一种基于抽检策略制定模型的产品质量抽检系统

摘要

本申请公开了一种基于抽检策略制定模型的产品质量抽检系统，在针对当前批次的目标产品进行抽检时，还考察了历史上的参照批次的产品的状况，并基于抽检策略制定模型，对历史上的参照批次发生的产品质量事故发生在当前批次的情况下，通过基准抽检策略是否能够察觉到这种事故进行预测，并对预测的结果进行量化得到第一匹配度，以通过第一匹配度对基准抽检策略是否适于当前批次进行评价。制定抽检策略通常消耗的成本是较高的，贸然对抽检策略进行调整、甚至重新制定，将有可能带来不必要的开销。此外，基于抽检策略得到的抽检结果若不能反映目标产品的真实情况，那么带来的风险也是较大的。通过本说明书中的技术手段，将有效地解决这两方面的问题。

说明书

技术领域

本申请涉及基于特定计算机模型的风险预测技术领域，尤其涉及一种基于抽检策略制定模型的产品质量抽检系统。

背景技术

抽检是一种商品质量监督检查方法，通常由政府机构或者第三方检测机构进行。在抽检的过程中，根据一定的抽样方法，从市场销售的商品中无偏差地抽取一定数量的样品，然后对样品进行实验检测。抽检的目的是防止低质量或不合格商品流入市场，保护消费者的权益，促进市场健康有序发展。抽检通常对食品、药品、化妆品、汽车、电子产品等各个领域的产品进行检测，是一项重要的质量控制措施。

然而，实际生产过程中，几乎很难通过抽检100%的发现产品存在的问题。而且，产品的质量问题未必完全由产品的使用性能的发挥的情况而决定，有时还会与用户群体的主观因素决定，而在抽检的过程中，该由用户群体的情况决定的质量问题还未能有严格的定义，就很难针对用户群体的主观意愿执行抽检。

由此，如何在产品投入市场之前察觉有可能引发的质量问题，成为亟待解决的问题。

发明内容

本申请实施例提供了一种基于抽检策略制定模型的产品质量抽检系统，以至少部分的解决上述技术问题。

本申请实施例采用下述技术方案：

第一方面，本申请实施例提供一种基于抽检策略制定模型的产品质量抽检系统，所述系统包括：

信息获取模块，配置为：获取采用基准抽检策略对当前批次的目标产品进行抽检的抽检结果、所述当前批次的产品信息、针对所述当前批次的上一次批次的目标产品的抽检策略、参照批次的抽检结果、以及所述参照批次的产品信息，作为第一信息；其中，所述参照批次是历史上引发了产品质量事故的产品批次，由所述参照批次引发的产品质量事故是参照事故；

决策模块，配置为：将所述第一信息输入预先训练的抽检策略制定模型，得到所述抽检策略制定模型预测出的所述当前批次与所述基准抽检策略的匹配度，作为第一匹配度；其中，所述第一匹配度用于表征：在所述当前批次的目标产品发生所述参照事故的情况下，所述基准抽检策略能够抽检出引发所述参照事故的事故原因的概率；所述第一匹配度与所述概率正相关；

预测模块，配置为：基于所述当前批次的产品信息，预测所述当前批次的目标产品引发各种产品质量事故的风险；

目标结果确定模块，配置为：若所述风险不大于预设的风险阈值，且所述第一匹配度大于预设的匹配度阈值，则将采用所述基准抽检策略对所述当前批次进行抽检的抽检结果，作为目标结果。

第二方面，本申请实施例还提供一种基于抽检策略制定模型的产品质量抽检方法，所述方法基于所述系统，所述方法包括：

获取采用基准抽检策略对当前批次的目标产品进行抽检的抽检结果、所述当前批次的产品信息、针对所述当前批次的上一次批次的目标产品的抽检策略、参照批次的抽检结果、以及所述参照批次的产品信息，作为第一信息；其中，所述参照批次是历史上引发了产品质量事故的产品批次，由所述参照批次引发的产品质量事故是参照事故；

将所述第一信息输入预先训练的抽检策略制定模型，得到所述抽检策略制定模型预测出的所述当前批次与所述基准抽检策略的匹配度，作为第一匹配度；其中，所述第一匹配度用于表征：在所述当前批次的目标产品发生所述参照事故的情况下，所述基准抽检策略能够抽检出引发所述参照事故的事故原因的概率；所述第一匹配度与所述概率正相关；

