情况下，调整负载设备的负载电压，在监测到负载设备的负载电压发生调整操作时，需要判断该负载电压是否超过供电设备的额定输出电压，如果超过，则该操作是不符合操作规范的，即不合理，此时，需要对该操作进行调整，以使得负载电路合理化。

步骤S260，在所述目标操作不合理时，基于所述操作规范节点和所述目标操作，生成所述目标操作对应的防误规则，并将所述目标操作对应的防误规则添加至所述防误规则库中。

在一实施例中，在检测到不合理的目标操作时，可以将该操作以及对应的操作规范节点作为自然语言文本，然后进行领域专用语言的转化，从而生成对应的防误规则，以丰富防误规则库中的防误规则数据。

进一步地，基于所述对应关系表，查询所述目标操作和所述操作规范节点的操作关键词；在所述操作关键词命中所述对应关系表中的规则关键词和/或所述领域专用词时，基于命中的所述规则关键词和/或所述领域专用词对应的防误规则，判断所述目标操作对应的防误规则是否存在；在所述目标操作对应的防误规则不存在时，将所述目标操作对应的防误规则添加所述防误规则库中；否则，删除所述目标操作对应的防误规则。

进一步地，在所述操作关键词未命中所述对应关系表中的规则关系词和/或所述领域专用词时，将所述目标操作对应的防误规则添加到所述防误规则库中，并对应更新所述对应关系表。

在一实施例中，在对不合理的目标操作进行防误规则转化时，可以根据目标操作命中的规则关键词，在对应关系表中查找对应的领域专用词，或者是包含命中关键词的规则语言分句集或者领域规则分句，判断该不合理操作是否已存在对应的防误规则。

在一实施例中，如果不合理操作存在对应的防误规则，则不需要重复转化；如果不存在，则根据该目标操作以及命中的操作规范节点的内容，进行防误规则的转化，并将转化后的防误规则添加到防误规则库中。

在一实施例中，对于新增的防误规则，可以将防误规则对应的操作描述语句、规则关键词、规则语言分句集以及领域规则分句同步添加到对应关系表中，实现对应关系表与防误规则库的数据同步。

此外，本发明实施例还提供一种基于调度防误领域语言的防误规则库构建装置。

参照图5，图5为本发明基于调度防误领域语言的防误规则库构建装置第一实施例的功能模块示意图。

本实施例中，所述基于调度防误领域语言的防误规则库构建装置包括：

规则文本处理模块10，用于获取自然规则语言文本，基于自然语言处理模型，对所述自然规则语言文本进行分句处理，获得至少一个规则语言分句集；

规则关键词识别模块20，用于基于领域语言模型，识别各所述规则语言分句集中的规则关键词；

规则语言转换模块30，用于基于预设的领域专业语言词典，查找所述规则关键词对应的领域专用词，获得各规则语言分句集对应的领域规则分句；

防误规则库构建模块40，用于基于各所述领域规则分句的语句关系，对各所述领域规则分句进行重组，获得防误规则库，其中所述防误规则库包括至少一个防误规则。

进一步地，所述基于调度防误领域语言的防误规则库构建装置具体还包括：

对应关系表构建模块，用于基于所述规则关键词和所述领域专用词的对应关系，建立所述规则语言分句集和所述防误规则的对应关系表。

进一步地，所述基于调度防误领域语言的防误规则库构建装置具体还包括：

数据获取模块，用于获取电网运行系统的实时运行数据；

第一数据监测模块，用于基于所述规则关键词，监测所述实时运行数据中的目标操作；

第一操作验证模块，用于在所述目标操作命中所述规则关键词时，基于所述对应关系表，查找所述目标操作对应的所述防误规则，并基于所述防误规则，对所述目标操作进行操作验证，以判断所述目标操作是否合理。

进一步地，所述基于调度防误领域语言的防误规则库构建装置具体还包括：

第二数据监测模块，用于基于预设的电网操作规范知识图谱，监测所述实时运行数据中的所述目标操作；

第二操作验证模块，用于在所述目标操作命中所述电网操作规范知识图谱中的操作规范节点时，基于所述操作规范节点对所述目标操作进行操作验证，判断所述目标操作是否合理；

防误规则转化模块，用于在所述目标操作不合理时，基于所述操作规范节点和所述目标操作，生成所述目标操作对应的防误规则，并将所述目标操作对应的防误规则添加至所述防误规则库中。

进一步地，所述防误规则转化模块具体包括：

关键词查询单元，用于基于所述对应关系表，查询所述目标操作和所述操作规范节点的操作关键词；

防误规则查询单元，用于在所述操作关键词命中所述对应关系表中的规则关键词和/或所述领域专用词时，基于命中的所述规则关键词和/或所述领域专用词对应的防误规则，判断所述目标操作对应的防误规则是否存在；

防误规则库更新单元，用于在所述目标操作对应的防误规则不存在时，将所述目标操作对应的防误规则添加所述防误规则库中；否则，删除所述目标操作对应的防误规则。

进一步地，所述防误规则库更新单元具体还包括：

防误规则更新子单元，用于在所述操作关键词未命中所述对应关系表中的规则关系词和/或所述领域专用词时，将所述目标操作对应的防误规则添加到所述防误规则库中，并对应更新所述对应关系表。

其中，上述基于调度防误领域语言的防误规则库构建装置中各个模块与上述基于调度防误领域语言的防误规则库构建方法实施例中各步骤相对应，其功能和实现过程在此处不再一一赘述。

此外，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质。

本发明计算机可读存储介质上存储有基于调度防误领域语言的防误规则库构建程序，其中所述基于调度防误领域语言的防误规则库构建程序被处理器执行时，实现如上述的基于调度防误领域语言的防误规则库构建方法的步骤。

其中，基于调度防误领域语言的防误规则库构建程序被执行时所实现的方法可参照本发明基于调度防误领域语言的防误规则库构建方法的各个实施例，此处不再赘述。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

本申请可用于众多通用或专用的计算机系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

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上述实施例方法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，但很多情况下前者是更佳的实施方式。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如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。