基于深度学习的汽车故障模型的维修建议生成方法及系统

技术领域

本发明涉及自然语言处理及深度学习技术领域，特别涉及一种基于深度学习的汽车故障模型的维修建议生成方法及系统。

背景技术

在汽车行业，随着技术的不断发展和车辆复杂性的增加，汽车维修、保养和故障排除等方面的需求也日益增长。用户在面临汽车问题时，往往需要查阅大量的文档、手册或向专业人士咨询，以获取准确的解决方案。然而，传统的查询方式存在时间延迟、信息不全或专业知识不足等问题。因此，研发一种基于人工智能的汽车文本概括、知识问答和故障处理应用成为迫切需求。在近年来，自然语言处理NLP和深度学习技术的快速发展为解决这一问题提供了新的机会；其中，基于大规模语料库预训练的语言模型成为了研究的热点。随着2022年11月30日由OpenAI发布的ChatGPT之后，在NLP领域引起了轩然大波，ChatGPT能够进行自然的多轮对话、高效的精准问答，还能生成编程代码、电子邮件、论文及小说等各类文本，被认为是具有划时代意义的现象级AI产品，引发了业界的广泛关注和讨论。同样，随着2023年3月1日，以Meta开源LLaMA(大羊驼)系列模型为起点，斯坦福大学等机构的研究人员先后在其上进行二创，开源了基于LLaMA的Alpaca(羊驼)、Alpaca-LoRA、Luotuo(骆驼)、Vicuna(小羊驼)等轻量级类ChatGPT模型，大大降低了这类模型的研究、应用门槛，训练、推理成本一再降低，AIGC再次被掀起热潮。

现有技术一，申请号：CN201310355523.3公开了一种基于Android平台的汽车故障诊断系统，包括电子控制单元ECU、CAN总线，还包括数据转换模块、汽车故障解码模块和汽车故障专家分析模块，数据转换模块一端与CAN总线相连接，另一端与蓝牙模块无线连接，蓝牙模块与汽车故障解码模块连接，汽车故障解码模块与汽车故障专家分析模块相连接；虽然降低汽车故障诊断成本，使诊断过程更加方便，提高汽车维修效率；但是必须有专业人士操作，不适用于广大的汽车用户，而且其交互能力较差。

现有技术二，申请号：CN201410402864.6公开了一种汽车健康体检系统，包括：汽车体检中心、汽车故障检测诊断服务中心和车主服务平台，汽车体检中心用于检测汽油发动机的点火系统、启动系统、润滑系统、冷却系统和燃油供给系统，以及检测柴油发动机的启动系统、润滑系统、冷却系统和燃油供给系统，通过详细的检测数据做出初级诊断；汽车故障检测诊断服务中心负责电子病历数据库管理和疑难杂症智能诊断，对汽车提出维修保养建议；车主服务平台负责车主与汽车健康体检系统的信息互动。虽然以汽车故障检测诊断服务中心为核心，汽车体检中心为节点，构建汽车健康体检社区服务网络，提供全面汽车体检和体检结果的统计分析，为车主提供可靠的汽车状态报告及维修保养建议，实现用车安全；但是不能利用网络实现便携式的操作，导致可操作性较差。

现有技术三，申请号：CN202011056948.0公开了一种远程车载故障排查和修复的方法及系统，当车辆故障报警时，确认是否进入故障排查模式；进入故障排查模式后，在车辆处于安全环境时，进入设定的故障排查工况，同时根据当前故障信息采集车辆上对应系统的工况数据；故障排查工况完成后结合工况数据远程给出故障维修建议，根据维修建议进行现场故障维修。虽然远程故障诊断方法更直接、更高效，根据故障码信息唤醒对应采集模块大大减少了数据流，并且提示司机进入特定故障再现工况，可快速查找问题，减小数据量，有效避免数据冗余及数据丢失风险，实现快速排查分析故障的目的；但是缺少与汽车用户的互动性，操作的专业性较强。

目前现有技术一、现有技术二及现有技术三存在汽车故障诊断的系统存在交互性较差，操作不便捷，导致用户不能快速的得到汽车故障及维修建议，因而，本发明提供一种基于深度学习的汽车故障模型的维修建议生成方法，结合汽车领域的专业知识进行故障问答、故障定位及提供维修建议的方案，通过结合大型语言模型的较为强大生成和理解能力以及微调后的汽车领域的专业知识，实现了高效、准确的文本概括、知识问答和故障处理功能。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于深度学习的汽车故障模型的维修建议生成方法，包含以下步骤：

获取汽车故障描述数据、维修手册及专家数据库，进行预处理，得到与汽车故障问答的对话数据，并对对话数据进行格式化处理，得到格式化处理后的对话数据；

将格式化处理后的对话数据进行关系映射，以汽车故障描述、维修手册及专家数据库作为节点通过关系映射，将节点连接，形成知识图谱；

使用汽车故障描述数据、维修手册、专家数据库及格式化处理的对话数据，对大型语言模型进行垂直领域的多任务微调训练；

获取用户输入的汽车故障描述，查询知识图谱获取专业知识作为汽车故障描述的提示，并对汽车故障进行定位，同时大型语言模型生成维修建议，呈现故障定位结果及维修建议。

可选的，预处理及格式化处理的过程，包含以下步骤：

对汽车故障描述数据、维修手册及专家数据库进行文本清洗，得到不包含错误文本及干扰信息文本的对话数据，进行词性标注，得到对话数据对应的词性标注文本，词性标注文本包含一个分词的多种语言的表述分词；

计算词性标注文本中每个分词的词向量及字向量，构成词性标注文本中每个分词的词组合向量，再将每个分词的词组合向量及词性标注依存标签拼合构成每个分词的内容向量，得到预处理后的包含汽车故障描述数据、维修手册及专家数据库的文本数据；

从文本数据进行筛选得到与汽车故障问答的对话数据，对对话数据按照任务需求进行格式化处理。

可选的，形成知识图谱的过程，包含以下步骤：

构建与对话数据对应的数据关联模型，数据关联模型的节点为汽车故障描述、维修手册及专家数据库；

根据数据关联模型，从节点中获取与对话数据对应的根节点，通过根节点建立对话数据与汽车故障描述、维修手册及专家数据库的连接关系，获取根节点到对话数据的路径；

将路径两两合并，获取最小连通图，将节点和最小连通图的顶点用一条边连接起来形成知识图谱，合并所有对话数据的知识图谱：将知识图谱中的所有公共节点和公共边合并，并更新所有公共节点和公共边的属性值，最后得到整个对话数据的知识图谱。

