本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于大數(shù)據(jù)挖掘的醫(yī)保反欺詐系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

人社部公布的《2014年度人力資源和社會保障事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計公報》顯示，2014年全年城鎮(zhèn)基本醫(yī)療保險基金總收入9687億元，支出8134億元，分別比上年增長17.4%和19.6%，盡管收仍然大于支，但收入增幅明顯低于支出增幅，且很多地區(qū)的城鎮(zhèn)職工醫(yī)保資金出現(xiàn)收不抵支的情況，醫(yī)保資金已不堪重負(fù)，而且現(xiàn)在各項醫(yī)療保險基金支出增長率均超過收入增長率。導(dǎo)致醫(yī)保資金緊張局面的原因除了人口基數(shù)龐大和人口老齡化外，通過各種手段騙取醫(yī)保資金造成的浪費尤為重要，據(jù)初步統(tǒng)計，醫(yī)保欺詐造成的資金浪費占總醫(yī)保資金支出的5%~10%左右。這些欺詐手段包括：掛床住院；病人和醫(yī)生合謀偽造資料，倒賣高利潤藥品；使用醫(yī)?？ㄌ兹‖F(xiàn)金、有價證券或購買日用品、食品；偽造、變造診斷證明、病歷、處方等證明材料或虛假醫(yī)療票據(jù)、收費明細(xì)騙取基本醫(yī)保基金支出等。

為監(jiān)管醫(yī)保資金支出，各地政府建立了醫(yī)保反欺詐系統(tǒng)，這些系統(tǒng)主要是由熟知醫(yī)保業(yè)務(wù)知識并有反欺詐偵測經(jīng)驗的專家建立的一系列規(guī)則庫,這類系統(tǒng)稱為基于商業(yè)規(guī)則的專家系統(tǒng)。這類反欺詐系統(tǒng)的規(guī)則一般較為簡單，比如普通感冒病人的醫(yī)保報銷費用顯著超過當(dāng)?shù)馗忻爸委煹钠骄M用時，認(rèn)為是欺詐。此類醫(yī)保反欺詐系統(tǒng)存在以下的缺限：只對已知的欺詐策略起作用，無法自動發(fā)現(xiàn)新的欺詐策略；難于維護(hù)和更新，當(dāng)新政策出臺時，必須手動更新規(guī)則庫；新的欺詐策略很容易繞過內(nèi)部定義的規(guī)則；受限于專家的知識水平，通常無法識別如醫(yī)生和病人合謀欺詐的等場景。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于大數(shù)據(jù)的醫(yī)保反欺詐系統(tǒng)，解決了基于商業(yè)規(guī)則的醫(yī)保反欺詐系統(tǒng)過度依賴專家知識水平和新的醫(yī)保政策和新的欺詐策略對已有系統(tǒng)造成沖擊的問題。

本發(fā)明的目的是通過以下技術(shù)方案來實現(xiàn)的：一種基于大數(shù)據(jù)挖掘的醫(yī)保欺詐系統(tǒng)，它包括以下子系統(tǒng)：數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、加載子系統(tǒng)(etl)、大數(shù)據(jù)存儲子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘子系統(tǒng)、規(guī)則庫和知識庫子系統(tǒng)、實時流計算子系統(tǒng)和可視化子系統(tǒng)，所述數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、加載子系統(tǒng)(etl)與大數(shù)據(jù)存儲子系統(tǒng)連接，大數(shù)據(jù)存儲子系統(tǒng)與數(shù)據(jù)挖掘子系統(tǒng)連接，數(shù)據(jù)挖掘子系統(tǒng)與規(guī)則庫和知識庫子系統(tǒng)連接，規(guī)則庫和知識庫子系統(tǒng)與實時流子系統(tǒng)連接，大數(shù)據(jù)存儲子系統(tǒng)、規(guī)則庫和知識庫子系統(tǒng)以及實時流計算子系統(tǒng)再分別與可視化子系統(tǒng)連接。

