自动组卷方法及装置与流程

本发明涉及信息化教育技术领域，具体而言，涉及一种自动组卷方法及装置。

背景技术：

目前的组卷算法主要考虑试卷的区分度、难度系数、试题重复度等方面的要求，目的为了实现通过考试来区分学生学习效果和评判成绩。然而，由于不同学生对知识点的掌握都存在差异，目前的模拟自测中的组卷方法并没有针对不同学生进行个性化组卷，不能针对学生的薄弱知识点进行强化练习，导致学生在很多时候不断重复做已掌握的试题，造成时间浪费，降低学习效率。

技术实现要素：

为了克服现有技术中的上述不足，本发明的目的在于提供一种自动组卷方法及装置，能够针对个体学生知识点情况进行个性化组卷，加大出错知识点的试题比重，有利于针对学生的薄弱知识点进行强化练习，减少重复做已掌握试题造成的时间浪费，提高学习效率。

为了实现上述目的，本发明较佳实施例所采用的技术方如下所示：

本发明较佳实施例提供一种自动组卷方法，应用于用户终端。所述用户终端包括一数据库。所述数据库中存储有多个初始试题、初始试题所对应的知识点信息、用户信息、用户信息对应的出错知识点信息及各试题已被选中的次数。所述方法包括：

获取多个初始试题，对所述多个初始试题进行编码，得到对应的试题基因编码。其中，所述试题基因编码包括试题题型信息和试题序号信息；

根据预设总分和预设题型比例生成一份待组试卷。其中，所述待组试卷包括可变试题和不变试题；

基于所述用户信息对应的出错知识点信息，从所述数据库中获取到所述出错知识点信息所对应的试题和所述对应的试题已被选中的次数，选取不变试题，并将不变试题对应的试题基因编码添加至所述待组试卷中；

根据预设总分和预设题型比例，从未选取的各试题基因编码对应的试题随机生成多份试卷，所述多份试卷作为初始种群；

计算所述初始种群中每份试卷的适应度；

根据计算得到的初始种群中每份试卷的适应度，将初始种群中适应度最大的试卷作为比较试卷，对初始种群中剩余的试卷进行选择，得到选择后的试卷库；

对所述选择后的试卷库中的试卷进行交叉和变异的遗传操作，得到新的种群；

计算新的种群中每份试卷的适应度，根据新的种群中每份试卷的适应度和所述比较试卷的适应度，判断新的种群是否满足预设条件，若满足，则输出相应的试卷作为可变试题，并将可变试题对应的试题基因编码添加至所述待组试卷中，以生成最终试卷。

本发明较佳实施例还提供一种自动组卷装置，应用于用户终端。所述用户终端包括一数据库。所述数据库中存储有多个初始试题、初始试题所对应的知识点信息、用户信息、用户信息对应的出错知识点信息及各试题已被选中的次数。所述装置包括：

获取模块，用于获取多个初始试题，对所述多个初始试题进行编码，得到对应的试题基因编码。其中，所述试题基因编码包括试题题型信息和试题序号信息；

待组试卷生成模块，用于根据预设总分和预设题型比例生成一份待组试卷。其中，所述待组试卷包括可变试题和不变试题；

不变试题添加模块，用于基于所述用户信息对应的出错知识点信息，从所述数据库中获取到所述出错知识点信息所对应的试题和所述对应的试题已被选中的次数，选取不变试题，并将不变试题对应的试题基因编码添加至所述待组试卷中；

初始种群生成模块，用于根据预设总分和预设题型比例，从未选取的各试题基因编码对应的试题随机生成多份试卷，所述多份试卷作为初始种群；

适应度计算模块，用于计算所述初始种群中每份试卷的适应度；

选择模块，用于根据计算得到的初始种群中每份试卷的适应度，将初始种群中适应度最大的试卷作为比较试卷，对初始种群中剩余的试卷进行选择，得到选择后的试卷库；

遗传模块，用于对所述选择后的试卷库中的试卷进行交叉和变异的遗传操作，得到新的种群；

判断模块，用于计算新的种群中每份试卷的适应度，根据新的种群中每份试卷的适应度和所述比较试卷的适应度，判断新的种群是否满足预设条件，若满足，则输出相应的试卷作为可变试题，并将可变试题对应的试题基因编码添加至所述待组试卷中，以生成最终试卷。