可选的，对大型语言模型进行垂直领域的多任务微调训练的过程，包含以下步骤：

使用收集到的汽车故障描述数据、维修手册、专家知识库及格式化处理的问答对话数据，以用户输入的故障描述作为问题，对故障描述进行分词；

通过关键词查找知识图谱，得到的维修手册和专家知识库数据作为提示，故障定位及维修建议作为答案，对大语言模型进行垂直领域改进预训练语言模型的多任务微调训练；

通过注意力机制及旋转位置编码，使大语言模型正确的理解输入描述及提示，并生成准确及连贯的回答和建议；对汽车故障描述数据、维修手册、专家知识库及格式化处理的问答对话数据进行量化，并对多任务微调训练后的大语言模型进行量化，得到量化后的大语言模型。

可选的，呈现故障定位结果及维修建议的过程，包含以下步骤：

接收用户的操作给出的输入指令信号，获取用户输入的汽车故障描述的内容，对内容进行搜索，得到关键字或关键词；

使用自然语言处理和深度学习技术构建深度学习模型，以汽车故障描述数据、维修手册及专家数据库作为训练集训练深度学习模型，得到学习故障描述和维修建议之间的关联关系；

当用户输入汽车故障描述的关键字或关键词时，查询知识图谱获取与故障描述相关的专业知识，作为提示辅助故障定位；深度学习模型根据知识图谱查找的结果，结合故障发生的位置，基于训练好的深度学习模型，深度学习模型根据故障描述生成相应的维修建议，维修建议包含维修步骤、零部件更换建议和维修费用估计。

可选的，得到关键字或关键词的过程，包含以下步骤：

获取包含多个字或词的汽车故障描述的内容，搜索得到的第一从关键字或词和第一从关键字或词后续的第二从关键字或词构成第一主关键字或词，通过将第一从关键字或词和第二从关键字或词关联的知识图谱的节点，与汽车故障描述的内容进行匹配，计算第一从关键字或词的第一评分，及第二从关键字或词的第二评分；

根据第一评分从汽车故障描述的内容检测第一从关键字或词，根据第二评分从汽车故障描述的内容检测第二从关键字或词；

从包含多个字或词的汽车故障描述的内容检测到第一从关键字或词和第二从关键字或词时，接收第一从关键字或词和第二从关键字或词，得到由第一从关键字或词和第二从关键字或词组成的关键字或关键词。

本发明提供的一种基于深度学习的汽车故障模型的维修建议生成系统，包含：

数据获取处理模块，负责获取汽车故障描述数据、维修手册及专家数据库，进行预处理，得到与汽车故障问答的对话数据，并对对话数据进行格式化处理，得到格式化处理后的对话数据；

知识图谱形成模块，负责将格式化处理后的对话数据进行关系映射，以汽车故障描述、维修手册及专家数据库作为节点通过关系映射，将节点连接，形成知识图谱；

模型微调训练模块，负责使用汽车故障描述数据、维修手册、专家数据库及格式化处理的对话数据，对大型语言模型进行垂直领域的多任务微调训练；

故障结果输出模块，负责获取用户输入的汽车故障描述，查询知识图谱获取专业知识作为汽车故障描述的提示，并对汽车故障进行定位，同时大型语言模型生成维修建议，呈现故障定位结果及维修建议。

可选的，知识图谱形成模块，包含：

模型构建子模块，负责构建与对话数据对应的数据关联模型，数据关联模型的节点为汽车故障描述、维修手册及专家数据库；

路径获取子模块，负责根据数据关联模型，从节点中获取与对话数据对应的根节点，通过根节点建立对话数据与汽车故障描述、维修手册及专家数据库的连接关系，获取根节点到对话数据的路径；

节点连接子模块，负责将路径两两合并，获取最小连通图，将节点和最小连通图的顶点用一条边连接起来形成知识图谱，合并所有对话数据的知识图谱：将知识图谱中的所有公共节点和公共边合并，并更新所有公共节点和公共边的属性值，最后得到整个对话数据的知识图谱。

可选的，模型微调训练模块，包含：

分词处理子模块，负责使用收集到的汽车故障描述数据、维修手册、专家知识库及格式化处理的问答对话数据，以用户输入的故障描述作为问题，对故障描述进行分词；

训练执行子模块，负责通过关键词查找知识图谱，得到的维修手册和专家知识库数据作为提示，故障定位及维修建议作为答案，对大语言模型进行垂直领域改进预训练语言模型的多任务微调训练；

模型处理子模块，负责通过注意力机制及旋转位置编码，使大语言模型正确的理解输入描述及提示，并生成准确及连贯的回答和建议；对汽车故障描述数据、维修手册、专家知识库及格式化处理的问答对话数据进行量化，并对多任务微调训练后的大语言模型进行量化，得到量化后的大语言模型。

可选的，故障结果输出模块，包含：

内容搜索子模块，负责接收用户的操作给出的输入指令信号，获取用户输入的汽车故障描述的内容，对内容进行搜索，得到关键字或关键词；

模型建立子模块，负责使用自然语言处理和深度学习技术构建深度学习模型，以汽车故障描述数据、维修手册及专家数据库作为训练集训练深度学习模型，得到学习故障描述和维修建议之间的关联关系；

建议生成子模块，负责当用户输入汽车故障描述的关键字或关键词时，查询知识图谱获取与故障描述相关的专业知识，作为提示辅助故障定位；深度学习模型根据知识图谱查找的结果，结合故障发生的位置，基于训练好的深度学习模型，深度学习模型根据故障描述生成相应的维修建议，维修建议包含维修步骤、零部件更换建议和维修费用估计。