數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、加載子系統(tǒng)(etl)從系統(tǒng)外部數(shù)據(jù)庫抽取、轉(zhuǎn)換所需要的數(shù)據(jù)，并將處理后的數(shù)據(jù)加載到大數(shù)據(jù)存儲子系統(tǒng)中；所述外部數(shù)據(jù)庫包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和日志文件。

大數(shù)據(jù)存儲子系統(tǒng)用于存儲經(jīng)過數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、加載子系統(tǒng)(etl)處理后的數(shù)據(jù)，存儲數(shù)據(jù)類型包括結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化以及半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；所用存儲方式包括分布式關(guān)系型方式、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫方式和分布式文件系統(tǒng)方式。

數(shù)據(jù)挖掘子系統(tǒng)包括分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則和社交網(wǎng)絡(luò)圖分析模塊；其挖掘所需要的數(shù)據(jù)來自上述大數(shù)據(jù)存儲子系統(tǒng)、規(guī)則庫和知識庫子系統(tǒng)，對存儲在大數(shù)據(jù)存儲子系統(tǒng)和規(guī)則庫和知識庫子系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)運用預(yù)測、聚類、社交網(wǎng)絡(luò)圖分析等技術(shù)進(jìn)行挖掘，形成模型、規(guī)則或知識，挖掘出的規(guī)則、模型和知識存儲到規(guī)則庫和知識庫子系統(tǒng)；數(shù)據(jù)挖掘子系統(tǒng)還包括調(diào)度更新規(guī)則、模型和知識的功能。

規(guī)則庫用于存儲數(shù)據(jù)挖掘子系統(tǒng)挖掘的模型、規(guī)則或知識，并向數(shù)據(jù)挖掘子系統(tǒng)提供已有的規(guī)則或知識，其存儲方式包括單機(jī)或分布式；知識庫子系統(tǒng)用于存儲數(shù)據(jù)挖掘子系統(tǒng)挖掘的模型、規(guī)則或知識，并向數(shù)據(jù)挖掘子系統(tǒng)提供已有的規(guī)則或知識，其存儲方式包括單機(jī)或分布式，存儲技術(shù)包括關(guān)系或非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和文件存儲系統(tǒng)。

實時流計算子系統(tǒng)運用規(guī)則庫和知識庫子系統(tǒng)中的規(guī)則或知識對新的醫(yī)保報銷數(shù)據(jù)進(jìn)打標(biāo)，標(biāo)記為正?；蚱墼p，實時流計算子系統(tǒng)輸入的數(shù)據(jù)包括上述存儲在規(guī)則庫和知識庫子系統(tǒng)中的規(guī)則、模型或知識和外部業(yè)務(wù)系統(tǒng)新的報銷數(shù)據(jù)；與外部業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸接口包括：消息隊列接口和websocket接口；單獨采用storm框架、單獨采用spark框架和storm框架、spark框架兩者均采用。

實時流計算子系統(tǒng)中帶有標(biāo)記結(jié)果的報銷數(shù)據(jù)有三個流向：實時返回給醫(yī)保業(yè)務(wù)系統(tǒng)，醫(yī)保業(yè)務(wù)系統(tǒng)可根據(jù)標(biāo)記結(jié)果進(jìn)行相關(guān)處理，比如拒絕支付醫(yī)保資金等；存儲到大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)中作為歷史數(shù)據(jù)供數(shù)據(jù)挖掘子系統(tǒng)使用；標(biāo)記為欺詐的報銷記錄將在可視化子系統(tǒng)中的欺詐記分板上顯示。

可視化子系統(tǒng)用于對系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化顯示，可視化顯示的數(shù)據(jù)來源于大數(shù)據(jù)存儲子系統(tǒng)、規(guī)則庫和知識庫子系統(tǒng)和實時流計算子系統(tǒng)，可視化展示的方式包括各類圖、表，顯示的硬件設(shè)備為外部顯示設(shè)備；所述可視化子系統(tǒng)包括顯示經(jīng)實時流計算子系統(tǒng)打標(biāo)的欺詐報銷記錄的欺詐記分板，還包括對可視化顯示的數(shù)據(jù)項上探、下鉆的交互功能。