基于所述当前批次的产品信息，预测所述当前批次的目标产品引发各种产品质量事故的风险；

若所述风险不大于预设的风险阈值，且所述第一匹配度大于预设的匹配度阈值，则将采用所述基准抽检策略对所述当前批次进行抽检的抽检结果，作为目标结果。

在本说明书一个可选的实施例中，执行所述基准抽检策略时，执行：

基于所述当前批次的目标产品的产品信息，确定抽检样本的数量作为第一数量、确定备选样本的数量作为第二数量、以及确定抽检时采用的采样方式作为目标方式；其中，所述第一数量大于所述第二数量；

采用所述目标方式，从所述当前批次的目标产品中，确定出第一数量个，作为抽检样本；

基于所述抽检样本，确定第一抽检结果；

采用除所述目标方式以外的采样方式，从所述当前批次的目标产品中，确定出第二数量个，作为备选样本；

将所述抽检样本中的第二数量个，替换为所述备选样本，得到可用样本；

基于所述可用样本，确定第二抽检结果；

若所述第一抽检结果与所述第二抽检结果的差异不大于预设的差异阈值，则将所述第一抽检结果、第二抽检结果之一，作为所述当前批次的抽检结果。

在本说明书一个可选的实施例中，确定所述第二数量，包括：

确定所述第二数量，使得所述第二数量小于所述第一数量、使得所述第二数量与所述参照批次的抽检结果表示出的风险程度负相关、且使得所述第二数量与所述参照事故的风险程度正相关。

在本说明书一个可选的实施例中，所述方法还包括：

若所述风险大于预设的风险阈值，且，所述第一匹配度不大于预设的匹配度阈值，则发出告警。

在本说明书一个可选的实施例中，所述方法还包括：

若所述风险大于预设的风险阈值，或，所述第一匹配度不大于预设的匹配度阈值，则对所述基准抽检策略进行调整，基于所述调整后的基准抽检策略，对所述当前批次进行再次抽检。

在本说明书一个可选的实施例中，所述方法还包括：

对所述当前批次进行所述再次抽检之后，基于所述抽检策略制定模型，根据所述再次抽检的抽检结果，重新确定第一匹配度。

在本说明书一个可选的实施例中，所述产品信息包括：所述目标产品的类型、所述目标产品的生产工艺、所述目标产品的数量、生产所述目标产品时采用的设备的设备信息。

第三方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括：

处理器；以及

被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行第二方面所述的方法步骤。

第四方面，本申请实施例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存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行第二方面所述的方法步骤。

本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：

本说明书中的基于抽检策略制定模型的产品质量抽检系统及方法，在针对当前批次的目标产品进行抽检时，还考察了历史上的参照批次的产品的状况，并基于抽检策略制定模型，对历史上的参照批次发生的产品质量事故发生在当前批次的情况下，通过基准抽检策略是否能够察觉到这种事故进行预测，并对预测的结果进行量化得到第一匹配度，以通过第一匹配度对基准抽检策略是否适于当前批次进行评价。通常情况下，制定抽检策略消耗的成本是较高的，若贸然对抽检策略进行调整、甚至重新制定，将有可能带来不必要的开销。此外，基于抽检策略得到的抽检结果若不能反映目标产品的真实情况，那么带来的风险也是较大的。通过本说明书中的技术手段，将有效地解决这两方面的问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1为本说明书实施例提供的一种基于抽检策略制定模型的产品质量抽检方法的过程示意图；

图2为本说明书实施例中一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式结合附图对本发明作进一步详细说明。其中不同实施方式中类似元件采用了相关联的类似的元件标号。在以下的实施方式中，很多细节描述是为了使得本申请能被更好的理解。然而，本领域技术人员可以毫不费力的认识到，其中部分特征在不同情况下是可以省略的，或者可以由其它元件、材料、方法所替代。在某些情况下，本申请相关的一些操作并没有在说明书中显示或者描述，这是为了避免本申请的核心部分被过多的描述所淹没，而对于本领域技术人员而言，详细描述这些相关操作并不是必要的，他们根据说明书中的描述以及本领域的一般技术知识即可完整了解相关操作。

另外，说明书中所描述的特点、操作或者特征可以以任意适当的方式结合形成各种实施方式。同时，方法描述中的各步骤或者动作也可以按照本领域技术人员所能显而易见的方式进行顺序调换或调整。因此，说明书和附图中的各种顺序只是为了清楚描述某一个实施例，并不意味着是必须的顺序，除非另有说明其中某个顺序是必须遵循的。

本文中为部件所编序号本身，例如“第一”、“第二”等，仅用于区分所描述的对象，不具有任何顺序或技术含义。而本申请所说“连接”、“联接”，如无特别说明，均包括直接和间接连接(联接)。