本发明首先获取汽车故障描述数据、维修手册及专家数据库，进行预处理，得到与汽车故障问答的对话数据，并对对话数据进行格式化处理，得到格式化处理后的对话数据；其次将格式化处理后的对话数据进行关系映射，以汽车故障描述、维修手册及专家数据库作为节点通过关系映射，将节点连接，形成知识图谱；然后使用汽车故障描述数据、维修手册、专家数据库及格式化处理的对话数据，对大型语言模型进行垂直领域的多任务微调训练；最后获取用户输入的汽车故障描述，查询知识图谱获取专业知识作为汽车故障描述的提示，并对汽车故障进行定位，同时大型语言模型生成维修建议，呈现故障定位结果及维修建议；上述方案基于大型语言模型LLM的汽车故障定位和维修建议，实现了自动化的故障定位：利用大型语言模型LLM的强大语言理解和生成能力，能够根据用户输入的故障描述，快速而准确地定位故障的根本原因；准确的维修建议：结合汽车领域的专业知识，大型语言模型LLM能够生成准确、详细的维修建议，包括维修步骤、零部件更换建议和维修费用估计等；实时的交互和反馈：用户可以与系统进行实时的对话交互，进一步澄清问题、获取更多信息或提出进一步的需求，以满足用户的个性化需求和提供更好的用户体验。本实施例将有效提高汽车故障处理的效率和准确性，为用户提供及时、可靠的故障定位和维修建议服务。与传统的查询方式相比，本实施例能够提供更快速、全面和精确的解决方案，提高了用户的满意度和使用体验；在本实施例中大型语言模型LLM优先选取清华开源的ChatGLM-6B模型作为LLM的基座，可以根据实际需求选择其他的模型。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明实施例1中基于深度学习的汽车故障模型的维修建议生成方法流程图；

图2为本发明实施例2中预处理及格式化处理的过程图；

图3为本发明实施例3中形成知识图谱的过程图；

图4为本发明实施例4中对大型语言模型进行垂直领域的多任务微调训练的过程图；

图5为本发明实施例5中呈现故障定位结果及维修建议的过程图；

图6为本发明实施例6中得到关键字或关键词的过程图；

图7为本发明实施例7中基于深度学习的汽车故障模型的维修建议生成系统框图；

图8为本发明实施例8中数据获取处理模块框图；

图9为本发明实施例9中知识图谱形成模块框图；

图10为本发明实施例10中模型微调训练模块框图；

图11为本发明实施例11中故障结果输出模块框图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

在本申请实施例使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请实施例。在本申请实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包含多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。在本申请的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序，也不能理解为指示或暗示相对重要性。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。

实施例1：如图1所示，本发明实施例提供了一种基于深度学习的汽车故障模型的维修建议生成方法，包含以下步骤：

S100：获取汽车故障描述数据、维修手册及专家数据库，进行预处理，得到与汽车故障问答的对话数据，并对对话数据进行格式化处理，得到格式化处理后的对话数据；

S200：将格式化处理后的对话数据进行关系映射，以汽车故障描述、维修手册及专家数据库作为节点通过关系映射，将节点连接，形成知识图谱；

S300：使用汽车故障描述数据、维修手册、专家数据库及格式化处理的对话数据，对大型语言模型进行垂直领域的多任务微调训练；

S400：获取用户输入的汽车故障描述，查询知识图谱获取专业知识作为汽车故障描述的提示，并对汽车故障进行定位，同时大型语言模型生成维修建议，呈现故障定位结果及维修建议；

上述技术方案的工作原理和有益效果为：本实施例首先获取汽车故障描述数据、维修手册及专家数据库，进行预处理，得到与汽车故障问答的对话数据，并对对话数据进行格式化处理，得到格式化处理后的对话数据；其次将格式化处理后的对话数据进行关系映射，以汽车故障描述、维修手册及专家数据库作为节点通过关系映射，将节点连接，形成知识图谱；然后使用汽车故障描述数据、维修手册、专家数据库及格式化处理的对话数据，对大型语言模型进行垂直领域的多任务微调训练；最后获取用户输入的汽车故障描述，查询知识图谱获取专业知识作为汽车故障描述的提示，并对汽车故障进行定位，同时大型语言模型生成维修建议，呈现故障定位结果及维修建议；上述方案基于大型语言模型LLM的汽车故障定位和维修建议，实现了自动化的故障定位：利用大型语言模型LLM的强大语言理解和生成能力，能够根据用户输入的故障描述，快速而准确地定位故障的根本原因；准确的维修建议：结合汽车领域的专业知识，大型语言模型LLM能够生成准确、详细的维修建议，包括维修步骤、零部件更换建议和维修费用估计等；实时的交互和反馈：用户可以与系统进行实时的对话交互，进一步澄清问题、获取更多信息或提出进一步的需求，以满足用户的个性化需求和提供更好的用户体验。本实施例将有效提高汽车故障处理的效率和准确性，为用户提供及时、可靠的故障定位和维修建议服务。与传统的查询方式相比，本实施例能够提供更快速、全面和精确的解决方案，提高了用户的满意度和使用体验；在本实施例中大型语言模型LLM优先选取清华开源的ChatGLM-6B模型作为LLM的基座，可以根据实际需求选择其他的模型。

实施例2：如图2所示，在实施例1的基础上，本发明实施例提供的预处理及格式化处理的过程，包含以下步骤：

S101：对汽车故障描述数据、维修手册及专家数据库进行文本清洗，得到不包含错误文本及干扰信息文本的对话数据，进行词性标注，得到对话数据对应的词性标注文本，词性标注文本包含一个分词的多种语言的表述分词；

S102：计算词性标注文本中每个分词的词向量及字向量，构成词性标注文本中每个分词的词组合向量，再将每个分词的词组合向量及词性标注依存标签拼合构成每个分词的内容向量，得到预处理后的包含汽车故障描述数据、维修手册及专家数据库的文本数据；

S103：从文本数据进行筛选得到与汽车故障问答的对话数据，对对话数据按照任务需求进行格式化处理；

若是文本概括性方案，直接格式化为一一配对的形式，若是多轮对话型数据，需要把数据格式化为“{“question”:xxx,“prompt”:xxx,“answer”:xxx,“history”:xxx}”，需要history字段衔接上一个问题和回答一并作为对话历史一并输入到大型语言模型中，第一条对话数据，history字段置为空即可，其次，考虑到模型的输入长度是有限的，若是对话历史记录较长，较远的对话记录是需要被滚动截断；

