本发明涉及无线业务领域,尤其涉及一种生成网络数据的方法、装置及系统。
背景技术:
随着无线业务的发展,人们的生活与网络数据密不可分,网络数据指标也关系着网络配置、资源规划及业务推荐等各项业务。
网络数据的考核基于网管系统全网级KPI(Key Performance Indicator,关键绩效指标)指标,由人工计算生成相关的业务指标,反映的是全网整体的优化数据,仅能体现地区层面的平均水平,不能体现具体覆盖场景及不同终端类别的网络数据的特点及差异化。
现有技术生成区分场景或区分终端类别的网络数据时,首先由网管系统采集数据保存到数据库中,然后从数据库中选出相应的网络数据。例如,若要得到某个覆盖场景下的网络数据,需要先从业务数据库中获取业务指标,再从业务指标中选取该场景下的网络数据;若要得到某类终端相关的网络数据,需要从信令数据库中获取信令指标,人工根据终端类别将信令指标分类。这种人工分类和筛选网络数据的方式容易出错且操作复杂度高。
综上所述,现有的生成网络数据的方法不能准确体现不同终端种类的网络数据的特点及差异化,容易导致网络优化部门进行精细化的参数配置优化时不够准确,或导致网络资源规划不够合理。
技术实现要素:
本发明提供一种生成网络数据的方法、装置及系统,用以解决现有技术中 通过网管全网级KPI指标计算得到的网络数据不能准确体现不同终端类别的网络数据的特点及差异化的问题。
本发明实施例提供一种生成网络数据的方法,包括:
根据基站上报的当前接入的终端的终端标识,获取所述终端标识对应的终端类别标识,将所述终端标识和对应的终端类别标识发送给基站,以使所述基站将所述终端标识关联的业务指标与对应的终端类别标识进行绑定;
在设定时间获取所述基站上报的绑定终端类别标识的业务指标,根据设定的指标处理方式,对所述绑定终端类别标识的业务指标进行处理,生成所述终端类别标识对应的业务类网络数据。
可选的,将所述终端标识关联的信令指标与终端类别标识进行绑定;根据设定的指标处理方式,对所述绑定对应的终端类别标识的信令指标进行处理,生成绑定终端类别标识的信令类网络数据。
可选的,所述生成绑定终端类别标识的业务类网络数据及生成绑定终端类别标识的信令类网络数据之后,还包括:
获取用户所需信息;
根据所述用户所需信息及统计算法,对所述确定生成的绑定终端类别标识的业务类网络数据及绑定终端类别标识的信令类网络数据进行再处理,生成关联用户需求信息和终端类别标识的网络数据。
可选的,所述用户所需信息包括以下之一或组合:
所述基站对应的场景分类信息,所述基站对应的区域分类信息,所述基站的分布密度信息。
可选的,所述生成关联终端场景信息和终端类别标识信息的网络数据之后,还包括:
根据所述网络数据及预设的修正算法,修正所述业务类网络数据及所述信令类网络数据。
可选的,所述指标处理方式包括下列中的部分或全部:时间粒度、统计算 法和终端分类信息;
所述时间粒度包括以下之一:半小时粒度、小时粒度、天粒度、周粒度、月粒度;
所述统计算法包括以下之一:求和、求差、求平均、求最大值、求最小值;
所述终端分类信息包括以下之一:非智能手机、智能手机、CPE、MIFI、数据卡。
本发明实施例还提供一种生成网络数据的方法,包括:
将当前接入的终端的终端标识上报至网络数据处理中心,以使所述网络数据处理中心获取所述终端标识对应的终端类别标识,并将所述终端标识和对应的终端类别标识发送给基站;
根据所述终端标识和对应的终端类别标识,将所述终端标识关联的业务指标与对应的终端类别标识进行绑定;
在设定时间将所述绑定终端类别标识的业务指标发送至网络数据处理中心,以使所述网络数据处理中心根据设定的指标处理方式,对所述绑定终端类别标识的业务指标进行处理,生成绑定终端类别标识的业务类网络数据。
可选的,所述指标处理方式包括下列中的部分或全部:时间粒度、统计算法和终端分类信息;
所述时间粒度包括以下之一:半小时粒度、小时粒度、天粒度、周粒度、月粒度;
所述统计算法包括以下之一:求和、求差、求平均、求最大值、求最小值;
所述终端分类信息包括以下之一:非智能手机、智能手机、CPE、MIFI、数据卡。
本发明实施例还提供一种生成网络数据的系统,包括:
