本公開涉及計算機處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種用于平臺自適應(yīng)引擎系統(tǒng)的測試方法及裝置。

背景技術(shù)：

叫車服務(wù)系統(tǒng)作為溝通乘客和司機兩大群體的平臺，目標(biāo)是盡可能更好的匹配司機和乘客。為了降低策略對上線系統(tǒng)可能引起的負向風(fēng)險，目前業(yè)內(nèi)通常采用互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)abtest的方法。先取小流量上線新策略，剩余流量仍然采用舊策略；待系統(tǒng)運行一段時間，觀察比對新舊策略的效果，從而判斷新策略是否達到預(yù)期效果。如果效果負向，則新策略下線重新調(diào)研開發(fā)；如果效果正向，則全流量上線。

實際應(yīng)用中，上述傳統(tǒng)abtest方法的處理結(jié)果在每次測試后需要由人工干預(yù)去分析判斷，或者調(diào)整相應(yīng)的新策略后再繼續(xù)分組測試。由于需要人工參與導(dǎo)致上述測試方法的工作效率較低。

公開內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，本公開提供一種用于平臺自適應(yīng)引擎系統(tǒng)的測試方法及裝置，用于解決現(xiàn)有技術(shù)中傳統(tǒng)abtest方法需要人工參與而引起的工作效率較低的技術(shù)問題。

第一方面，本公開提供了一種用于平臺自適應(yīng)引擎系統(tǒng)的測試方法，所述測試方法包括：

獲取正在上線測試評估的多個分組的統(tǒng)計結(jié)果；每個分組包括多個測試對象，每個測試對象包括多個被測試的參數(shù)；

根據(jù)預(yù)設(shè)的評估目標(biāo)函數(shù)結(jié)合上述統(tǒng)計結(jié)果獲取每一個分組的目標(biāo)函數(shù)值；

從滿足預(yù)設(shè)的約束條件的分組中獲取最優(yōu)組，該最優(yōu)組的目標(biāo)函數(shù)值最大；該最優(yōu)組對應(yīng)的多個被測試的參數(shù)解為最優(yōu)參數(shù)解；

獲取與該最優(yōu)參數(shù)解中每個參數(shù)解的差值小于相應(yīng)預(yù)設(shè)值的多個可能參數(shù)組；

將上述多個可能參數(shù)組隨機分配到n個測試對象組，然后將該n個測試對象組進行上線測試，n為正整數(shù)。

優(yōu)選地，所述獲取正在上線測試評估的多個分組的統(tǒng)計結(jié)果；每個分組包括多個測試對象，每個測試對象包括多個被測試的參數(shù)的步驟之前，所述測試方法包括：

查看上次對多個測試對象組進行上線測試評估后的時間段是否到達預(yù)設(shè)時間段，若到達預(yù)設(shè)時間段則執(zhí)行效果測試評估任務(wù)且輸出多個分組的統(tǒng)計結(jié)果。

優(yōu)選地，所述執(zhí)行效果測試評估任務(wù)且輸出多個分組的統(tǒng)計結(jié)果的步驟中，若為第一輪測試評估任務(wù)，則將全體測試對象隨機分成多個分組。

優(yōu)選地，所述評估目標(biāo)函數(shù)為：

和/或，

所述約束條件為：ui>uave且ri>rave；

式中，n表示測試全體對象；ui表示第i組券使用頻次；pi表示第i組單均價；ri表示第i組補貼率；uave表示本時間段全體平均使用頻次；rave表示本時間段全體平均補貼率。

優(yōu)選地，所述從滿足預(yù)設(shè)的約束條件的分組中獲取最優(yōu)組，該最優(yōu)組的目標(biāo)函數(shù)值最大的步驟包括：

若沒有找到滿足所述約束條件的分組則保留上一輪的最優(yōu)參數(shù)解。

優(yōu)選地，采用平均分配法將所述多個可能參數(shù)組隨機分配到所述多個測試對象組中，以使每個測試對象組中包含數(shù)量相同或者相近的可能參數(shù)組。

第二方面，本公開實施例還提供了一種用于平臺自適應(yīng)引擎系統(tǒng)的測試裝置，基于上文所述的測試方法實現(xiàn)，所述測試裝置包括：

統(tǒng)計數(shù)據(jù)獲取單元，用于獲取正在上線測試評估的多個分組的統(tǒng)計結(jié)果；每個分組包括多個測試對象，每個測試對象包括多個被測試的參數(shù)；