可視化子系統(tǒng)對大數(shù)據(jù)存儲子系統(tǒng)中歷史進(jìn)行簡單的統(tǒng)計分析并用圖或表的形式進(jìn)行顯示；對規(guī)則庫和知識庫按表或圖的形式進(jìn)行顯示；對實時流計算子系統(tǒng)打標(biāo)為欺詐的醫(yī)保報銷記錄進(jìn)行可視化顯示。

欺詐記分板使用但不限于紅色、粗體的醒目方式顯示欺詐報銷記錄，還可以將欺詐報銷記錄相關(guān)信息以短信和語音的方式推送到外部終端。

存儲庫包括關(guān)系數(shù)據(jù)庫、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和文件存儲系統(tǒng)。

本發(fā)明的有益效果是：

1）本發(fā)明是基于大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的醫(yī)保反欺詐偵測系統(tǒng)，解決了傳統(tǒng)基于商業(yè)規(guī)則的專家系統(tǒng)中高于依賴于專家知識水平的限制，通過數(shù)據(jù)挖掘建立的規(guī)則較專家建立的規(guī)則更客觀；

2）本發(fā)明基于數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)解決了傳統(tǒng)基于商業(yè)規(guī)則的專家系統(tǒng)難以適應(yīng)業(yè)務(wù)場景變化的情況，比如新的醫(yī)保政策、新的欺詐策略和場景，解決了基于商業(yè)規(guī)則的專家系統(tǒng)面對變化需要手動更新規(guī)則庫導(dǎo)致在規(guī)則更新之前系統(tǒng)處于無效狀態(tài)的難題，由于近實時的模型學(xué)習(xí)和更新使這系統(tǒng)能對各種變化近實時地作出反映；

3）本發(fā)明從包括醫(yī)保報銷數(shù)據(jù)、醫(yī)院門診、住院數(shù)據(jù)、病人電子病歷、藥店銷售數(shù)據(jù)等多維大數(shù)據(jù)中運用機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、社交網(wǎng)絡(luò)分析等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)挖掘出專家們難以發(fā)現(xiàn)的模型或知識，使用系統(tǒng)能識別出更復(fù)雜、更隱蔽的欺詐手段；

4）本發(fā)明解決了基于商業(yè)規(guī)則的專家系統(tǒng)將規(guī)則建立和規(guī)則更新與整個反欺詐系統(tǒng)分離的難題，基于數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)可以自動建立和更新規(guī)則庫，無需外部的干擾。

附圖說明

圖1為本發(fā)明系統(tǒng)架構(gòu)圖；

圖2為本發(fā)明系統(tǒng)數(shù)據(jù)流向圖。

具體實施方式

下面結(jié)合具體實施例進(jìn)一步詳細(xì)描述本發(fā)明的技術(shù)方案，但本發(fā)明的保護(hù)范圍不局限于以下所述。如圖1所示，一種基于大數(shù)據(jù)挖掘的醫(yī)保反欺詐系統(tǒng)，它包括以下子系統(tǒng)：

1.數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、加載(etl)子系統(tǒng)

etl子系統(tǒng)的主要作用是從系統(tǒng)外部的數(shù)據(jù)庫(包括各種存儲業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、文檔型、鍵值型、圖型等nosql數(shù)據(jù)庫)或文件(如記錄用戶訪問ip地址等信息的系統(tǒng)或業(yè)務(wù)日志文件)中抽取所需要的數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的清洗和轉(zhuǎn)換，再存儲到到大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)中。

抽取的方法包括但不限于以下技術(shù)：

1）從同一數(shù)據(jù)庫的多個表中合并數(shù)據(jù)

2）從多個同類型的數(shù)據(jù)庫的不同表、集合中合并數(shù)據(jù)

3）從多個不同類型的數(shù)據(jù)庫合并數(shù)據(jù)

4）從非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中抽取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

