本發(fā)明涉及電力通信網(wǎng)絡性能分析領域，具體地，涉及一種電力通信網(wǎng)中關鍵節(jié)點識別方法。

背景技術(shù)：

對復雜網(wǎng)絡的研究，現(xiàn)有方法多是對于節(jié)點的度，介數(shù)，特征向量等常規(guī)指標的研究，具有普適性，然而由于沒有考慮到網(wǎng)絡節(jié)點的行業(yè)特點，因此這些研究對于實際網(wǎng)絡，如電力通信網(wǎng)等并不能做出全面有效的評價。而對于電力通信網(wǎng)的研究，現(xiàn)有方法多是僅僅在通信層面考慮問題，導致考慮不全面準確性較差。

綜上所述，本申請發(fā)明人在實現(xiàn)本申請發(fā)明技術(shù)方案的過程中，發(fā)現(xiàn)上述技術(shù)至少存在如下技術(shù)問題：

在現(xiàn)有技術(shù)中，現(xiàn)有的電力通信網(wǎng)中關鍵節(jié)點識別方法存在準確性較差的技術(shù)問題。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明提供了一種電力通信網(wǎng)中關鍵節(jié)點識別方法，解決了現(xiàn)有的電力通信網(wǎng)中關鍵節(jié)點識別方法存在準確性較差的技術(shù)問題，實現(xiàn)了準確對電力通信網(wǎng)中關鍵節(jié)點進行識別的技術(shù)效果。

為解決上述技術(shù)問題，本申請?zhí)峁┝艘环N電力通信網(wǎng)中關鍵節(jié)點識別方法，所述方法包括：

步驟1：基于電力通信網(wǎng)信息，構(gòu)建電力通信網(wǎng)節(jié)點重要度評價體系；

步驟2：基于電力通信網(wǎng)節(jié)點重要度評價體系，構(gòu)建規(guī)范化矩陣；

步驟3：基于熵權(quán)法和層次分析法，綜合確定指標權(quán)重；

步驟4：將權(quán)重向量與規(guī)范化矩陣結(jié)合，構(gòu)造加權(quán)規(guī)范化矩陣；

步驟5：基于加權(quán)規(guī)范化矩陣，計算獲得節(jié)點重要度排序，基于排序結(jié)果識別出關鍵節(jié)點。

其中，本申請中的電力通信網(wǎng)中關鍵節(jié)點識別方法，首先基于電力通信網(wǎng)信息，構(gòu)建電力通信網(wǎng)節(jié)點重要度評價體系，利用全面的評價體系保障了評價的全面，進而保障評價的準確性；然后基于電力通信網(wǎng)節(jié)點重要度評價體系，構(gòu)建規(guī)范化矩陣；然后基于熵權(quán)法和層次分析法，綜合確定指標權(quán)重；然后將權(quán)重向量與規(guī)范化矩陣結(jié)合，構(gòu)造加權(quán)規(guī)范化矩陣；然后基于加權(quán)規(guī)范化矩陣，計算獲得節(jié)點重要度排序，基于排序結(jié)果識別出關鍵節(jié)點，即本申請中的方法通過全面的評價體系，加上規(guī)范化的矩陣，然后通過合理的熵權(quán)法和層次分析法確定指標權(quán)重，構(gòu)造出了準確的加權(quán)規(guī)范化矩陣，基于準確的加權(quán)規(guī)范化矩陣，計算獲得準確的節(jié)點重要度排序，進而識別出準確的關鍵節(jié)點。

進一步的，所述電力通信網(wǎng)節(jié)點重要度評價體系包括：目標層、準則層、指標層；其中，目標層為節(jié)點重要度水平；目標層下的準則層包括：點類別因素、站點負荷因素、節(jié)點拓撲位置；站點類別因素下的指標層包括：站點等級、站點規(guī)模兩個指標；站點負荷因素下的指標層包括：負荷等級、負荷大小兩個指標；節(jié)點拓撲位置下的指標層包括：度中心度、緊密中心度、中介中心度三個指標。