目標(biāo)函數(shù)值獲取單元，用于根據(jù)預(yù)設(shè)的評估目標(biāo)函數(shù)結(jié)合上述統(tǒng)計結(jié)果獲取每一個分組的目標(biāo)函數(shù)值；

最優(yōu)參數(shù)解獲取單元，用于從滿足預(yù)設(shè)的約束條件的分組中獲取最優(yōu)組，該最優(yōu)組的目標(biāo)函數(shù)值最大；該最優(yōu)組對應(yīng)的多個被測試的參數(shù)解為最優(yōu)參數(shù)解；

可能參數(shù)解獲取單元，用于獲取與該最優(yōu)參數(shù)解中每個參數(shù)解的差值小于相應(yīng)預(yù)設(shè)值的多個可能參數(shù)組；

上線測試單元，用于將上述多個可能參數(shù)組隨機分配到n個測試對象組，然后將該n個測試對象組進行上線測試，n為正整數(shù)。

優(yōu)選地，所述測試裝置還包括定時測試單元；

該定時測試單元用于查看上次對多個測試對象組進行上線測試評估后的時間段是否到達預(yù)設(shè)時間段，若到達預(yù)設(shè)時間段則執(zhí)行效果測試評估任務(wù)且輸出多個分組的統(tǒng)計結(jié)果。

優(yōu)選地，若為第一輪測試評估任務(wù)，所述定時測試單元將全體測試對象隨機分成多個分組。

優(yōu)選地，所述統(tǒng)計數(shù)據(jù)獲取單元獲取的評估目標(biāo)函數(shù)和約束條件采用如下數(shù)學(xué)式表示：

所述評估目標(biāo)函數(shù)為：

和/或，

所述約束條件為：ui>uave且ri>rave。

優(yōu)選地，若沒有找到滿足所述約束條件的分組，則所述最優(yōu)參數(shù)解獲取單元保留上一輪的最優(yōu)參數(shù)解。

優(yōu)選地，所述上線測試單元采用平均分配法將多個可能參數(shù)組隨機分配到所述多個測試對象組中，以使每個測試對象組中包含數(shù)量相同或者相近的可能參數(shù)組。

由上述技術(shù)方案可知，本公開通過獲取正在上線測試評估的多個分組的統(tǒng)計結(jié)果，根據(jù)評估目標(biāo)函數(shù)與約束條件獲取最優(yōu)級以及最優(yōu)參數(shù)解；然后在該最優(yōu)參數(shù)解的預(yù)設(shè)值范圍內(nèi)進行擴散以獲取多個可能參數(shù)解，對該多個可能參數(shù)解進行隨機組合得到多個可能參數(shù)解；將該多個可能參數(shù)解隨機分為n個分組進行上線測試。本公開可以使平臺自適應(yīng)引擎系統(tǒng)自動進行效果評估、分組以及迭代，通過持續(xù)測試和優(yōu)化使系統(tǒng)保持在最穩(wěn)定的工作狀態(tài)?？梢钥闯?，本公開不需要人工參與，從而可以提高系統(tǒng)測試方法的工作效率。

附圖說明

為了更清楚地說明本公開實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本公開的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些圖獲得其他的附圖。

圖1是本公開一實施例提供的用于平臺自適應(yīng)引擎系統(tǒng)的測試方法的流程示意圖；

圖2是圖1所示測試方法的具體應(yīng)用流程示意圖；

圖3是本公開另一實施例提供的用于平臺自適應(yīng)引擎系統(tǒng)的測試裝置的流程示意圖。

具體實施方式

下面將結(jié)合本公開實施例中的附圖，對本公開實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本公開一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒竟_中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本公開保護的范圍。

以下對本公開實施例中提及的部分詞語進行舉例說明。

本公開實施例中提及的平臺自適應(yīng)引擎系統(tǒng)：平臺是指服務(wù)器，為用戶設(shè)備以及終端之間提供匹配服務(wù)。自適應(yīng)引擎系統(tǒng)是指該服務(wù)器所使用操作系統(tǒng)，用于為用戶設(shè)備ue以及終端提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)。