上述技术方案的工作原理和有益效果为：本实施例首先对汽车故障描述数据、维修手册及专家数据库进行文本清洗，得到不包含错误文本及干扰信息文本的对话数据，进行词性标注，得到对话数据对应的词性标注文本，词性标注文本包含一个分词的多种语言的表述分词；其次计算词性标注文本中每个分词的词向量及字向量，构成词性标注文本中每个分词的词组合向量，再将每个分词的词组合向量及词性标注依存标签拼合构成每个分词的内容向量，得到预处理后的包含汽车故障描述数据、维修手册及专家数据库的文本数据；最后从文本数据进行筛选得到与汽车故障问答的对话数据，对对话数据按照任务需求进行格式化处理；若是文本概括性方案，直接格式化为一一配对的形式，若是多轮对话型数据，需要把数据格式化为“{“question”:xxx,“prompt”:xxx,“answer”:xxx,“history”:xxx}”，需要history字段衔接上一个问题和回答一并作为对话历史一并输入到大型语言模型中，第一条对话数据，history字段置为空即可，其次，考虑到模型的输入长度是有限的，若是对话历史记录较长，较远的对话记录是需要被滚动截断；上述方案通过清洗错误文本和干扰信息文本，提高大型语言模型的训练数据的质量，避免大型语言模型学习到不准确或无关的知识；词性标注：对对话数据进行词性标注可以获得每个分词的词性信息，有助于大型语言模型理解和处理语言中的语法结构和上下文关系；计算词向量和字向量：通过计算每个分词的词向量和字向量，将文本转换为数值表示，方便大型语言模型进行处理和学习；构建词组合向量和内容向量：通过将词向量和字向量组合，并结合词性标注和依存标签，构建每个分词的内容向量，丰富了大型语言模型对文本信息的理解和表达能力；格式化处理对话数据：根据任务需求，将对话数据格式化为一一配对或多轮对话型的形式，使其符合大型语言模型的输入要求，以便进行问答或生成式的对话处理。本实施例将汽车故障描述数据、维修手册及专家数据库转化为供大型语言模型训练和应用的数据形式，以实现更准确、有用的汽车故障问答或生成式对话。

实施例3：如图3所示，在实施例1的基础上，本发明实施例提供的形成知识图谱的过程，包含以下步骤：

S201：构建与对话数据对应的数据关联模型，数据关联模型的节点为汽车故障描述、维修手册及专家数据库；

S202：根据数据关联模型，从节点中获取与对话数据对应的根节点，通过根节点建立对话数据与汽车故障描述、维修手册及专家数据库的连接关系，获取根节点到对话数据的路径；

S203：将路径两两合并，获取最小连通图，将节点和最小连通图的顶点用一条边连接起来形成知识图谱，合并所有对话数据的知识图谱：将知识图谱中的所有公共节点和公共边合并，并更新所有公共节点和公共边的属性值，最后得到整个对话数据的知识图谱；

上述技术方案的工作原理和有益效果为：本实施例首先构建与对话数据对应的数据关联模型，数据关联模型的节点为汽车故障描述、维修手册及专家数据库；其次根据数据关联模型，从节点中获取与对话数据对应的根节点，通过根节点建立对话数据与汽车故障描述、维修手册及专家数据库的连接关系，获取根节点到对话数据的路径；最后将路径两两合并，获取最小连通图，将节点和最小连通图的顶点用一条边连接起来形成知识图谱，合并所有对话数据的知识图谱：将知识图谱中的所有公共节点和公共边合并，并更新所有公共节点和公共边的属性值，最后得到整个对话数据的知识图谱；上述方案通过将不同类型的数据进行关联，组织和整合各种知识资源，使得知识更加有条理和易于理解；提供全面的信息：知识图谱包含多种类型的信息，例如汽车故障描述、维修手册及专家数据库等，从而提供全面的信息，帮助用户更好地理解和解决问题；支持智能推理和决策：知识图谱的结构化表示方式可以支持智能推理和决策，通过对知识图谱进行分析和推理，帮助用户做出更准确和合理的决策；持续更新和优化：通过对知识图谱中的公共节点和公共边进行合并和更新，不断完善和优化知识图谱，保持其与实际情况的一致性和准确性。本实施例提供一个基于对话数据的知识图谱，使得不同类型的数据能够有机地组织和整合在一起，形成一个有价值的知识资源，为用户提供更好的服务和决策支持。

实施例4：如图4所示，在实施例1的基础上，本发明实施例提供的对大型语言模型进行垂直领域的多任务微调训练的过程，包含以下步骤：

S301：使用收集到的汽车故障描述数据、维修手册、专家知识库及格式化处理的问答对话数据，以用户输入的故障描述作为问题question，对故障描述进行分词；

S302：通过关键词查找知识图谱，得到的维修手册和专家知识库数据作为提示prompt，故障定位及维修建议作为答案answer，对大语言模型LLM进行垂直领域改进预训练语言模型ptuning-v2(prefix-tuning-v2)的多任务微调训练；

S303：通过注意力机制及旋转位置编码，使大语言模型LLM正确的理解输入描述及提示，并生成准确及连贯的回答和建议；对汽车故障描述数据、维修手册、专家知识库及格式化处理的问答对话数据进行量化，并对多任务微调训练后的大语言模型进行量化，得到量化后的大语言模型；