進一步的：

度中心度C_Di為C_Di＝k_i/(N-1)，其中，定義節(jié)點i與其他節(jié)點直接相關聯(lián)的邊數(shù)為k，；

緊密中心度C_Ci為定義節(jié)點i到節(jié)點j的最短路徑中包含邊的數(shù)量為d_ij；

中介中心度C_Bi為定義網(wǎng)絡中任意兩節(jié)點j和k之間最短路徑總數(shù)為g_jk，其中，經(jīng)過節(jié)點i的最短路徑條數(shù)為g_jk(i)。

進一步的，所述步驟2具體包括：

設電力通信網(wǎng)節(jié)點重要度水平評價體系中，總共有N個節(jié)點，a表示準則層的第a項分類指標，準則層每項指標下有m個分類細化指標，i、j分別表示第i個節(jié)點，第j個分類細化指標；

構(gòu)造第a項指標的決策矩陣X_a：

對決策矩陣X_a進行標準化處理，構(gòu)成規(guī)范決策矩陣R_a＝(r_ij)_N×m：

對于效益型指標：

對于成本型指標：

其中，x_ij^max＝max{x_ij|1≤i≤N}，x_ij^min＝min{x_ij|1≤i≤N}。

進一步的，所述步驟3具體包括：

將準則層第a項指標下的各個指標兩兩比較，構(gòu)造出比較判斷矩陣A；

計算比較判斷矩陣A滿足等式A_w1＝λ_maxw1的最大特征根λ_max和對應的特征向量w₁，w₁即是單排序權(quán)值；

進行一致性檢驗，計算一致性指標其中，m為比較判斷矩陣的階數(shù)；計算一致性比率其中，R_I為平均隨機一致性指標；

當C_R＜0.1時，則判斷矩陣具有滿意的一致性，將w₁歸一化，得到主觀權(quán)重w_aj'；

計算第a項分類指標的第j個分類細化指標的熵值：

其中，k＝1/InN，得到熵權(quán)向量的計算公式如下：

確定綜合權(quán)重：

其中，w_aj滿足0≤w_aj≤1，

進一步的，所述步驟4具體為：

將權(quán)重向量與規(guī)范化矩陣結(jié)合，構(gòu)造加權(quán)規(guī)范化矩陣Ya：

進一步的，所述步驟5具體包括：

獲得每個節(jié)點準則層各指標的相對貼近度，并將相對貼近度作為節(jié)點重要度的指標值，組成新的決策矩陣X＝(x_ij)_N×M；

進行規(guī)范化處理，得到規(guī)范化決策矩陣R＝(r_ij)_N×M，計算各指標權(quán)重W，得到加權(quán)規(guī)范化矩陣Y＝(y_ij)_N×M；

計算出每個節(jié)點對相對貼近度Z_i，獲得節(jié)點重要度排序，進而識別出關鍵節(jié)點。

進一步的，所述步驟5具體包括：

基于加權(quán)規(guī)范化矩陣Y_a，計算指標體系中第a項分類指標的正負理想解；

正理想解：

負理想解：

其中，L＝{1,…,N}，；

計算節(jié)點重要度水平體系中第a項分類指標值與正負理想值之間的歐式距離：

到正理想解的距離：

到負理想解的距離：

得到每個節(jié)點第a項指標的相對貼近度：Z_ai＝D^-_ai/(D⁺_ai+D^-_ai),i＝1,2,…N；

得到每個節(jié)點準則層各指標的相對貼近度，分別計算出準則層站點類別因素，站點負荷因素，節(jié)點拓撲位置三個分類指標的相對貼近度，并以此作為節(jié)點重要度的指標值，組成新的決策矩陣X＝(x_ij)_N×M，進行規(guī)范化處理，得到規(guī)范化決策矩陣R＝(r_ij)_N×M，計算各指標權(quán)重W，得到加權(quán)規(guī)范化矩陣Y＝(y_ij)_N×M，最后計算出每個節(jié)點對相對貼近度Z_i，從而得出節(jié)點重要度排序，識別出關鍵節(jié)點。

本申請?zhí)峁┑囊粋€或多個技術(shù)方案，至少具有如下技術(shù)效果或優(yōu)點：

現(xiàn)有技術(shù)中的方法沒有從電力通信網(wǎng)與電網(wǎng)的特殊關系分析節(jié)點的重要性，未能考慮網(wǎng)絡節(jié)點自身地位和作用的區(qū)別，因此不能全面有效地反應出通信節(jié)點在拓撲層的重要性。而本申請中的方法將電力通信網(wǎng)的拓撲結(jié)構(gòu)和節(jié)點行業(yè)特點結(jié)合起來，更準確的識別電力通信網(wǎng)中的關鍵節(jié)點。