用戶設(shè)備(userequipment，簡稱ue)是指呼叫服務(wù)方，如交通工具叫車服務(wù)中的乘客，所使用的移動終端或個人計算機(personalcomputer，簡稱pc)等設(shè)備。例如智能手機、個人數(shù)碼助理(pda)、平板電腦、筆記本電腦、車載電腦(carputer)、掌上游戲機、智能眼鏡、智能手表、可穿戴設(shè)備、虛擬顯示設(shè)備或顯示增強設(shè)備(如googleglass、oculusrift、hololens、gearvr)等。

本公開實施例中提及的終端為提供服務(wù)方，如交通工具叫車服務(wù)中的司機，所使用的用于接單的移動終端或pc端等設(shè)備。諸如上述呼叫服務(wù)方所使用各設(shè)備。本實施例中，為了區(qū)別乘客和司機，分別采用用戶設(shè)備ue和終端來分別表示乘客和司機所持的移動終端等設(shè)備。

如圖1所示，本公開一實施例提供的用于平臺自適應(yīng)引擎系統(tǒng)的測試方法，該測試方法包括如下步驟：

s1：獲取正在上線測試評估的多個分組的統(tǒng)計結(jié)果；每個分組包括多個測試對象，每個測試對象包括多個被測試的參數(shù)。

本公開提供的測試方法在平臺自適應(yīng)引擎系統(tǒng)中是循環(huán)執(zhí)行的，每次執(zhí)行本方法時，都會根據(jù)正在上線測試評估的多個分組的統(tǒng)計結(jié)果。需要說明的是，本公開中每個分組都包括多個被測試的參數(shù)。也就是說上述統(tǒng)計結(jié)果包括所有分組的每個測試參數(shù)的測試評估數(shù)據(jù)。

實際應(yīng)用中，在獲取正在上線測試評估的多個分組的統(tǒng)計結(jié)果， 優(yōu)選地，該測試方法還包括：

查看上次對多個測試對象組進行上線測試評估后的時間段是否到達預(yù)設(shè)時間段，若到達預(yù)設(shè)時間段則執(zhí)行效果測試評估任務(wù)且輸出多個分組的統(tǒng)計結(jié)果。

需要說明的是，上述預(yù)設(shè)時間段為一天、一周或者一月。本公開一實施例中設(shè)置為一周。換言之，本實施例中每次獲取前一輪分組之前判斷當(dāng)天是否為周一。當(dāng)然，本領(lǐng)域技術(shù)人員也可以根據(jù)需要設(shè)置該預(yù)設(shè)時間段的長短，本公開不作限定。

本步驟s1中，當(dāng)正在上線測試評估的多個分組的統(tǒng)計結(jié)果不存在即當(dāng)前循環(huán)為第一輪測試評估任務(wù)時，那么根據(jù)分組生成機制對所有測試對象進行隨機分組。需要注意的是，上述分組生成機制采用現(xiàn)有技術(shù)中的分組函數(shù)即可實現(xiàn)，當(dāng)然本領(lǐng)域技術(shù)人員也可以設(shè)置其他分組方法實現(xiàn)，本公開不作限定。

s2：根據(jù)預(yù)設(shè)的評估目標(biāo)函數(shù)結(jié)合上述統(tǒng)計結(jié)果獲取每一個分組的目標(biāo)函數(shù)值。

需要說明的是，每一個分組包括多個測試對象，并且每個測試對象具有多個測試參數(shù)，即每個分組包括多個測試參數(shù)。評估目標(biāo)函數(shù)需要根據(jù)測試對象的參數(shù)進行合理選擇。

本實施例中根據(jù)評估目標(biāo)函數(shù)計算每一個分組的目標(biāo)函數(shù)值時，優(yōu)選地，采用以下數(shù)學(xué)式表示評估目標(biāo)函數(shù)和約束條件：

評估目標(biāo)函數(shù)為：

和/或，

所述約束條件為：ui>uave且ri>rave；

式中，n表示全體測試對象；ui表示第i組券使用頻次；pi表示第i組單均價；ri表示第i組補貼率；uave表示本時間段全體平均使用頻 次，即本時間段內(nèi)全體測試對象使用券的次數(shù)之和與全體測試對象的比值；rave表示本時間段全體平均補貼率，即本時間段內(nèi)全部測試對象使補貼之和與總消費額的比值。

s3：從滿足預(yù)設(shè)的約束條件的分組中獲取最優(yōu)組，該最優(yōu)組的目標(biāo)函數(shù)值最大；該最優(yōu)組對應(yīng)的多個被測試的參數(shù)解為最優(yōu)參數(shù)解。