上述技术方案的工作原理和有益效果为：本实施例首先使用收集到的汽车故障描述数据、维修手册、专家知识库及格式化处理的问答对话数据，以用户输入的故障描述作为问题question，对故障描述进行分词；其次通过关键词查找知识图谱，得到的维修手册和专家知识库数据作为提示prompt，故障定位及维修建议作为答案answer，对大语言模型LLM进行垂直领域改进预训练语言模型ptuning-v2(prefix-tuning-v2)的多任务微调训练；最后通过注意力机制及旋转位置编码，使大语言模型LLM正确的理解输入描述及提示，并生成准确及连贯的回答和建议；对汽车故障描述数据、维修手册、专家知识库及格式化处理的问答对话数据进行量化，并对多任务微调训练后的大语言模型进行量化，得到量化后的大语言模型；上述方案利用人工智能技术提供一个智能化的汽车故障定位和维修建议系统，通过收集和整理多源数据，包括汽车故障描述、维修手册、专家知识库和问答对话数据，结合自然语言处理和知识图谱技术，通过多任务微调训练改进的预训练语言模型，实现对用户输入的故障描述进行分析、理解和回答；通过注意力机制和旋转位置编码等技术，提高语言模型对输入和提示的理解能力，并生成准确和连贯的回答和建议。本实施例提供快速准确的故障定位和维修建议：通过智能化的分析和理解，系统根据用户输入的故障描述，快速定位可能的故障原因，并给出相应的维修建议，提高维修效率和准确度；提高用户体验和满意度：用户通过简单的文字描述故障，获得专业的回答和建议，无需专业知识和经验，提高用户的满意度，减少因故障带来的困扰；节约维修成本和时间：系统提供的准确维修建议帮助维修人员快速定位和解决故障，减少了维修过程中的试错和调试时间，提高了维修效率，降低了维修成本；知识库的积累和共享：通过收集和整理多源数据，包括故障描述、维修手册和专家知识库，系统可以不断积累和更新知识，为更多的故障提供准确的定位和解决方案，并可将这些知识进行共享，提高整个行业的维修水平和效率。

实施例5：如图5所示，在实施例1的基础上，本发明实施例提供的呈现故障定位结果及维修建议的过程，包含以下步骤：

S401：接收用户的操作给出的输入指令信号，获取用户输入的汽车故障描述的内容，对内容进行搜索，得到关键字或关键词；

S402：使用自然语言处理和深度学习技术构建深度学习模型，以汽车故障描述数据、维修手册及专家数据库作为训练集训练深度学习模型，得到学习故障描述和维修建议之间的关联关系；

S403：当用户输入汽车故障描述的关键字或关键词时，查询知识图谱获取与故障描述相关的专业知识，作为提示辅助故障定位；深度学习模型根据知识图谱查找的结果，结合故障发生的位置，基于训练好的深度学习模型，深度学习模型根据故障描述生成相应的维修建议，维修建议包含维修步骤、零部件更换建议和维修费用估计等；其中深度学习模型可以采用循环神经网络(RNN)：RNN能够处理序列数据，并且在生成文本方面表现出色，通过将故障描述输入到RNN中，可以逐步生成相应的维修建议；长短时记忆网络(LSTM)：LSTM是一种特殊的RNN，通过引入门控机制来解决长期依赖问题。LSTM在处理长文本时表现更好，可以更好地捕捉故障描述中的上下文信息；Transformer：Transformer是一种基于自注意力机制的模型，被广泛应用于自然语言处理任务。Transformer能够并行处理输入序列，同时捕捉全局的语义信息，适用于较长的故障描述生成维修建议；

上述技术方案的工作原理和有益效果为：本实施例首先接收用户的操作给出的输入指令信号，获取用户输入的汽车故障描述的内容，对内容进行搜索，得到关键字或关键词；其次使用自然语言处理和深度学习技术构建深度学习模型，以汽车故障描述数据、维修手册及专家数据库作为训练集训练深度学习模型，得到学习故障描述和维修建议之间的关联关系；最后当用户输入汽车故障描述的关键字或关键词时，查询知识图谱获取与故障描述相关的专业知识，作为提示辅助故障定位；深度学习模型根据知识图谱查找的结果，结合故障发生的位置，基于训练好的深度学习模型，深度学习模型根据故障描述生成相应的维修建议，维修建议包含维修步骤、零部件更换建议和维修费用估计等；其中深度学习模型可以采用循环神经网络(RNN)：RNN能够处理序列数据，并且在生成文本方面表现出色，通过将故障描述输入到RNN中，可以逐步生成相应的维修建议；长短时记忆网络(LSTM)：LSTM是一种特殊的RNN，通过引入门控机制来解决长期依赖问题。LSTM在处理长文本时表现更好，可以更好地捕捉故障描述中的上下文信息；Transformer：Transformer是一种基于自注意力机制的模型，被广泛应用于自然语言处理任务。Transformer能够并行处理输入序列，同时捕捉全局的语义信息，适用于较长的故障描述生成维修建议；上述方案提高用户满意度：通过获取用户输入的汽车故障描述，系统能够快速准确地理解用户的需求，并给出相应的维修建议，将大大提高用户的满意度，增强用户体验；提供精准的维修建议：系统能够根据用户输入的关键字或关键词，从知识图谱中查询到与之相关的汽车故障描述，并结合故障发生的位置，给出具体的维修建议，能够确保维修建议的准确性和针对性；节省用户时间和精力：用户无需自己去搜索和整理大量的汽车维修信息，系统能够快速为其提供相关的维修建议，节省用户的时间和精力，让用户更加便捷地解决汽车故障问题；提升维修效率和准确性：系统通过知识图谱的查询，获取到丰富的汽车故障描述和维修步骤等信息，帮助维修人员更好地理解和解决故障，提高维修效率和准确性。本实施例可以提供个性化的汽车维修建议，帮助用户解决汽车故障问题，提高用户满意度，并提升维修效率和准确性。

实施例6：如图6所示，在实施例5的基础上，本发明实施例提供的得到关键字或关键词的过程，包含以下步骤：

S4011：获取包含多个字或词的汽车故障描述的内容，搜索得到的第一从关键字或词和第一从关键字或词后续的第二从关键字或词构成第一主关键字或词，通过将第一从关键字或词和第二从关键字或词关联的知识图谱的节点，与汽车故障描述的内容进行匹配，计算第一从关键字或词的第一评分，及第二从关键字或词的第二评分；

S4012：根据第一评分从汽车故障描述的内容检测第一从关键字或词，根据第二评分从汽车故障描述的内容检测第二从关键字或词；

S4013：从包含多个字或词的汽车故障描述的内容检测到第一从关键字或词和第二从关键字或词时，接收第一从关键字或词和第二从关键字或词，得到由第一从关键字或词和第二从关键字或词组成的关键字或关键词；