進一步的，由于電力通信網(wǎng)屬于復雜網(wǎng)絡的范疇，因此具備很多復雜網(wǎng)絡的拓撲特點，又由于其是電力系統(tǒng)的通信專網(wǎng)，又具備較強的行業(yè)特點，因此在評價網(wǎng)絡中節(jié)點重要度的時候，本申請將網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)與通信網(wǎng)實際相結(jié)合，能夠得到準確的評價結(jié)果，并且，權(quán)重的確定對于評價結(jié)果有很大的影響，本申請好的方法確立一個更為綜合性的權(quán)重值，保障了評價結(jié)果的科學性、合理性。

進一步的，本方法將電力通信網(wǎng)的拓撲結(jié)構(gòu)與電網(wǎng)影響因子結(jié)合起來，得到一個電力通信網(wǎng)節(jié)點重要度的評價方法，該方法既考慮了復雜網(wǎng)絡的拓撲結(jié)構(gòu)，又考慮了通信節(jié)點所在站點因素，更具有全面性、有效性，能夠更為準確的識別電力通信網(wǎng)中重要的節(jié)點。

附圖說明

此處所說明的附圖用來提供對本發(fā)明實施例的進一步理解，構(gòu)成本申請的一部分，并不構(gòu)成對本發(fā)明實施例的限定；

圖1是本申請中電力通信網(wǎng)節(jié)點重要度評價體系示意圖；

圖2是本申請中基于TOPSIS算法的電力通信網(wǎng)節(jié)點重要度評價流程示意圖；

圖3是本申請中電力通信網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施方式

本發(fā)明提供了一種電力通信網(wǎng)中關鍵節(jié)點識別方法，解決了現(xiàn)有的電力通信網(wǎng)中關鍵節(jié)點識別方法存在準確性較差的技術(shù)問題，實現(xiàn)了準確對電力通信網(wǎng)中關鍵節(jié)點進行識別的技術(shù)效果。

為了能夠更清楚地理解本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點，下面結(jié)合附圖和具體實施方式對本發(fā)明進行進一步的詳細描述。需要說明的是，在相互不沖突的情況下，本申請的實施例及實施例中的特征可以相互組合。

在下面的描述中闡述了很多具體細節(jié)以便于充分理解本發(fā)明，但是，本發(fā)明還可以采用其他不同于在此描述范圍內(nèi)的其他方式來實施，因此，本發(fā)明的保護范圍并不受下面公開的具體實施例的限制。

請參考圖1-圖3，電力通信網(wǎng)節(jié)點重要度評價體系的構(gòu)成如圖1所示。站點為電力通信網(wǎng)節(jié)點所在電力站點，如變電站，發(fā)電廠等。該體系由目標層，準則層，指標層構(gòu)成。其中，準則層包括站點類別因素，站點負荷因素，節(jié)點拓撲位置；站點類別因素下的指標層包括站點等級，站點規(guī)模兩個指標；站點負荷因素下的指標層包括負荷等級，負荷大小兩個指標；節(jié)點拓撲位置下的指標層包括度中心度，緊密中心度，中介中心度三個指標。采用基于TOPSIS的多屬性決策節(jié)點重要性綜合評價方法，將評價節(jié)點重要性的多個評價指標分別看作方案的屬性，最終將節(jié)點的重要性評價轉(zhuǎn)化為一個多屬性決策問題。

站點等級，站點規(guī)模，負荷等級，負荷大小指標，均根據(jù)各個節(jié)點實際情況賦予不同的等級值，具體賦值情況見表一。

度中心度，緊密中心度，中介中心度指標，根據(jù)電力通信網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)計算，具體計算方法如下：

基于圖論的方法，構(gòu)建電力通信網(wǎng)網(wǎng)絡拓撲圖，設G＝(V,E)為網(wǎng)絡的拓撲結(jié)構(gòu)，其中，V＝{v₁，v₂,…,v_N}是網(wǎng)絡節(jié)點集，|V|＝N。E＝{e₁，e₂,…,e_M}是網(wǎng)絡無向鏈路集，|E|＝M。