將不滿足上述約束條件的分組的目標(biāo)函數(shù)值去除。對剩下的目標(biāo)函數(shù)值進行排序以獲取數(shù)值最大的目標(biāo)函數(shù)值。本實施例中將數(shù)值最大的目標(biāo)函數(shù)值對應(yīng)的分組設(shè)置為最優(yōu)組，該最優(yōu)組所包括的多個測試參數(shù)為得到最大目標(biāo)函數(shù)值的最優(yōu)參數(shù)解。

需要說明的是，本實施例中先根據(jù)評估目標(biāo)函數(shù)計算目標(biāo)函數(shù)值，然后再判斷各個分組是否滿足約束條件。當(dāng)然，也可以先判斷各個分組是否滿足約束條件再計算目標(biāo)函數(shù)值，從而減小計算量。本領(lǐng)域技術(shù)人員可以根據(jù)分組的數(shù)量以及測試對象選擇合適的順序，本公開不作限定。

實際應(yīng)用中，可能出現(xiàn)所有分組都不滿足上述約束條件的情況，本實施例中優(yōu)選地保留上一輪的最優(yōu)參數(shù)解。然后根據(jù)該上一輪的最優(yōu)參數(shù)解執(zhí)行持續(xù)的步驟。

s4：獲取與該最優(yōu)參數(shù)解中每個參數(shù)解的差值小于相應(yīng)預(yù)設(shè)值的多個可能參數(shù)組。

需要說明的是，相應(yīng)預(yù)設(shè)值是指，分別為最優(yōu)參數(shù)解中每個參數(shù)解設(shè)定的預(yù)設(shè)值，該預(yù)設(shè)值能夠使所求得的可能參數(shù)解分布在對應(yīng)參數(shù)解的周圍小鄰域內(nèi)。即本公開以最優(yōu)參數(shù)解為基準(zhǔn)，在該最優(yōu)參數(shù)解中每個參數(shù)解周圍小鄰居內(nèi)擴散生成多個可能參數(shù)解。具體來說，求取每個分組測試對象的每個參數(shù)與最優(yōu)參數(shù)解中的對應(yīng)參數(shù)的差值，若該差值小于在相應(yīng)預(yù)設(shè)值時，此時該分組的這個參數(shù)滿足要求是可能參數(shù)解。

需要說明的是，本公開中多個可能參數(shù)組中包含多個相同的參數(shù)，只是每個可能參數(shù)組中每個參數(shù)解的不同。

例如，某個分組的其中一個參數(shù)x0，該參數(shù)x0對應(yīng)預(yù)設(shè)值△，則在該參數(shù)x0周圍小領(lǐng)域內(nèi)擴散生成(x0-△，x0+△)。當(dāng)任意一個分組中參數(shù)x0在(x0-△，x0+△)內(nèi)時，就成為其中的一個可能參數(shù)解。

s5、將上述多個可能參數(shù)組隨機分配到n個測試對象組，然后將該n個測試對象組進行上線測試，n為正整數(shù)。

當(dāng)所有分組中的全部參數(shù)按照上述方法篩選完成后，所獲取的多個可能參數(shù)組進行隨機分配生成多個測試對象組。例如，每個可能參數(shù)組具有5個參數(shù)，經(jīng)過上述方法篩選后每個參數(shù)可能存在3個數(shù)值，那么對這5個可能參數(shù)組隨機分組可得243個可能參數(shù)組。