5）從原記錄或文檔中抽取所用字段或?qū)傩缘淖蛹?/p>

清洗和轉(zhuǎn)換的方法包括但不限于以下技術(shù)：

1）去除重復(fù)的記錄

2）刪除缺失具有重要意義的字段或?qū)傩缘挠涗?/p>

3）去除不同字段名或?qū)傩悦x相同的字段或?qū)傩?/p>

4）轉(zhuǎn)換字段或?qū)傩缘念愋?，如將日期類型轉(zhuǎn)換成utc整型

5）將連續(xù)的數(shù)值類型轉(zhuǎn)換為離散型，如將百分制成績轉(zhuǎn)換為等級

etl系統(tǒng)的組成包括但不限于以下技術(shù)：

1）flume

2）kafka

3）sqoop

2.大數(shù)據(jù)存儲模塊

用于存儲經(jīng)過etl子系統(tǒng)處理后的數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)包括但不限于以下分布式存儲技術(shù)：

1）hdfs

2）hive

3）hbase

4）elasticsearch

5）cassandra

3.數(shù)據(jù)挖掘子系統(tǒng)

對存儲在大數(shù)據(jù)存儲子系統(tǒng)和規(guī)則庫和知識庫子系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)運用預(yù)測、聚類、社交網(wǎng)絡(luò)圖分析等技術(shù)進(jìn)行挖掘，形成模型、規(guī)則或知識，并將挖掘得到的模型、規(guī)則或知識存儲或更新到規(guī)則庫和知識庫子系統(tǒng)中。

數(shù)據(jù)挖掘子系統(tǒng)包括但不限于以于機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘算法及其變種：

1）經(jīng)典決策樹

2）樸素貝葉斯

3）支持向量機(jī)

4）dbscan

5）kmeans

6）knn

7）fp-growth

8）各類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

4.規(guī)則庫和知識庫子系統(tǒng)

用于存儲數(shù)據(jù)挖掘子系統(tǒng)挖掘的模型、規(guī)則或知識，并向數(shù)據(jù)挖掘子系統(tǒng)提供已有的規(guī)則或知識。

規(guī)則和知識庫包括但不限于以下技術(shù)：

1）關(guān)系型數(shù)據(jù)庫

2）hdfs

3）hive

4）hbase

5）elasticsearch

6）pmml文件

7）其它規(guī)則和知識存儲格式

5.實時流計算子系統(tǒng)

主要運用規(guī)則庫和知識庫子系統(tǒng)中的規(guī)則或知識對新的醫(yī)保報銷數(shù)據(jù)進(jìn)打標(biāo)，標(biāo)記為正?；蚱墼p。帶有標(biāo)記結(jié)果的報銷數(shù)據(jù)有三個流向：實時返回給醫(yī)保業(yè)務(wù)系統(tǒng)，醫(yī)保業(yè)務(wù)系統(tǒng)可根據(jù)標(biāo)記結(jié)果進(jìn)行相關(guān)處理，比如拒絕支付醫(yī)保資金等；存儲到大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)中作為歷史數(shù)據(jù)供數(shù)據(jù)挖掘子系統(tǒng)使用；標(biāo)記為欺詐的報銷記錄將在可視化子系統(tǒng)中的欺詐記分板上顯示。

實時流計算子系統(tǒng)可以采用包含但不限于以下技術(shù)：

1）spark

2）storm

6.可視化子系統(tǒng)

主要對大數(shù)據(jù)存儲子系統(tǒng)中歷史進(jìn)行簡單的統(tǒng)計分析并用圖或表的形式進(jìn)行顯示；對規(guī)則庫和知識庫按表或圖的形式進(jìn)行顯示；對實時流計算子系統(tǒng)打標(biāo)為欺詐的醫(yī)保報銷記錄進(jìn)行可視化顯示。