定義一

度中心度C_Di

度中心度測量網(wǎng)絡中某點與所有其它節(jié)點相聯(lián)系的程度，度中心度越高，節(jié)點越重要。定義節(jié)點i與其他節(jié)點直接相關聯(lián)的邊數(shù)為k_i，則度中心度可表示為：

C_Di＝k_i/(N-1) (1)

其中，C_Di為節(jié)點i的度中心度；k_i為節(jié)點i的度，即該節(jié)點與其他節(jié)點直接相關聯(lián)的邊數(shù)；N為網(wǎng)絡中節(jié)點總數(shù)目。

定義二

緊密中心度C_Ci

緊密中心度反映網(wǎng)絡中某節(jié)點與其他節(jié)點之間的接近程度，緊密中心度越大，表明節(jié)點越處于網(wǎng)絡的中心位置，節(jié)點越重要。定義節(jié)點i到節(jié)點j的最短路徑中包含邊的數(shù)量為d_ij，則緊密中心度可表示為：

其中，C_Ci為節(jié)點i的緊密中心度；N為網(wǎng)絡中節(jié)點總數(shù)目。

定義三

中介中心度C_Bi

中介中心度是以經(jīng)過網(wǎng)絡中某個節(jié)點的最短路徑數(shù)目刻畫節(jié)點重要性的指標。網(wǎng)絡中其他節(jié)點對通信時經(jīng)過該節(jié)點的次數(shù)越多，則該節(jié)點越重要，因此，中介中心度越高，則節(jié)點越重要。定義網(wǎng)絡中任意兩節(jié)點j和k之間最短路徑總數(shù)為g_jk，其中，經(jīng)過節(jié)點i的最短路徑條數(shù)為g_jk(i)，則中介中心度可表示為：

其中，C_Bi為節(jié)點i的中介中心度；N為網(wǎng)絡中節(jié)點總數(shù)目。

基于TOPSIS算法的電力通信網(wǎng)節(jié)點重要度評價流程如圖2示。

設電力通信網(wǎng)節(jié)點重要度水平評價體系中，總共有N個節(jié)點，a表示準則層的第a項分類指標(站點類別因素，站點負荷因素，節(jié)點拓撲位置)，準則層每項指標下有m個分類細化指標，i、j分別表示第i個節(jié)點，第j個分類細化指標。

1.構(gòu)造規(guī)范化矩陣

構(gòu)造準則層第a項指標的決策矩陣X_a，其中，N表示N個節(jié)點，m表示共有m個分類細化指標。例如，算例中，準則層第一項指標站點類別因素下有兩個分類細化指標：站點等級，站點規(guī)模，則m＝2。

由于指標體系下各個分類細化指標的類型和量綱不同，為了消除這些影響，需要對決策矩陣X_a進行標準化處理，構(gòu)成規(guī)范決策矩陣R_a＝(r_ij)_N×m。

對于效益型指標：

對于成本型指標：

其中，x_j^max＝max{x_ij|1≤i≤N}，x_j^min＝min{x_ij|1≤i≤N}。

2.計算權(quán)重W_a向量

本文在權(quán)重確定方面，采用將熵權(quán)法和層次分析法結(jié)合的綜合權(quán)重確定方法。

層次分析法采用專家打分的方法，將除目標層以外的各層次因素與同層其他因素的重要性進行兩兩比較，本文中，將準則層第a項指標下的各個指標兩兩比較，構(gòu)造出比較判斷矩陣A。