上述技术方案的工作原理和有益效果为：本实施例首先获取包含多个字或词的汽车故障描述的内容，搜索得到的第一从关键字或词和第一从关键字或词后续的第二从关键字或词构成第一主关键字或词，通过将第一从关键字或词和第二从关键字或词关联的知识图谱的节点，与汽车故障描述的内容进行匹配，计算第一从关键字或词的第一评分，及第二从关键字或词的第二评分；其次根据第一评分从汽车故障描述的内容检测第一从关键字或词，根据第二评分从汽车故障描述的内容检测第二从关键字或词；最后从包含多个字或词的汽车故障描述的内容检测到第一从关键字或词和第二从关键字或词时，接收第一从关键字或词和第二从关键字或词，得到由第一从关键字或词和第二从关键字或词组成的关键字或关键词；上述方案提高关键字或关键词的准确性：通过对汽车故障描述进行搜索和匹配，得到的第一从关键字或词和第二从关键字或词组成的关键字或关键词更准确地描述了故障情况，避免误解和歧义，提高后续查询和分析的准确性；提升知识图谱的查询效果：通过将第一从关键字或词和第二从关键字或词关联的知识图谱节点与汽车故障描述进行匹配，得到更相关的信息，提升知识图谱的查询效果，减少不相关的信息干扰，提高查询结果的质量；加强对维修建议的理解和分析：通过获取由第一从关键字或词和第二从关键字或词组成的关键字或关键词，能够更全面地理解和分析汽车故障情况，为后续的维修建议提供更充分的依据，提高建议的可靠性和实用性。本实施例通过对汽车故障描述进行分析和匹配，提取关键字或关键词，可以提高准确性、查询效果和理解分析能力，从而为用户提供更准确、全面的维修建议。

实施例7：如图7所示，在实施例1～实施例6的基础上，本发明实施例提供了一种基于深度学习的汽车故障模型的维修建议生成系统，包含：

数据获取处理模块，负责获取汽车故障描述数据、维修手册及专家数据库，进行预处理，得到与汽车故障问答的对话数据，并对对话数据进行格式化处理，得到格式化处理后的对话数据；

知识图谱形成模块，负责将格式化处理后的对话数据进行关系映射，以汽车故障描述、维修手册及专家数据库作为节点通过关系映射，将节点连接，形成知识图谱；

模型微调训练模块，负责使用汽车故障描述数据、维修手册、专家数据库及格式化处理的对话数据，对大型语言模型进行垂直领域的多任务微调训练；

故障结果输出模块，负责获取用户输入的汽车故障描述，查询知识图谱获取专业知识作为汽车故障描述的提示，并对汽车故障进行定位，同时大型语言模型生成维修建议，呈现故障定位结果及维修建议；

上述技术方案的工作原理和有益效果为：本实施例的数据获取处理模块获取汽车故障描述数据、维修手册及专家数据库，进行预处理，得到与汽车故障问答的对话数据，并对对话数据进行格式化处理，得到格式化处理后的对话数据；知识图谱形成模块将格式化处理后的对话数据进行关系映射，以汽车故障描述、维修手册及专家数据库作为节点通过关系映射，将节点连接，形成知识图谱；模型微调训练模块使用汽车故障描述数据、维修手册、专家数据库及格式化处理的对话数据，对大型语言模型进行垂直领域的多任务微调训练；故障结果输出模块获取用户输入的汽车故障描述，查询知识图谱获取专业知识作为汽车故障描述的提示，并对汽车故障进行定位，同时大型语言模型生成维修建议，呈现故障定位结果及维修建议；上述方案提高关键字或关键词的准确性：通过对汽车故障描述进行搜索和匹配，得到的第一从关键字或词和第二从关键字或词组成的关键字或关键词更准确地描述了故障情况，避免误解和歧义，提高后续查询和分析的准确性；提升知识图谱的查询效果：通过将第一从关键字或词和第二从关键字或词关联的知识图谱节点与汽车故障描述进行匹配，得到更相关的信息，提升知识图谱的查询效果，减少不相关的信息干扰，提高查询结果的质量；加强对维修建议的理解和分析：通过获取由第一从关键字或词和第二从关键字或词组成的关键字或关键词，能够更全面地理解和分析汽车故障情况，为后续的维修建议提供更充分的依据，提高建议的可靠性和实用性。本实施例通过对汽车故障描述进行分析和匹配，提取关键字或关键词，可以提高准确性、查询效果和理解分析能力，从而为用户提供更准确、全面的维修建议。上述方案基于大型语言模型LLM的汽车故障定位和维修建议，实现了自动化的故障定位：利用大型语言模型LLM的强大语言理解和生成能力，能够根据用户输入的故障描述，快速而准确地定位故障的根本原因；准确的维修建议：结合汽车领域的专业知识，大型语言模型LLM能够生成准确、详细的维修建议，包括维修步骤、零部件更换建议和维修费用估计等；实时的交互和反馈：用户可以与系统进行实时的对话交互，进一步澄清问题、获取更多信息或提出进一步的需求，以满足用户的个性化需求和提供更好的用户体验。本实施例将有效提高汽车故障处理的效率和准确性，为用户提供及时、可靠的故障定位和维修建议服务。与传统的查询方式相比，本实施例能够提供更快速、全面和精确的解决方案，提高了用户的满意度和使用体验；在本实施例中大型语言模型LLM优先选取清华开源的ChatGLM-6B模型作为LLM的基座，可以根据实际需求选择其他的模型。

实施例8：如图8所示，在实施例7的基础上，本发明实施例提供的数据获取处理模块，包含：

文本清洗子模块，负责对汽车故障描述数据、维修手册及专家数据库进行文本清洗，得到不包含错误文本及干扰信息文本的对话数据，进行词性标注，得到对话数据对应的词性标注文本，词性标注文本包含一个分词的多种语言的表述分词；

向量计算子模块，负责计算词性标注文本中每个分词的词向量及字向量，构成词性标注文本中每个分词的词组合向量，再将每个分词的词组合向量及词性标注依存标签拼合构成每个分词的内容向量，得到预处理后的包含汽车故障描述数据、维修手册及专家数据库的文本数据；