接收单元:用于根据基站上报的当前接入的终端的终端标识,获取所述终端标识对应的终端类别标识;
发送单元:用于将所述终端标识和对应的终端类别标识发送给基站,以使 所述基站将所述终端标识关联的业务指标与对应的终端类别标识进行绑定;
处理单元:用于在设定时间获取所述基站上报的绑定终端类别标识的业务指标,根据设定的指标处理方式,对所述绑定终端类别标识的业务指标进行处理,生成所述终端类别标识对应的业务类网络数据。
可选的,所述处理单元还用于:
将所述终端标识关联的信令指标与终端类别标识进行绑定;
根据设定的指标处理方式,对所述绑定对应的终端类别标识的信令指标进行处理,生成绑定终端类别标识的信令类网络数据。
可选的,所述处理单元还用于:
获取用户所需信息;
根据所述用户所需信息及统计算法,对所述确定生成的绑定终端类别标识的业务类网络数据及绑定终端类别标识的信令类网络数据进行再处理,生成关联用户需求信息和终端类别标识的网络数据。
可选的,所述用户所需信息包括以下之一或组合:
所述基站对应的场景分类信息,所述基站对应的区域分类信息,所述基站的分布密度信息。
可选的,所述处理单元还用于:
根据所述网络数据及预设的修正算法,修正所述业务类网络数据及所述信令类网络数据。
可选的,所述指标处理方式包括下列中的部分或全部:时间粒度、统计算法和终端分类信息;
所述时间粒度包括以下之一:半小时粒度、小时粒度、天粒度、周粒度、月粒度;
所述统计算法包括以下之一:求和、求差、求平均、求最大值、求最小值;
所述终端分类信息包括以下之一:非智能手机、智能手机、CPE、MIFI、数据卡。
本发明实施例还提供一种生成网络数据的装置,包括:
接收单元:用于将当前接入的终端的终端标识上报至网络数据处理中心,以使所述网络数据处理中心获取所述终端标识对应的终端类别标识,并将所述终端标识和对应的终端类别标识发送给基站;
处理单元:用于根据所述终端标识和对应的终端类别标识,将所述终端标识关联的业务指标与对应的终端类别标识进行绑定;
发送单元:用于在设定时间将所述绑定终端类别标识的业务指标发送至网络数据处理中心,以使所述网络数据处理中心根据设定的指标处理方式,对所述绑定终端类别标识的业务指标进行处理,生成绑定终端类别标识的业务类网络数据。
可选的,所述指标处理方式包括下列中的部分或全部:时间粒度、统计算法和终端分类信息;
所述时间粒度包括以下之一:半小时粒度、小时粒度、天粒度、周粒度、月粒度;
所述统计算法包括以下之一:求和、求差、求平均、求最大值、求最小值;
所述终端分类信息包括以下之一:非智能手机、智能手机、CPE、MIFI、数据卡。
本发明实施例提供的生成网络数据的方法、装置及系统,根据基站上报的当前接入的终端的终端标识,获取终端标识对应的终端类别标识,将终端标识和对应的终端类别标识发送给基站;在设定时间获取基站上报的绑定终端类别标识的业务指标,根据设定的指标处理方式,对所述绑定终端类别标识的业务指标进行处理,生成所述终端类别标识对应的业务类网络数据。本发明实施例提供的生成网络数据的方法及系统,能够生产终端类别标识对应的业务类网络数据,准确体现了不同终端类别的网络数据的特点及差异化的问题,便于网络资源的规划。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域的普通技术人员来讲,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。
图1为本发明实施例提供的一种生成网络数据的方法流程示意图;
图2为本发明实施例提供的另一种生成网络数据的方法流程示意图;
图3为本发明实施例提供的一种生成网络数据的系统结构示意图;
图4为本发明实施例提供的另一种生成网络数据的装置结构示意图;
图5为本发明实施例提供的一种生成网络数据的系统原理示意图;
图6为本发明实施例提供一种生成网络数据的方法流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部份实施例,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它实施例,都属于本发明保护的范围。