如圖2所示，反欺詐系統(tǒng)與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流向為：通過基于大數(shù)據(jù)挖掘的醫(yī)保反欺詐系統(tǒng)處理后的打標(biāo)的報銷記錄輸入到醫(yī)保報銷業(yè)務(wù)系統(tǒng)，醫(yī)保報銷業(yè)務(wù)系統(tǒng)將新報銷記錄傳輸給基于大數(shù)據(jù)挖掘的醫(yī)保反欺詐系統(tǒng)中處理。

實施例1

如圖1所示的基于大數(shù)據(jù)挖掘的醫(yī)保反欺詐系統(tǒng)，在實際構(gòu)建系統(tǒng)時，etl子系統(tǒng)可以用flume和kafka組成，大數(shù)據(jù)存儲子系統(tǒng)可以選擇hbase，通過將kafka部署系統(tǒng)外部的各個業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上，可以實時的抽取、轉(zhuǎn)換各個業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，并將處理后的數(shù)據(jù)存儲到hbase中供數(shù)據(jù)挖掘子系統(tǒng)使用。

在系統(tǒng)初始時，規(guī)則庫和知識庫的內(nèi)容為空，可以將已有的基于商業(yè)規(guī)則的專家系統(tǒng)中的規(guī)則庫導(dǎo)入到系統(tǒng)的規(guī)則庫中，數(shù)據(jù)挖掘子系統(tǒng)運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從存儲在大數(shù)據(jù)存儲子系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。針對大數(shù)據(jù)存儲子系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)是否有標(biāo)記為欺詐或正常的特征，可分為二種挖掘方法：

1）無帶是否欺詐特征的標(biāo)記樣本

運用包括但不限于如kmeas聚類算法，對報銷的記錄進(jìn)行聚類，少數(shù)類的記錄交由人工審計調(diào)查確定是否為欺詐，并將該標(biāo)記字段追加到原數(shù)據(jù)中去，從而形成可以用于訓(xùn)練預(yù)測模型的帶標(biāo)記的樣本集；然后運用這些樣本訓(xùn)練預(yù)測模型。

2）有帶是否欺詐特征的標(biāo)記樣本

運用包括但不限于如決策樹算法，直接建立預(yù)測模型。

除了預(yù)測算法外，數(shù)據(jù)挖掘子系統(tǒng)可以運用社交網(wǎng)絡(luò)圖分析技術(shù)包括但不限于個性化pagerank等算法挖掘醫(yī)生與病人之間的社交關(guān)系，發(fā)現(xiàn)可疑欺詐團(tuán)伙，為原來的樣本增加新的特征。

上面建立的預(yù)測模型若可以轉(zhuǎn)換成規(guī)則，則存儲或更新規(guī)則庫；若不能，則直接將模型以包含但不限于pmml文件的形式存儲到知識庫中。

醫(yī)保報銷業(yè)務(wù)系統(tǒng)與基于大數(shù)據(jù)挖掘的醫(yī)保反欺詐系統(tǒng)之間可以用包括但不限于kafka等消息系統(tǒng)傳遞數(shù)據(jù)。當(dāng)醫(yī)保反欺詐系統(tǒng)中的實時流計算子系統(tǒng)收到業(yè)務(wù)系統(tǒng)新的醫(yī)保報銷新數(shù)據(jù)后，實時流計算系統(tǒng)運用規(guī)則庫和知識庫對報銷記錄進(jìn)行預(yù)測，并將預(yù)測后的報銷記錄實時返回給醫(yī)保業(yè)務(wù)系統(tǒng)（如附圖二所示），醫(yī)保業(yè)務(wù)系統(tǒng)根據(jù)預(yù)測結(jié)果做相應(yīng)的處理，包括但不限于如：拒絕支付，補(bǔ)充資料，延遲支持等。實時流計算子系統(tǒng)將標(biāo)記為欺詐的報銷記錄推送到可視化子系統(tǒng)中的欺詐記分板，欺詐記分板可以用包含但不限于如用紅色字體的列表顯示，審計人員可以對欺詐記分板上的報銷記錄進(jìn)行更詳細(xì)的操作，包含但不限于如瀏覽該病人的歷史報銷記錄或統(tǒng)計信息，該報銷所涉及的醫(yī)生的歷史記錄或統(tǒng)計信息。同時，實時流計算子系統(tǒng)將處理的新報銷數(shù)據(jù)存儲到大數(shù)據(jù)存儲子系統(tǒng)中，并更新其它信息，包含但不限于如更新該記錄所涉及病人與醫(yī)生的相關(guān)統(tǒng)計信息等。