優(yōu)選地，本實施例中采用平均分配法將全體測試對象隨機分配到所述多個測試對象組中，以使每個測試對象組中包含數(shù)量相同或者相近的測試對象。

需要說明的是，在步驟s5之后，平臺自適應(yīng)引擎系統(tǒng)則對該n個測試對象組進行測試，以看哪個分組方案更符合設(shè)計要求。

下面以為乘客分配打車券為例進行說明。如圖2所示，定時啟動程序判斷當(dāng)天是否為周一，若否結(jié)束當(dāng)前判斷過程繼續(xù)下一次的判斷過程；若是，則由統(tǒng)計結(jié)果統(tǒng)計程序獲取前一輪分組的統(tǒng)計結(jié)果并記錄。然后根據(jù)該統(tǒng)計結(jié)果利用評估目標(biāo)函數(shù)獲取各個分組的目標(biāo)函數(shù)值并記錄。從滿足約束條件的分組中，獲取目標(biāo)函數(shù)值最大的分組設(shè)置為最優(yōu)組，以及該最優(yōu)組所對應(yīng)的最優(yōu)參數(shù)解。在該最優(yōu)參數(shù)解的周圍按照預(yù)設(shè)步長生成27組可能參數(shù)組。將全體測試對象分配到27個分組中，然后計算需要為每個分組的測試對象的優(yōu)惠比例，并將該優(yōu)惠比例記錄到數(shù)據(jù)庫中。

本實施例還可以應(yīng)用到網(wǎng)頁頁面優(yōu)化場景。首先通過系統(tǒng)生成多個均勻分組，每個分組中每類用戶均衡分布。該多個分組對應(yīng)不同的頁面屬性，其中，每個轉(zhuǎn)化節(jié)點作為輸入?yún)?shù)，上線測試后定期由系統(tǒng)評估出最優(yōu)組。然后將該最優(yōu)組的最優(yōu)參數(shù)解繼續(xù)分組測試，如此循環(huán)，直至系統(tǒng)找不到更好的最優(yōu)組，此時根據(jù)前一輪的最優(yōu)參數(shù)解 調(diào)整網(wǎng)頁頁面，保留最優(yōu)屬性的頁面供用戶使用。

本公開實施例提供的測試方法可以應(yīng)用于叫車服務(wù)系統(tǒng)進行司乘客匹配、優(yōu)惠券分發(fā)或者網(wǎng)頁頁面優(yōu)化等方面，當(dāng)然本領(lǐng)域技術(shù)人員也可以根據(jù)具體使用場合，利用本公開提供的測試方法用于需要進行abtest的場合以及方法優(yōu)化的其它場合，也能解決相應(yīng)的技術(shù)問題，達到相應(yīng)的技術(shù)效果，本公開不作限定。

如圖3所示，本公開實施例還提供了一種用于平臺自適應(yīng)引擎系統(tǒng)的測試裝置，基于上文所述的測試方法實現(xiàn)，所述測試裝置包括：

統(tǒng)計數(shù)據(jù)獲取單元10，用于獲取正在上線測試評估的多個分組的統(tǒng)計結(jié)果；每個分組包括多個測試對象，每個測試對象包括多個被測試的參數(shù)；

目標(biāo)函數(shù)值獲取單元20，用于根據(jù)預(yù)設(shè)的評估目標(biāo)函數(shù)結(jié)合上述統(tǒng)計結(jié)果獲取每一個分組的目標(biāo)函數(shù)值；

最優(yōu)參數(shù)解獲取單元30，用于從滿足預(yù)設(shè)的約束條件的分組中獲取最優(yōu)組，該最優(yōu)組的目標(biāo)函數(shù)值最大；該最優(yōu)組對應(yīng)的多個被測試的參數(shù)解為最優(yōu)參數(shù)解；

可能參數(shù)解獲取單元40，用于獲取與該最優(yōu)參數(shù)解中每個參數(shù)解的差值小于相應(yīng)預(yù)設(shè)值的多個可能參數(shù)組；

上線測試單元50，用于將上述多個可能參數(shù)組隨機分配到n個測試對象組，然后將該n個測試對象組進行上線測試，n為正整數(shù)。

優(yōu)選地，所述測試裝置還包括定時測試單元；

該定時測試單元用于查看上次對多個測試對象組進行上線測試評估后的時間段是否到達預(yù)設(shè)時間段，若到達預(yù)設(shè)時間段則執(zhí)行效果測試評估任務(wù)且輸出多個分組的統(tǒng)計結(jié)果。

優(yōu)選地，若為第一輪測試評估任務(wù)，所述定時測試單元將全體測試對象隨機分成多個分組。

優(yōu)選地，所述統(tǒng)計數(shù)據(jù)獲取單元10獲取的評估目標(biāo)函數(shù)和約束條件采用如下數(shù)學(xué)式表示：