以下结合附图，详细说明本申请各实施例提供的技术方案。

本说明书一方面介绍一种基于抽检策略制定模型的产品质量抽检系统，另一方介绍一种基于该系统的方法，两者具有相同的发明构思，则在下文中对两者以互相结合的方式进行介绍。

如图1所示，本说明书中的基于抽检策略制定模型的产品质量抽检方法包含以下步骤：

S100：获取采用基准抽检策略对当前批次的目标产品进行抽检的抽检结果、所述当前批次的产品信息、针对所述当前批次的上一次批次的目标产品的抽检策略、所述参照批次的抽检结果、以及所述参照批次的产品信息，作为第一信息。

本步骤由本说明书中的系统的信息获取模块执行。

其中，参照批次是历史上引发了产品质量事故的产品批次，由所述参照批次引发的产品质量事故在本说明书中称为参照事故。本说明书中的事故（也称质量事故、产品事故）一方面有可能是由于产品的使用性能有缺陷、和/或产品的使用性能无法正常发挥导致的；另一方面，也有可能是产品本身的使用性能没有问题，但是在为用户提供的情绪价值、和/或身份价值等方面出现问题（例如，为产品代言的明星由于不法行为导致的产品受到负面影响）。本步骤中涉及的参照产品可能不唯一，参照产品在历史上发生的产品质量事故也可能不唯一，具体的可以根据实际的情况进行选取。

在本说明书一个可选的实施例中，参照批次与当前批次是相同的目标产品；在本说明书另一个可选的实施例中，参照批次是与目标产品不同的产品。例如，目标产品是牙膏，参照批次对应的产品是运动鞋。

本步骤是在采用基准抽检策略进行了抽检之后进行的。本说明书中的抽检结果至少包含了：目标产品中存在某一数量的不良品的概率（例如，针对当前批次实际抽检出的样本数量是10，其中不良品的数量是2，则当前批次中每10个产品中存在两个不良品的概率是100%，存在8个或7个或5个不良品的概率可以通过相关技术中的统计学算法进行计算获得）。

在本说明书一个可选的实施例中，产品信息可以包括：所述目标产品的类型（是否是易碎品、是否是虚拟商品、是否是快速流通商品、是否是需要冷链运输的商品、是否有明星代言、仓储方式等）、所述目标产品的生产工艺（是否包含生产过程中的中间件的仓储环节、原材料中是否包含回料等）、所述目标产品的数量（当前批次包含的目标产品的数量、包含历史批次在内的所有目标产品的数量等）、生产所述目标产品时采用的设备的设备信息（设备的唯一标识、设备历史上的检修情况、在生产所述当前批次的目标产品时设备持续地处于工作状态的时长等）。

相关技术中用于产品抽样的策略（例如，随机抽样等），在条件允许的情况下均可以作为本说明书中的基准抽检策略。

S102：将所述第一信息输入预先训练的抽检策略制定模型，得到所述抽检策略制定模型预测出的所述当前批次与所述基准抽检策略的匹配度，作为第一匹配度。

本步骤由系统的决策模块执行。

相关技术中，采用有监督的训练的、具有预测功能的人工智能模型均适用于本说明书。例如，Human in the Loop模型、决策树等。

本说明书中的第一匹配度用于表征：在所述当前批次的目标产品发生所述参照事故的情况下，所述基准抽检策略能够抽检出引发所述参照事故的事故原因（事故原因即为第一信息包含的某一个方面中）的概率；所述第一匹配度与所述概率正相关。第一匹配度越大，则表明能够定位出事故原因的概率越高。

S104：基于所述当前批次的产品信息，预测所述当前批次的目标产品引发各种产品质量事故的风险。

本步骤由系统的预测模块执行。

本步骤中针对风险进行的预测，不仅仅局限于参照事故表示出的风险，还包含了除参照事故表示出的风险以外的所有的风险。相关技术中，可以实现风险预测的技术手段，在条件允许的情况下，均适用于本说明书。

至于具体何种风险才是值得考虑的风险，则可以根据实际的业务需求进行定义。

S106：若所述风险不大于预设的风险阈值，且所述第一匹配度大于预设的匹配度阈值，则将采用所述基准抽检策略对所述当前批次进行抽检的抽检结果，作为目标结果。

本步骤由系统的目标结果确定模块。

第一匹配度大于预设的匹配度阈值，表明采用基准抽检策略能够有效地采样出存在风险的目标产品，也就是说，基准抽检策略对当前批次是行之有效的。风险不大于预设的风险阈值，表明即便是存在无法通过基准抽检策略确定出的隐形的风险，该隐形的风险也不能造成过大的危害，也就是说，目标产品的生产方对这种隐形的风险是可以容忍的。此时，将当前批次投入市场是利大于弊的，则针对当前批次得到的抽检结果可以作为目标结果，对当前批次进行表征。