图1例性的示出了本发明实施例提供的一种生成网络数据的方法流程示意图,包括:
步骤101:根据基站上报的当前接入的终端的终端标识,获取终端标识对应的终端类别标识;
其中,终端标识是指网络中唯一标识用户的ID,可以是手机号码,也可以是网络设备中对用户进行唯一标识的号码,如IMEI(移动设备国际身份码,International Mobile Equipment Identity)等;终端类别可根据实际需要生成的网络数据而进行分类,例如终端类别可以为非智能手机、智能手机、CPE(无线终端接入设备,Customer Premise Equipment)、MIFI(便携式宽带无线装置, Mobile WiFI)、数据卡等;终端类别标识是对终端类别的标识,可以为数字字母等,且可以预先设定,例如,智能手机用户对应终端类别标识“1”、MIFI终端用户对应终端类别标识“2”。
进一步地,终端标识和终端类别标识的对应关系存储在网络数据处理中心,用户可以随时根据需要进行修改。
步骤102:将终端标识和对应的终端类别标识发送给基站,以使基站将终端标识关联的业务指标与对应的终端类别标识进行绑定;
例如,A用户为智能手机用户,B用户为MIFI用户,则基站对于A用户发起的所有业务指标均会标记为类别“1”,对B用户发起的所有业务指标均会标记为类别“2”。
步骤103:在设定时间获取所述基站上报的绑定终端类别标识的业务指标,根据设定的指标处理方式,对所述绑定终端类别标识的业务指标进行处理,生成所述终端类别标识对应的业务类网络数据。
具体地,网络数据处理中心接收基站按一定时间间隔上报的绑定终端类别标识的业务指标并进行处理。其中,指标处理方式包括时间粒度、统计算法和终端分类信息等。
其中,时间粒度包括但不限于:半小时粒度、小时粒度、天粒度、周粒度、月粒度;统计算法包括但不限于:求和、求差、求平均、求最大值、求最小值;终端分类信息包括但不限于:非智能手机、智能手机、CPE、MIFI、数据卡。
例如,网络数据处理中心每秒钟接收基站上报的智能手机用户的流量业务,经过一个小时累加后求平均值,可以得到基站下每分钟智能手机流量业务的平均值。
进一步地,网络数据处理中心可以将终端标识关联的信令指标与终端类别标识进行绑定;根据设定的指标处理方式,对绑定对应的终端类别标识的信令指标进行处理,生成绑定终端类别标识的信令类网络数据。具体处理方式与业务指标类似,在此不再赘述。
进一步地,生成绑定终端类别标识的业务类网络数据及生成绑定终端类别标识的信令类网络数据之后,网络数据处理中心还可以获取用户所需信息,根据用户所需信息及统计算法,对确定生成的绑定终端类别标识的业务类网络数据及绑定终端类别标识的信令类网络数据进行再处理,生成关联用户需求信息和终端类别标识的网络数据。
其中,用户所需信息包括基站对应的场景分类信息、基站对应的区域分类信息、基站的分布密度信息等。用户所需信息存储在网络数据处理中心,用户可以随时根据需要进行修改。
例如,用户可以获取场景分类信息,场景分类信息可以包括购物中心、交通枢纽、居民区、写字楼等,即可以获得某小区中有多少业务量是终端类别1产生的,有多少信令量是终端类别2产生的,由此对于不同场景和不同终端类别的业务数据量和信令数据量有更清楚的认知。
进一步地,生成关联终端场景信息和终端类别标识信息的网络数据之后,网络数据处理中心可以根据网络数据及预设的修正算法,修正业务类网络数据及信令类网络数据。
具体地,用户可根据需求预设不同的修正算法。例如,预设修正算法为加权平均算法,业务类网络数据的加权系数为0.7,信令类网络数据的加权系数为0.3,根据系数进行加权计算,得到最终的网络数据指标。在实际应用中通过生成业务指标和信令指标的准确性,适应性调整加权系数。
本发明实施例提供的生成网络数据的方法,根据基站上报的当前接入的终端的终端标识,获取终端标识对应的终端类别标识,将终端标识和对应的终端类别标识发送给基站;在设定时间获取基站上报的绑定终端类别标识的业务指标,根据设定的指标处理方式,对所述绑定终端类别标识的业务指标进行处理,生成所述终端类别标识对应的业务类网络数据。本发明实施例提供的生成网络数据的方法及系统,能够生产终端类别标识对应的业务类网络数据,准确体现了不同终端类别的网络数据的特点及差异化的问题,便于网络资源的规划。