可視化子系統(tǒng)除上述的欺詐記分板功能外，還包括但不限于用圖表等形式顯示大數(shù)據(jù)存儲子系統(tǒng)中的歷史統(tǒng)計信息：

1）某一病人的歷史報銷的總金額、涉及的醫(yī)生人數(shù)、不同的醫(yī)院數(shù)等信息

2）某一醫(yī)生涉及的歷史報銷總金額、涉及的病人人數(shù)等信息

可視化子系統(tǒng)還可以展示規(guī)則庫和知識庫中的信息，包括但不限于

1）具體的規(guī)則

2）模型的相關(guān)信息

3）可疑的欺詐團(tuán)伙社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系

基于大數(shù)據(jù)挖掘的醫(yī)保反欺詐系統(tǒng)內(nèi)部有兩種方式更新規(guī)則、模型或知識：

1)周期性更新

數(shù)據(jù)挖掘子系統(tǒng)可以通過調(diào)度算法定期更新，該方法又包括兩種：

a、固定時間頻率，比如每天更新一次固定新增數(shù)據(jù)量，比如新增加的報銷數(shù)據(jù)達(dá)到1萬條時更新一次模型或規(guī)則；

b、實時更新。

基于大數(shù)據(jù)挖掘的醫(yī)保反欺詐系統(tǒng)各個子系統(tǒng)以及子系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)交互可以根據(jù)不同的軟硬件環(huán)境靈活的選擇不同的技術(shù)，如實時流計算子系統(tǒng)可以選擇storm，也可以選擇spark。

所屬領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到，為了描述的方便和簡潔，上述描述的方法、系統(tǒng)和模塊的具體工作過程，可以參考前述方法實施例中的對應(yīng)過程，在此不再贅述。

本發(fā)明所揭露的方法、系統(tǒng)和模塊，可以通過其它的方式實現(xiàn)。例如，以上所描述的實施例僅是示意性的，例如，所述模塊的劃分，可以僅僅是一種邏輯功能劃分，實際實現(xiàn)時可以有另外的劃分方式，例如多個模塊或組件可以結(jié)合或者可以集成到另一個系統(tǒng)，或一些特征可以忽略，或不執(zhí)行。另一點，所顯示或討論的相互之間的耦合或直接耦合或通信連接可以說通過一些接口，系統(tǒng)或模塊的間接耦合或通信連接，可以是電性，機(jī)械或其它的形式。

所述分立部件說明的模塊可以是或者也可以不是物理上分開的，作為模塊顯示的部件可以是或者可以不是物理模塊，即可以位于一個地方，或者也可以分布到多個網(wǎng)絡(luò)模塊上?？梢愿鶕?jù)實際的需要選擇其中的部分或者全部模塊來實現(xiàn)本實施例的方案目的。

另外，在本發(fā)明各個實施例中的各功能子系統(tǒng)可以集成在一個系統(tǒng)中，也可以是各個子系統(tǒng)單獨物理存在，也可以兩個或兩個以上子系統(tǒng)集成在一個系統(tǒng)中。

以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實施方式，應(yīng)當(dāng)理解本發(fā)明并非局限于本文所披露的形式，不應(yīng)看作是對其他實施例的排除，而可用于各種其他組合、修改和環(huán)境，并能夠在本文所述構(gòu)想范圍內(nèi)，通過上述教導(dǎo)或相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)或知識進(jìn)行改動。而本領(lǐng)域人員所進(jìn)行的改動和變化不脫離本發(fā)明的精神和范圍，則都應(yīng)在本發(fā)明所附權(quán)利要求的保護(hù)范圍內(nèi)。