判斷矩陣元素的值反映了對各因素相對重要性的認識，一般采用1～9及其倒數(shù)的標度方法。

計算比較判斷矩陣A滿足等式A_w1＝λ_maxw1的最大特征根λ_max和對應的特征向量w₁，w₁即是單排序權(quán)值。

進行一致性檢驗，計算一致性指標其中m為比較判斷矩陣的階數(shù)。計算一致性比率其中R_I為平均隨機一致性指標，可通過查表得到。

一般而言，C_R越小說明比較判斷矩陣的一致性越好。通常認為C_R＜0.1時，判斷矩陣具有滿意的一致性。將w₁歸一化，得到主觀權(quán)重w_aj'。

熵權(quán)法是根據(jù)各指標所包含的信息量的大小來確定指標權(quán)重的客觀賦權(quán)法。

計算第a項分類指標的第j個分類細化指標的熵值e_aj：

其中，r_ij為規(guī)范決策矩陣中的值，P_ij為歸一化值，e_aj是第j個分類細化指標的熵值。

其中k＝1/InN，最后得到熵權(quán)向量的計算公式如下：

確定綜合權(quán)重：

其中，w_aj滿足0≤w_aj≤1，

3.構(gòu)造加權(quán)規(guī)范化矩陣Y_a

將權(quán)重向量與規(guī)范化矩陣結(jié)合，構(gòu)造加權(quán)規(guī)范化矩陣Y_a。

4.計算相對貼近度

基于加權(quán)規(guī)范化矩陣Y_a，確定每個分類細化指標的正負理想解。所謂的正理想解就是某一個指標中最優(yōu)值，反之就是負理想解。

正理想解：

負理想解：

其中，L＝{1,…,N}，即L為電力通信網(wǎng)中節(jié)點集合；y_im為矩陣Y_a中第i個節(jié)點第m個指標對應的值。每個節(jié)點的正負理想解，即為Y_a矩陣中，每列最大值和最小值。

計算節(jié)點重要度水平體系中第a項分類指標值與正負理想值之間的歐式距離：

到正理想解的距離：

到負理想解的距離：

得到每個節(jié)點第a項指標的相對貼近度：Z_ai＝D^-_ai/(D⁺_ai+D^-_ai),i＝1,2,…N(14)

至此，可得到每個節(jié)點準則層各指標的相對貼近度，分別計算出準則層站點類別因素各節(jié)點相對貼近度Z₁＝[z₁₁,z₁₂,…,z_1N]^T，站點負荷因素各節(jié)點相對貼近度Z₂＝[z₂₁,z₂₂,…,z_2N]^T，節(jié)點拓撲位置各節(jié)點相對貼近度Z₃＝[z₃₁,z₃₂,…,z_3N]^T，并以此作為節(jié)點重要度的指標值，組成新的決策矩陣X＝(x_ij)_N×M，根據(jù)公式(4)、(5)進行規(guī)范化處理，得到規(guī)范化決策矩陣R＝(r_ij)_N×M，根據(jù)公式(6)到(9)計算各指標權(quán)重W，得到加權(quán)規(guī)范化矩陣Y＝(y_ij)_N×M，最后根據(jù)公式(10)到(14)計算出每個節(jié)點對相對貼近度Z_i，從而可以得出最終節(jié)點重要度排序，識別出關鍵節(jié)點。

5.算例分析

圖3中的網(wǎng)絡中有14個節(jié)點，16條鏈路，其中7號節(jié)點是省級調(diào)度中心，13號節(jié)點是地區(qū)調(diào)度中心，9，10，11，12，14號節(jié)點是220kv變電站，其余節(jié)點均是500kv變電站。

站點類別因素下的分類細化指標：站點等級和站點規(guī)模，站點負荷下的分類細化指標：負荷等級和負荷大小，可參考上文中評價標準，得到其相對影響值，結(jié)果如表一所示。

節(jié)點拓撲位置下的分類細化指標：度中心度，緊密中心度和中介中心度，由上文中公式計算可得，計算結(jié)果如表二所示。

由站點等級，站點規(guī)模相對影響值，可以構(gòu)建站點類別因素決策矩陣X₁，由負荷等級，負荷大小相對影響值，可以構(gòu)建站點負荷因素決策矩陣X₂，由度中心度，緊密中心度，中介中心度的計算值，可以構(gòu)建節(jié)點拓撲位置決策矩陣X₃。根據(jù)決策矩陣，將矩陣中的值進行去量綱處理，可計算出規(guī)范化決策矩陣R₁，R₂，R₃。

采用層次分析法及熵權(quán)法，計算出綜合權(quán)重，結(jié)果如表三所示。

由規(guī)范化決策矩陣R₁，R₂，R₃，及各指標權(quán)重值?？蓸?gòu)建加權(quán)規(guī)范化矩陣Y₁，Y₂，Y₃?？捎嬎愠鰷蕜t層各個指標下，每個節(jié)點相對貼近度，即為重要度評分。評分結(jié)果如表四所示。