相应地,本发明实施例还提供另一种成网络数据的方法,图2例性的示出了本发明实施例提供的一种生成网络数据的方法流程示意图,包括:
步骤201:将当前接入的终端的终端标识上报至网络数据处理中心,以使所网络数据处理中心获取终端标识对应的终端类别标识,并将终端标识和对应的终端类别标识发送给基站;
步骤202:根据终端标识和对应的终端类别标识,将终端标识关联的业务指标与对应的终端类别标识进行绑定;
步骤203:在设定时间将绑定终端类别标识的业务指标发送至网络数据处理中心,以使网络数据处理中心根据设定的指标处理方式,对绑定终端类别标识的业务指标进行处理,生成绑定终端类别标识的业务类网络数据。
具体地,基站按一定时间间隔上报网络数据处理中心的绑定终端类别标识的业务指标。其中,指标处理方式包括时间粒度、统计算法和终端分类信息等。
其中,时间粒度包括但不限于:半小时粒度、小时粒度、天粒度、周粒度、月粒度;统计算法包括但不限于:求和、求差、求平均、求最大值、求最小值;终端分类信息包括但不限于:非智能手机、智能手机、CPE、MIFI、数据卡。
基于同样的发明构思,本发明实施例还提供一种生成网络数据的系统,如图3所示,为本发明实施例提供的生成网络数据的系统结构示意图,包括:
接收单元301:用于根据基站上报的当前接入的终端的终端标识,获取终端标识对应的终端类别标识;
发送单元302:用于将终端标识和对应的终端类别标识发送给基站,以使基站将终端标识关联的业务指标与对应的终端类别标识进行绑定;
处理单元303:用于在设定时间获取基站上报的绑定终端类别标识的业务指标,根据设定的指标处理方式,对绑定终端类别标识的业务指标进行处理,生成终端类别标识对应的业务类网络数据。
可选的,处理单元303还用于:将终端标识关联的信令指标与终端类别标识进行绑定;根据设定的指标处理方式,对绑定对应的终端类别标识的信令指 标进行处理,生成绑定终端类别标识的信令类网络数据。
可选的,处理单元303还用于:获取用户所需信息;根据用户所需信息及统计算法,对确定生成的绑定终端类别标识的业务类网络数据及绑定终端类别标识的信令类网络数据进行再处理,生成关联用户需求信息和终端类别标识的网络数据。
可选的,处理单元303还用于:根据网络数据及预设的修正算法,修正业务类网络数据及信令类网络数据。
可选的,用户所需信息包括以下之一或组合:基站对应的场景分类信息,基站对应的区域分类信息,基站的分布密度信息。
可选的,指标处理方式包括下列中的部分或全部:时间粒度、统计算法和终端分类信息;时间粒度包括以下之一:半小时粒度、小时粒度、天粒度、周粒度、月粒度;统计算法包括以下之一:求和、求差、求平均、求最大值、求最小值;终端分类信息包括以下之一:非智能手机、智能手机、CPE、MIFI、数据卡。
基于同样的发明构思,本发明实施例还提供另一种生成网络数据的装置,如图4所示,为本发明实施例提供的生成网络数据的系统结构示意图,包括:
接收单元401:用于将当前接入的终端的终端标识上报至网络数据处理中心,以使网络数据处理中心获取终端标识对应的终端类别标识,并将终端标识和对应的终端类别标识发送给基站;
处理单元402:用于根据终端标识和对应的终端类别标识,将终端标识关联的业务指标与对应的终端类别标识进行绑定;
发送单元403:用于在设定时间将绑定终端类别标识的业务指标发送至网络数据处理中心,以使网络数据处理中心根据设定的指标处理方式,对绑定终端类别标识的业务指标进行处理,生成绑定终端类别标识的业务类网络数据。
可选的,指标处理方式包括下列中的部分或全部:时间粒度、统计算法和终端分类信息;
时间粒度包括以下之一:半小时粒度、小时粒度、天粒度、周粒度、月粒度;统计算法包括以下之一:求和、求差、求平均、求最大值、求最小值;终端分类信息包括以下之一:非智能手机、智能手机、CPE、MIFI、数据卡。