相对于现有技术而言，本发明具有以下有益效果：

本发明提供的自动组卷方法及装置，针对用户的知识点出错状态进行优化组卷，生成不变试题，根据待组试卷的预设总分和预设题型比例随机产生初始种群，并通过遗传算法最终输出相应的试卷作为可变试题。将所述可变试题和不变试题添加至所述待组试卷中，生成最终试卷。上述方法能够针对个体学生知识点情况进行个性化组卷，加大出错知识点的试题比重，有利于针对学生的薄弱知识点进行强化练习，减少学生重复做已掌握试题造成的时间浪费，提高学习效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1是本发明较佳实施例提供的用户终端的方框示意图；

图2为本发明较佳实施例提供的自动组卷方法的一种流程示意图；

图3为本发明较佳实施例提供的自动组卷方法的另一种流程示意图；

图4为图3中步骤S270包括的子步骤的流程示意图；

图5为图4中步骤S271包括的子步骤的流程示意图；

图6为本发明较佳实施例提供的自动组卷装置的功能模块图。

图标：100-用户终端；110-存储器；120-处理器；130-通信单元；140-存储控制器；150-显示单元；160-输入单元；200-自动组卷装置；210-获取模块；220-待组试卷生成模块；230-不变试题添加模块；240-初始种群生成模块；250-适应度计算模块；260-选择模块；270-遗传模块；280-判断模块。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

下面结合附图，对本发明的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

请参阅图1，图1是本发明较佳实施例提供的用户终端100的方框示意图。本发明实施例中所述用户终端100可以为用于学生模拟考试的电子设备，例如，所述用户终端100可以是，但不限于，智能手机、个人电脑(Personal Computer，PC)、平板电脑、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、移动上网设备(Mobile Internet Device，MID)等。所述用户终端100的操作系统可以是，但不限于，安卓(Android)系统、iOS(iPhone Operating System)系统、Windows Phone系统、Windows系统等。

如图1所示，所述用户终端100可以包括存储器110、处理器120、通信单元130、存储控制器140以及显示单元150以及输入单元160。所述存储器110、处理器120、通信单元130、存储控制器140以及显示单元150以及输入单元160相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。所述存储器110中存储有自动组卷装置200，所述自动组卷装置200包括至少一个可以以软件或固件(Firmware)的形式存储于所述存储器110中的软件功能模块，所述处理器120通过运行存储在存储器110内的软件程序以及模块，如本发明实施例中的自动组卷装置200，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现本发明实施例中的自动组卷方法。

其中，所述存储器110可以是，但不限于，随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，PROM)，可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)等。其中，存储器110用于存储程序，所述处理器120在接收到执行指令后，执行所述程序。进一步地，通信单元130将各种输入/输入装置耦合至处理器120以及存储器110，上述存储器110内的软件程序以及模块还可包括操作系统，其可包括各种用于管理系统任务(例如内存管理、存储设备控制、电源管理等)的软件组件和/或驱动，并可与各种硬件或软件组件相互通讯，从而提供其他软件组件的运行环境。

在本实施例中，上述存储器110还可以存储有一数据库，所述数据库中可以存储有多个初始试题、初始试题所对应的知识点信息、用户信息、用户信息对应的出错知识点信息及各试题已被选中的次数。

所述处理器120可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。上述的处理器120可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等。还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(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发明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120也可以是任何常规处理器等。

所述通信单元130可以用于建立所述用户终端100与所述自动组卷装置200二者之间的通信连接。

所述显示单元150可以用于提供一个交互界面(例如用户操作界面)或用于显示图像数据。在本实施例中，所述显示单元150可以是液晶显示器或触控显示器。若为触控显示器，其可为支持单点和多点触控操作的电容式触控屏或电阻式触控屏等。支持单点和多点触控操作是指触控显示器能感应到来自该触控显示器上一个或多个位置处产生的触控操作，并将该感应到的触控操作交由处理器120进行计算和处理。