評估目標(biāo)函數(shù)為：

和/或，

約束條件為：ui>uave且ri>rave。

優(yōu)選地，若沒有找到滿足所述約束條件的分組，則所述最優(yōu)參數(shù)解30獲取單元保留上一輪的最優(yōu)參數(shù)解。

優(yōu)選地，所述上線測試單元50采用平均分配法將全體測試對象隨機分配到所述多個測試對象組中，以使每個測試對象組中包含數(shù)量相同或者相近的測試對象。

對于裝置實施例而言，由于其與方法實施例基本相似，所以描述的比較簡單，相關(guān)之處參見方法實施例的部分說明即可。

應(yīng)當(dāng)注意的是，在本實施例公開的裝置的各個部件中，根據(jù)其要實現(xiàn)的功能而對其中的部件進行了邏輯劃分，但是，本公開不受限于此，可以根據(jù)需要對各個部件進行重新劃分或者組合，例如，可以將一些部件組合為單個部件，或者可以將一些部件進一步分解為更多的子部件。

本公開的各個部件實施例可以以硬件實現(xiàn)，或者以在一個或者多個處理器上運行的軟件模塊實現(xiàn)，或者以它們的組合實現(xiàn)。本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，可以在實踐中使用微處理器或者數(shù)字信號處理器(dsp)來實現(xiàn)根據(jù)本公開實施例的系統(tǒng)中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本公開還可以實現(xiàn)為用于執(zhí)行這里所描述的方法的一部分或者全部的設(shè)備或者裝置程序(例如，計算機程序和計算機程序產(chǎn)品)。這樣的實現(xiàn)本公開的程序可以存儲在計算機可讀介質(zhì)上，或者可以具有一個或者多個信號的形式。這樣的信號可以從因特網(wǎng)網(wǎng)站上下載得到，或者在載體信號上提供，或者以任何其他形式提供。

由上述技術(shù)方案可知，本公開實施例提供的用于平臺自適應(yīng)引擎 系統(tǒng)的測試方法及裝置，通過獲取正在上線測試評估的多個分組的統(tǒng)計結(jié)果，根據(jù)評估目標(biāo)函數(shù)與約束條件獲取最優(yōu)級以及最優(yōu)參數(shù)解；然后在該最優(yōu)參數(shù)解的預(yù)設(shè)值范圍內(nèi)進行擴散以獲取多個可能參數(shù)解，對該多個可能參數(shù)解進行隨機組合得到多個可能參數(shù)解；將該多個可能參數(shù)解隨機分為n個分組進行上線測試。本公開可以使平臺自適應(yīng)引擎系統(tǒng)自動進行效果評估、分組以及迭代，通過持續(xù)測試和優(yōu)化使系統(tǒng)保持在最穩(wěn)定的工作狀態(tài)。可以看出，本公開適合大數(shù)據(jù)與高緯度復(fù)雜計算的情況，不需要人工參與，從而可以提高系統(tǒng)測試方法的工作效率。

應(yīng)該注意的是，上述實施例對本公開進行說明而不是對本公開進行限制，并且本領(lǐng)域技術(shù)人員在不脫離所附權(quán)利要求的范圍的情況下可設(shè)計出替換實施例。在權(quán)利要求中，不應(yīng)將位于括號之間的任何參考符號構(gòu)造成對權(quán)利要求的限制。單詞“包含”不排除存在未列在權(quán)利要求中的元件或步驟。位于元件之前的單詞“一”或“一個”不排除存在多個這樣的元件。本公開可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于適當(dāng)編程的計算機來實現(xiàn)。在列舉了若干裝置的單元權(quán)利要求中，這些裝置中的若干個可以是通過同一個硬件項來具體體現(xiàn)。單詞第一、第二、以及第三等的使用不表示任何順序?？蓪⑦@些單詞解釋為名稱。

以上實施方式僅適于說明本公開，而并非對本公開的限制，有關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員，在不脫離本公開的精神和范圍的情況下，還可以做出各種變化和變型，因此所有等同的技術(shù)方案也屬于本公開的范疇，本公開的專利保護范圍應(yīng)由權(quán)利要求限定。