如图5为本发明具体实施例提供的生成网络数据的系统原理示意图。本发明实施例中数据网络通过基站501和网络数据处理中心的交互生成。在一个具体的实施例中,本发明提供的网络数据处理中心包括可以包括OMC502(操作管理中心,Operation and Maintenance Center)、信令平台503、网络数据生成平台504和基础信息数据库505四个组成部分。其中,接收单元301和发送单元302的功能可以通过OMC502来实现,处理单元303的功能可以通过信令平台503和网络数据生成平台504来实现,下面分别对各部分进行详细说明。
基站501将当前接入的终端的终端标识,通过通信接口按照设定时间上报给OMC502,并且能够接收OMC502下发的终端标识对应的终端类别标识,从而将终端标识关联的业务指标与对应的终端类别标识进行绑定,将标记后的业务指标上报给OMC502。
OMC502根据基站501上报的当前接入的终端的终端标识,查询基础信息数据库505,从中获取终端标识对应的终端类别标识,存储在本地并下发给基站;OMC502在设定时间获取所述基站上报的绑定终端类别标识的业务指标,并按预设时间粒度、统计算法、终端分类信息进行小区级或基站级的指标综合处理,生成关联终端类别标识的业务类网络数据,并通过通信接口上报给网络数据生成平台504。
信令平台503根据基站501上报的当前接入的终端的终端标识,查询基础信息数据库505,从中获取终端标识对应的终端类别标识,从而将终端标识关联的信令指标与终端类别标识进行绑定,信令平台503在设定时间获取所述基站上报的绑定终端类别标识的信令指标,并按预设时间粒度、统计算法、终端分类信息进行小区级或基站级的指标综合处理,生成关联终端类别标识的信令类网络数据,并通过通信接口上报给网络数据生成平台504。
网络数据生成平台504获取OMC502上报的绑定终端类别标识的业务类网络数据及信令平台503上报的绑定终端类别标识的信令类网络数据,从用户需求如覆盖场景进行二次处理,生成关联用户需求信息和终端类别标识的网络数据。同时根据网络数据及预设的修正算法,修正业务类网络数据及信令类网络数据。
基础信息数据库505用于存储当前全部接入终端标识与终端型号的对应关系,终端型号与终端类别标识的对应关系,用户需求信息如基站与覆盖场景的映射关系、基站对应的区域分类信息及基站的分布密度信息。其中,终端型号指的是用户所使用的终端的型号,例如iphone6s、华为mate7等。
需要说明的是,OMC502中业务类网络数据数据还可以包括信令指标,但OMC中信令指标由于经过多级统计算法的综合处理,可能存在误差,所以可以由信令平台503的统计来修正。同样地,业务指标也可以进行修正。
基于同样的发明构思,在一个具体的实施例中,本发明实施例提供一种生成网络数据的方法流程图,如图6所示。
步骤601a:OMC和信令平台从基础信息数据库定时获取当前接入终端标识与终端类别标识的关联信息。
步骤601b:OMC下发终端类别与终端型号的映射关系;信令平台下发终端类别与终端型号的映射关系。
步骤602:基站按照设定时间间隔,通过与OMC之间的通信接口向OMC上报当前接入终端标识。
步骤603:OMC根据终端类别与终端型号的映射关系,对当前所有接入终端标识完成终端分类标识的关联,即根据终端标识的所关联的终端型号确定终端分类,从而确定终端标识对应的终端类别标识。
步骤604:OMC向基站下发接入的终端的终端标识对应的终端类别标识。
步骤605:基站将终端标识关联的业务指标与对应的终端类别标识进行绑定,实现将用户业务指标按照不同的终端进行分类。
步骤606:基站按照设定时间间隔向OMC上报绑定终端类别标识的业务指标。
步骤607:OMC按照预设时间粒度、预设统计算法、预设终端分类信息进行小区级或基站级业务指标综合处理;信令平台按照预设时间粒度、预设统计算法、预设终端分类细信息进行小区级或基站级信令指标综合处理。
步骤608:OMC通过通信接口向网络数据生成平台上报业务类网络数据,信令平台通过通信接口向网络数据生成平台上报信令类网络数据。
步骤609:网络数据生成平台查询基础信息数据库,获取用户所需信息,如基站与覆盖场景的映射关系、基站对应的区域分类信息及基站的分布密度信息如基站对应的场景分类信息。