在本说明书一个可选的实施例中，匹配度阈值可以是基于专家经验得到的。在本说明书另一个可选的实施例中，匹配度阈值与除基准抽检策略以外的其他的可供选择的抽检策略的数量正相关，与执行基准抽检策略所消耗的成本负相关。此外，可选地，风险阈值可选地与当前批次的目标产品的数量正相关。

在本说明书进一步可选的实施例中，若所述风险大于预设的风险阈值（表明当前批次投放市场之后，导致质量事故的可能性较大），且，所述第一匹配度不大于预设的匹配度阈值（表明当前的基准抽检策略不适于当前批次，其中，当前的基准抽检策略是已经确定出目标方式的基准抽检策略，目标方式将在下文中介绍），则发出告警。

此外，若所述风险大于预设的风险阈值，或，所述第一匹配度不大于预设的匹配度阈值，则对所述基准抽检策略进行调整，基于所述调整后的基准抽检策略，对所述当前批次进行再次抽检。之后，对所述当前批次进行再次抽检之后，基于所述抽检策略制定模型，根据所述再次抽检的抽检结果，重新确定第一匹配度。

在条件允许的情况下，对所述基准抽检策略进行调整的方式可以根据实际的需求制定。在本说明书一个可选的实施例中，可以重新选取目标方式。在本说明书另一个可选的实施例中，可以重新制定第一数量和/或第二数量。

本说明书中的基于抽检策略制定模型的产品质量抽检系统及方法，在针对当前批次的目标产品进行抽检时，还考察了历史上的参照批次的产品的状况，并基于抽检策略制定模型，对历史上的参照批次发生的产品质量事故发生在当前批次的情况下，通过基准抽检策略是否能够察觉到这种事故进行预测，并对预测的结果进行量化得到第一匹配度，以通过第一匹配度对基准抽检策略是否适于当前批次进行评价。通常情况下，制定抽检策略消耗的成本是较高的，若贸然对抽检策略进行调整、甚至重新制定，将有可能带来不必要的开销。此外，基于抽检策略得到的抽检结果若不能反映目标产品的真实情况，那么带来的风险也是较大的。通过本说明书中的技术手段，将有效地解决这两方面的问题。

在前述发明构思的基础之上，本说明书进一步对抽检时采用的基准抽检策略进行了设计。在实际的生产场景中，抽检策略的设计往往要消耗较多的人力、物力，若一生产厂家同时生产多种产品，并且对多种产品均需要进行抽检；或者，若一产品经由多到工序，不同工序产生的中间件也需要进行抽检，在这种情况下，若针对不同的情况分别地进行抽检策略的设计，那么将导致较大的设计开销，则急需一种普适的、通用的抽检策略。有鉴于此，本说明书提供了一种基准抽检策略。执行基准抽检策略时，系统的抽检模块执行：

S200：基于所述当前批次的目标产品的产品信息，确定抽检样本的数量作为第一数量、确定备选样本的数量作为第二数量、以及确定抽检时采用的采样方式作为目标方式。

其中，所述第一数量大于第二数量。执行抽检通常会消耗一定的人力、物力，有时还会影响到仓储效率，实际应用中，可以综合地结合上述方面进行第一数量的选取。

在一个可选的实施例中，可以随机地选取一个小于第一数量的数作为第二数量的取值。在另一个可选的实施例中，可以确定所述第二数量，使得所述第二数量小于所述第一数量、使得所述第二数量与所述参照批次的抽检结果表示出的风险程度负相关、且使得所述第二数量与所述参照事故的风险程度正相关。

历史上针对参照批次的抽检结果是从统计学的角度对参照批次的质量问题进行预测；参照事故的风险程度是从参照批次实际投入市场之后引发的产品质量问题进行表征，两者表征的维度不同。基于两者的综合确定出的第二数量，有利于提高基准抽检策略得到的抽检结果的表征能力。统计学的抽检结果中若表示出参照批次的风险程度越高，则表明这种风险是较为易于通过抽检预见到的，此时即便是第二数量的取值较低，也能够预见到这种风险，降低第二数量有利于降低执行抽检作业的开销，也有利于提高效率。参照事故实际的风险程度越高，则表明参照批次历史上并未能够通过抽检的方式预见到真实风险，这种风险隐蔽性较高，需要细化抽检粒度，以尽可能地通过抽检预先到这种风险。