格式化处理子模块，负责从文本数据进行筛选得到与汽车故障问答的对话数据，对对话数据按照任务需求进行格式化处理；

上述技术方案的工作原理和有益效果为：本实施例的文本清洗子模块对汽车故障描述数据、维修手册及专家数据库进行文本清洗，得到不包含错误文本及干扰信息文本的对话数据，进行词性标注，得到对话数据对应的词性标注文本，词性标注文本包含一个分词的多种语言的表述分词；向量计算子模块计算词性标注文本中每个分词的词向量及字向量，构成词性标注文本中每个分词的词组合向量，再将每个分词的词组合向量及词性标注依存标签拼合构成每个分词的内容向量，得到预处理后的包含汽车故障描述数据、维修手册及专家数据库的文本数据；格式化处理子模块从文本数据进行筛选得到与汽车故障问答的对话数据，对对话数据按照任务需求进行格式化处理；上述方案通过清洗错误文本和干扰信息文本，提高大型语言模型的训练数据的质量，避免大型语言模型学习到不准确或无关的知识；词性标注：对对话数据进行词性标注可以获得每个分词的词性信息，有助于大型语言模型理解和处理语言中的语法结构和上下文关系；计算词向量和字向量：通过计算每个分词的词向量和字向量，将文本转换为数值表示，方便大型语言模型进行处理和学习；构建词组合向量和内容向量：通过将词向量和字向量组合，并结合词性标注和依存标签，构建每个分词的内容向量，丰富了大型语言模型对文本信息的理解和表达能力；格式化处理对话数据：根据任务需求，将对话数据格式化为一一配对或多轮对话型的形式，使其符合大型语言模型的输入要求，以便进行问答或生成式的对话处理。本实施例将汽车故障描述数据、维修手册及专家数据库转化为供大型语言模型训练和应用的数据形式，以实现更准确、有用的汽车故障问答或生成式对话。

实施例9：如图9所示，在实施例7的基础上，本发明实施例提供的知识图谱形成模块，包含：

模型构建子模块，负责构建与对话数据对应的数据关联模型，数据关联模型的节点为汽车故障描述、维修手册及专家数据库；

路径获取子模块，负责根据数据关联模型，从节点中获取与对话数据对应的根节点，通过根节点建立对话数据与汽车故障描述、维修手册及专家数据库的连接关系，获取根节点到对话数据的路径；

节点连接子模块，负责将路径两两合并，获取最小连通图，将节点和最小连通图的顶点用一条边连接起来形成知识图谱，合并所有对话数据的知识图谱：将知识图谱中的所有公共节点和公共边合并，并更新所有公共节点和公共边的属性值，最后得到整个对话数据的知识图谱；

上述技术方案的工作原理和有益效果为：本实施例的模型构建子模块构建与对话数据对应的数据关联模型，数据关联模型的节点为汽车故障描述、维修手册及专家数据库；路径获取子模块根据数据关联模型，从节点中获取与对话数据对应的根节点，通过根节点建立对话数据与汽车故障描述、维修手册及专家数据库的连接关系，获取根节点到对话数据的路径；节点连接子模块将路径两两合并，获取最小连通图，将节点和最小连通图的顶点用一条边连接起来形成知识图谱，合并所有对话数据的知识图谱：将知识图谱中的所有公共节点和公共边合并，并更新所有公共节点和公共边的属性值，最后得到整个对话数据的知识图谱；上述方案通过将不同类型的数据进行关联，组织和整合各种知识资源，使得知识更加有条理和易于理解；提供全面的信息：知识图谱包含多种类型的信息，例如汽车故障描述、维修手册及专家数据库等，从而提供全面的信息，帮助用户更好地理解和解决问题；支持智能推理和决策：知识图谱的结构化表示方式可以支持智能推理和决策，通过对知识图谱进行分析和推理，帮助用户做出更准确和合理的决策；持续更新和优化：通过对知识图谱中的公共节点和公共边进行合并和更新，不断完善和优化知识图谱，保持其与实际情况的一致性和准确性。本实施例提供一个基于对话数据的知识图谱，使得不同类型的数据能够有机地组织和整合在一起，形成一个有价值的知识资源，为用户提供更好的服务和决策支持。

实施例10：如图10所示，在实施例7的基础上，本发明实施例提供的模型微调训练模块，包含：

分词处理子模块，负责使用收集到的汽车故障描述数据、维修手册、专家知识库及格式化处理的问答对话数据，以用户输入的故障描述作为问题question，对故障描述进行分词；

训练执行子模块，负责通过关键词查找知识图谱，得到的维修手册和专家知识库数据作为提示prompt，故障定位及维修建议作为答案answer，对大语言模型LLM进行垂直领域改进预训练语言模型ptuning-v2的多任务微调训练；

模型处理子模块，负责通过注意力机制及旋转位置编码，使大语言模型LLM正确的理解输入描述及提示，并生成准确及连贯的回答和建议；对汽车故障描述数据、维修手册、专家知识库及格式化处理的问答对话数据进行量化，并对多任务微调训练后的大语言模型进行量化，得到量化后的大语言模型；

上述技术方案的工作原理和有益效果为：本实施例的分词处理子模块使用收集到的汽车故障描述数据、维修手册、专家知识库及格式化处理的问答对话数据，以用户输入的故障描述作为问题question，对故障描述进行分词；训练执行子模块通过关键词查找知识图谱，得到的维修手册和专家知识库数据作为提示prompt，故障定位及维修建议作为答案answer，对大语言模型LLM进行垂直领域改进预训练语言模型ptuning-v2的多任务微调训练；模型处理子模块通过注意力机制及旋转位置编码，使大语言模型LLM正确的理解输入描述及提示，并生成准确及连贯的回答和建议；对汽车故障描述数据、维修手册、专家知识库及格式化处理的问答对话数据进行量化，并对多任务微调训练后的大语言模型进行量化，得到量化后的大语言模型；上述方案利用人工智能技术提供一个智能化的汽车故障定位和维修建议系统，通过收集和整理多源数据，包括汽车故障描述、维修手册、专家知识库和问答对话数据，结合自然语言处理和知识图谱技术，通过多任务微调训练改进的预训练语言模型，实现对用户输入的故障描述进行分析、理解和回答；通过注意力机制和旋转位置编码等技术，提高语言模型对输入和提示的理解能力，并生成准确和连贯的回答和建议。本实施例提供快速准确的故障定位和维修建议：通过智能化的分析和理解，系统根据用户输入的故障描述，快速定位可能的故障原因，并给出相应的维修建议，提高维修效率和准确度；提高用户体验和满意度：用户通过简单的文字描述故障，获得专业的回答和建议，无需专业知识和经验，提高用户的满意度，减少因故障带来的困扰；节约维修成本和时间：系统提供的准确维修建议帮助维修人员快速定位和解决故障，减少了维修过程中的试错和调试时间，提高了维修效率，降低了维修成本；知识库的积累和共享：通过收集和整理多源数据，包括故障描述、维修手册和专家知识库，系统可以不断积累和更新知识，为更多的故障提供准确的定位和解决方案，并可将这些知识进行共享，提高整个行业的维修水平和效率。