步骤610:网络数据生成平台根据用户需求信息和统计算法对业务类网络数据及信令类网络数据进行再处理。
步骤611:网络数据生成平台生成关联用户需求信息和终端类别标识的网络数据。
下面以场景类别为“写字楼”,终端类别为MIFI用户,预设时间粒度为小时粒度,生成空口流量网络数据为例进行详细说明。
首先,OMC对小区M下的MIFI用户的空口流量进行15分钟粒度汇总;
假设MIFI类用户在基础信息数据库中的终端类别标记为“类别1”,数据卡类用户在基础信息数据库中的终端类别标记为“类别2”。全网当前有A、B、C、D四个接入用户,其在各自基站内保存的接入终端标识分别为AA、BB、CC、DD,其中A用户和B用户为MIFI类用户,C用户和D用户为数据卡类用户。
当某一时刻,OMC查询了基础信息数据库后,会在本地存储“AA—类别1、BB-类别1、CC-类别2、DD-类别2”的终端标识与终端类别标识的关联信息。当小区M所在基站向OMC上报当前接入用户标识AA、BB和CC后,OMC会向该基站定向下发AA-类别1、BB-类别1、CC-类别2的关联信息。 此后基站对于A用户和B用户发起的所有记录指标的业务均会标记“类别1”,对C用户发起的所有记录指标的业务均会标记“类别2”。
假设基站每隔1秒向OMC上报业务指标,则OMC会收到基站上报的空口流量业务指标为“类别1-T1比特、类别2-T2比特”,并存储在本地,且在每秒收到该基站上报的上述数据时,在本地存储的分类数据上进行累加,经过15分钟的累加后得到小区M下以“求和”为统计算法的“类别1”空口流量汇总指标和“类别2”空口流量业务类网络数据,其中“类别1”对应MIFI类终端,由此“类别1”空口流量业务类网络数据即为小区M下MIFI用户15分钟粒度汇总的空口流量。
然后,网络数据生成平台将接收到的上述空口流量业务类网络数据存储在本地临时数据库中,同时查询基础信息数据库中小区的覆盖场景,对存储在本地临时数据库中的小区标记场景类别。
当网络数据生成平台连续4次收到OMC上报的15分钟粒度综合指标后,对其中所有覆盖“写字楼”场景的小区中MIFI类用户的15分钟粒度指标进行求和后再按小区数进行平均计算,最终得到“写字楼”场景下的MIFI类用户小时粒度的空口流量网络数据指标。
综上所述,网络数据涉及的所有业务指标和信令指标通过本发明实施例的方法及系统都能够完成最终的计算,生成关联场景和终端类别标识的网络数据。
在网络配置方面,根据本发明实施例可得到在交通枢纽场景下控制信道资源占用率,当控制信道资源占用率远高于业务信道资源占用率时,网络优化部门可针对性地对所有交通枢纽场景下的控制信道资源配置予以提升,并对单用户可用的控制资源进行限制。
在资源规划方面,根据本发明实施例可得到购物中心场景下的各项指标,对于新建的购物中心需增加规划站点时,可进行小区数量、用户容量的网络资源规划。
在业务推荐方面,根据本发明实施例可得到写字楼场景下MIFI类终端的空口流量占比,对于MIFI类终端的空口流量占比较高的写字楼,可以在进行写字楼的集团客户业务推荐时重点推荐MIFI类产品以及相适应的资费套餐。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、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系统。
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系统的制造品,该指令系统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。
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。
尽管已描述了本发明的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
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。