本说明书中的基准抽检策略可以包含若干种采样方式，例如朴素随机采样、随机过采样、随机欠采样、自适应合成采样等。在本说明书一个可选的实施例中，可以随机的将基准抽检策略中包含的采样方式之一作为目标方式；在本说明书另一个可选的实施例中，可以以针对当前批次进行采样造成的成本最低的采样方式作为目标方式。结合实际的产品情况、生产情况，不同的产品、不同批次可能采用不同的采样方式作为目标方式。

S202：采用所述目标方式，从所述当前批次的目标产品中，确定出第一数量个，作为抽检样本。

S204：基于所述抽检样本，确定第一抽检结果。

S206：采用除所述目标方式以外的采样方式，从所述当前批次的目标产品中，确定出第二数量个，作为备选样本。

本步骤中确定出的备选样本有可能存在一部分与抽检样本重叠，也有可能备选样本和抽检样本完全不重叠。两者的重叠程度具有随机性。

S208：将所述抽检样本中的第二数量个，替换为所述备选样本，得到可用样本。

S210：基于所述可用样本，确定第二抽检结果。

S212：若所述第一抽检结果与所述第二抽检结果的差异不大于预设的差异阈值，则将所述第一抽检结果、第二抽检结果之一，作为所述当前批次的抽检结果。

本说明书中的差异阈值与当前批次的目标产品的数量负相关。由于当前批次的目标产品数量越小，则出现样本重叠的可能性越高，适当地提高差异阈值，则能够修正当前批次的目标产品的数量造成的影响。在本说明书一个可选的实施例中，可以随机的将第一抽检结果和第二抽检结果之一作为当前批次的抽检结果。

若所述第一抽检结果与所述第二抽检结果的差异大于预设的差异阈值，则对所述基准抽检策略进行调整（包括但不限于针对第一数量、第二数量、目标方式的调整），基于调整之后的基准抽检策略再次执行抽检。

相关技术中，用于确定数据与数据之间的差异、信息与信息之间的差异的技术手段，在条件允许的情况下，均适用于本说明书。

本说明书中的基于抽检策略制定模型的产品质量抽检系统能够执行前述任一实施例中的方法，并能够获得相同或相似的技术效果，此处不再赘述。

图2是本申请的一个实施例电子设备的结构示意图。请参考图2，在硬件层面，该电子设备包括处理器，可选地还包括内部总线、网络接口、存储器。其中，存储器可能包含内存，例如高速随机存取存储器(Random-Access Memory，RAM)，也可能还包括非易失性存储器（non-volatile memory），例如至少1个磁盘存储器等。当然，该电子设备还可能包括其他业务所需要的硬件。

处理器、网络接口和存储器可以通过内部总线相互连接，该内部总线可以是ISA(Industry Standard Architecture，工业标准体系结构）总线、PCI(PeripheralComponent Interconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(Extended Industry StandardArchitecture，扩展工业标准结构）总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图2中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

存储器，用于存放程序。具体地，程序可以包括程序代码，所述程序代码包括计算机操作指令。存储器可以包括内存和非易失性存储器，并向处理器提供指令和数据。

处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，在逻辑层面上形成一种基于抽检策略制定模型的产品质量抽检装置。处理器，执行存储器所存放的程序，并具体用于执行前述任意一种基于抽检策略制定模型的产品质量抽检方法。

上述如本申请图1所示实施例揭示的一种基于抽检策略制定模型的产品质量抽检方法可以应用于处理器中，或者由处理器实现。处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器（CentralProcessing Unit，CPU）、网络处理器（Network Processor，NP）等；还可以是数字信号处理器（Digital Signal Processor，DSP）、专用集成电路（Application Specific IntegratedCircuit，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。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。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。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

该电子设备还可执行图1中一种基于抽检策略制定模型的产品质量抽检方法，并实现图1所示实施例的功能，本申请实施例在此不再赘述。

本申请实施例还提出了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储一个或多个程序，该一个或多个程序包括指令，该指令当被包括多个应用程序的电子设备执行时，执行前述的任意一种基于抽检策略制定模型的产品质量抽检方法。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、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装置。

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装置的制造品，该指令装置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。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器 (CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器 (RAM) 和/或非易失性内存等形式，如只读存储器 (ROM) 或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存 (PRAM)、静态随机存取存储器 (SRAM)、动态随机存取存储器 (DRAM)、其他类型的随机存取存储器 (RAM)、只读存储器 (ROM)、电可擦除可编程只读存储器 (EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘 (DVD) 或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体 (transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，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、商品或者设备不仅包括那些要素，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、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。