实施例11：如图11所示，在实施例7的基础上，本发明实施例提供的故障结果输出模块，包含：

内容搜索子模块，负责接收用户的操作给出的输入指令信号，获取用户输入的汽车故障描述的内容，对内容进行搜索，得到关键字或关键词；

模型建立子模块，负责使用自然语言处理和深度学习技术构建深度学习模型，以汽车故障描述数据、维修手册及专家数据库作为训练集训练深度学习模型，得到学习故障描述和维修建议之间的关联关系；

建议生成子模块，负责当用户输入汽车故障描述的关键字或关键词时，查询知识图谱获取与故障描述相关的专业知识，作为提示辅助故障定位；深度学习模型根据知识图谱查找的结果，结合故障发生的位置，基于训练好的深度学习模型，深度学习模型根据故障描述生成相应的维修建议，维修建议包含维修步骤、零部件更换建议和维修费用估计等；其中深度学习模型可以采用循环神经网络(RNN)：RNN能够处理序列数据，并且在生成文本方面表现出色，通过将故障描述输入到RNN中，可以逐步生成相应的维修建议；长短时记忆网络(LSTM)：LSTM是一种特殊的RNN，通过引入门控机制来解决长期依赖问题。LSTM在处理长文本时表现更好，可以更好地捕捉故障描述中的上下文信息；Transformer：Transformer是一种基于自注意力机制的模型，被广泛应用于自然语言处理任务。Transformer能够并行处理输入序列，同时捕捉全局的语义信息，适用于较长的故障描述生成维修建议；其中使用自然语言处理和深度学习技术构建深度学习模型，来学习汽车故障描述和维修建议之间的关联关系，可以按照以下步骤进行：数据收集和整理：收集汽车故障描述数据、维修手册和专家数据库等相关数据。将这些数据整理成可以用于训练的格式，例如将故障描述和维修建议配对成样本；文本预处理：对收集到的文本数据进行预处理，包括去除噪声、分词、去除停用词、词干化或词形还原等操作，可以使用自然语言处理技术和相应的库来实现，如NLTK、spaCy等；特征表示：将预处理后的文本数据转换为适合深度学习模型输入的表示形式，常用的方法包括词袋模型、TF-IDF和词嵌入等。可以使用预训练的词向量模型(如Word2Vec、GloVe等)将单词转换为低维连续向量表示；模型选择和构建：根据任务需求选择合适的深度学习模型。可以考虑使用序列模型，如循环神经网络(RNN)或长短时记忆网络(LSTM)，来处理故障描述序列。可以使用卷积神经网络(CNN)来提取故障描述中的局部特征。可以使用注意力机制(Attention)来关注与维修建议相关的重要部分；模型训练和调优：使用已配对的故障描述和维修建议数据对模型进行训练。可以使用交叉熵损失函数，结合优化算法(如Adam)来优化模型参数。可以使用正则化技术(如dropout)来防止过拟合。通过调整超参数，如学习率、批量大小等来优化模型的性能。上述技术方案的工作原理和有益效果为：本实施例的内容搜索子模块接收用户的操作给出的输入指令信号，获取用户输入的汽车故障描述的内容，对内容进行搜索，得到关键字或关键词；模型建立子模块使用自然语言处理和深度学习技术构建深度学习模型，以汽车故障描述数据、维修手册及专家数据库作为训练集训练深度学习模型，得到学习故障描述和维修建议之间的关联关系；建议生成子模块当用户输入汽车故障描述的关键字或关键词时，查询知识图谱获取与故障描述相关的专业知识，作为提示辅助故障定位；深度学习模型根据知识图谱查找的结果，结合故障发生的位置，基于训练好的深度学习模型，深度学习模型根据故障描述生成相应的维修建议，维修建议包含维修步骤、零部件更换建议和维修费用估计等；其中深度学习模型可以采用循环神经网络(RNN)：RNN能够处理序列数据，并且在生成文本方面表现出色，通过将故障描述输入到RNN中，可以逐步生成相应的维修建议；长短时记忆网络(LSTM)：LSTM是一种特殊的RNN，通过引入门控机制来解决长期依赖问题。LSTM在处理长文本时表现更好，可以更好地捕捉故障描述中的上下文信息；Transformer：Transformer是一种基于自注意力机制的模型，被广泛应用于自然语言处理任务。Transformer能够并行处理输入序列，同时捕捉全局的语义信息，适用于较长的故障描述生成维修建议；上述方案提高用户满意度：通过获取用户输入的汽车故障描述，系统能够快速准确地理解用户的需求，并给出相应的维修建议，将大大提高用户的满意度，增强用户体验；提供精准的维修建议：系统能够根据用户输入的关键字或关键词，从知识图谱中查询到与之相关的汽车故障描述，并结合故障发生的位置，给出具体的维修建议，能够确保维修建议的准确性和针对性；节省用户时间和精力：用户无需自己去搜索和整理大量的汽车维修信息，系统能够快速为其提供相关的维修建议，节省用户的时间和精力，让用户更加便捷地解决汽车故障问题；提升维修效率和准确性：系统通过知识图谱的查询，获取到丰富的汽车故障描述和维修步骤等信息，帮助维修人员更好地理解和解决故障，提高维修效率和准确性。本实施例可以提供个性化的汽车维修建议，帮助用户解决汽车故障问题，提高用户满意度，并提升维修效率和准确性。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。