由準則層三個指標站點類別因素，站點負荷因素，節(jié)點拓撲位置的貼近度，可構(gòu)建目標層決策矩陣，經(jīng)計算可構(gòu)造出目標層規(guī)范化矩陣。

計算準則層各指標權(quán)重，準則層各指標權(quán)重如表五所示。

由規(guī)范化決策矩陣R，及準則層各指標權(quán)重值。可構(gòu)建加權(quán)規(guī)范化矩陣Y。計算出每個節(jié)點最終相對貼近度Z_i，即為各節(jié)點重要度評分。結(jié)果如表六所示。

根據(jù)表六計算結(jié)果，節(jié)點7的重要度最大，這與節(jié)點7為省調(diào)，在電力通信網(wǎng)中處于較為核心的位置的實際相匹配。節(jié)點13是地調(diào)，其重要度值高于其余220kv變電站節(jié)點。節(jié)點9，11，在拓撲結(jié)構(gòu)中有相同的重要度，然而，綜合考慮站點因素后，節(jié)點9的重要度要高于節(jié)點11。節(jié)點3，5，在站點因素方面具有相同的重要度，由于節(jié)點5處于網(wǎng)絡中比較核心的位置，因此重要度更高。驗證了方法的正確性。

具體實現(xiàn)過程如表1-表6所示：

表一.站點類別因素及站點負荷因素相對影響值

表二.電力通信網(wǎng)各節(jié)點拓撲位置參數(shù)

表三.指標層各指標權(quán)重

表四.各節(jié)點準則層計算結(jié)果及排序

表五.準則層各指標權(quán)重

表六.節(jié)點重要度計算結(jié)果

本申請?zhí)峁┑囊粋€或多個技術(shù)方案，至少具有如下技術(shù)效果或優(yōu)點：

現(xiàn)有技術(shù)中的方法沒有從電力通信網(wǎng)與電網(wǎng)的特殊關系分析節(jié)點的重要性，未能考慮網(wǎng)絡節(jié)點自身地位和作用的區(qū)別，因此不能全面有效地反應出通信節(jié)點在拓撲層的重要性。而本申請中的方法將電力通信網(wǎng)的拓撲結(jié)構(gòu)和節(jié)點行業(yè)特點結(jié)合起來，更準確的識別電力通信網(wǎng)中的關鍵節(jié)點。

進一步的，由于電力通信網(wǎng)屬于復雜網(wǎng)絡的范疇，因此具備很多復雜網(wǎng)絡的拓撲特點，又由于其是電力系統(tǒng)的通信專網(wǎng)，又具備較強的行業(yè)特點，因此在評價網(wǎng)絡中節(jié)點重要度的時候，本申請將網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)與通信網(wǎng)實際相結(jié)合，能夠得到準確的評價結(jié)果，并且，權(quán)重的確定對于評價結(jié)果有很大的影響，本申請好的方法確立一個更為綜合性的權(quán)重值，保障了評價結(jié)果的科學性、合理性。

進一步的，本方法將電力通信網(wǎng)的拓撲結(jié)構(gòu)與電網(wǎng)影響因子結(jié)合起來，得到一個電力通信網(wǎng)節(jié)點重要度的評價方法，該方法既考慮了復雜網(wǎng)絡的拓撲結(jié)構(gòu)，又考慮了通信節(jié)點所在站點因素，更具有全面性、有效性，能夠更為準確的識別電力通信網(wǎng)中重要的節(jié)點。

盡管已描述了本發(fā)明的優(yōu)選實施例，但本領域內(nèi)的技術(shù)人員一旦得知了基本創(chuàng)造性概念，則可對這些實施例作出另外的變更和修改。所以，所附權(quán)利要求意欲解釋為包括優(yōu)選實施例以及落入本發(fā)明范圍的所有變更和修改。

顯然，本領域的技術(shù)人員可以對本發(fā)明進行各種改動和變型而不脫離本發(fā)明的精神和范圍。這樣，倘若本發(fā)明的這些修改和變型屬于本發(fā)明權(quán)利要求及其等同技術(shù)的范圍之內(nèi)，則本發(fā)明也意圖包含這些改動和變型在內(nèi)。