所述输入单元160可以用于提供给用户输入数据实现用户与所述用户终端100的交互。所述输入单元160可以是，但不限于，鼠标、键盘、触控板等。

可以理解，图1所示的结构仅为示意，所述用户终端100还可以包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。图1中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。

请参阅图2，图2为本发明较佳实施例提供的自动组卷方法的一种流程示意图。所应说明的是，本发明提供的方法不以图2及以下所述的具体顺序为限制。所述方法的具体流程如下：

步骤S210，获取多个初始试题，对所述多个初始试题进行编码，得到对应的试题基因编码。

具体地，本实施例可以采用二进制编码对每个初始试题进行编码。根据不同的初始试题，每个初始试题都对应一个唯一的试题基因编码，每个试题基因编码可以包括有对应该试题基因编码的初始试题的试题题型信息和试题序号信息。其中，更为具体地，所述“试题题型”可以是填空题、选择题、简答题、判断题、计算题、证明题、综合题等。

请参阅图3，为了在组卷过程中根据不同用户进行个性化的组卷，本实施例还可以在组卷时对用户进行身份验证。鉴于此，所述方法还可以包括：

步骤S208，接收输入的用户信息。

本实施例中，用户(例如，学生)可以通过所述输入单元160输入自己的用户信息以进行下一步验证。其中，所述用户信息可以是，但不限于，用户的账号密码信息、指纹信息、人脸信息、虹膜信息等，本实施例对此不作具体限制。

在接收到输入的用户信息后，需要对所述输入的用户信息进行验证。即执行步骤S209，将输入的用户信息与所述数据库中存储的用户信息进行比对，若比对成功，则进入待组卷状态。

具体地，所述数据库中可以存储有多个用户的用户信息，在查找到所述数据库中存储的用户信息中包括有所述输入的用户信息后，则验证成功，此时用户终端100进入待组卷状态。

应注意的是，在本实施例的其它实施方式中，若未在所述数据库中查找到所述输入的用户信息，则表示该用户为新用户，此时可以提示该用户对自己的用户信息进行预设。

请再次参阅图3，步骤S220，根据预设总分和预设题型比例生成一份待组试卷。

本实施例中，所述预设总分和预设题型比例均可以进行预先设定。例如，作为一种实施方式，所述预设总分可以是“100分”，所述预设题型比例可以是“选择题30％，填空题20％，问答题50％”。当然，在其它实施方式中，可以根据实际需要进行设定，本实施例对所述预设总分和预设题型比例均不作具体限制。

此外，所述待组试卷可以包括可变试题和不变试题。所述不变试题可以根据用户的出错知识点信息进行选取，在一般情况下，模拟测试更需要针对学生的薄弱知识点进行强化练习，鉴于此，可以优先选取不变试题添加至所述待组试卷中。

选取不变试题的方式请参见步骤S230，基于所述用户信息对应的出错知识点信息，从所述数据库中获取到所述出错知识点信息所对应的试题和所述对应的试题已被选中的次数，选取不变试题，并将不变试题对应的试题基因编码添加至所述待组试卷中。

本实施例中，由于所述数据库中存储每个初始试题所对应的知识点信息以及各试题已被选中的次数，根据用户信息对应的出错点信息，可以获取到所述出错点信息对应的试题，及所述对应的试题已被选中的次数。

具体地，首先对获取到的出错知识点下的试题按照试题被选中次数进行排序，根据排序结果选取预设数量范围的试题作为不变试题。其中，所述预设数量范围可以进行预先设定。示例性地，假若获取到的出错知识点下的试题一共有十道，则按照这十道试题被选中次数的排序结果，按照被选中次数最少的依次选择两道作为不变试题，则该预设数量范围为20％。应理解，在其它实施方式中，所述预设数量范围可以不仅限制于上述示例所描述的具体数量范围。

进一步地，若所述出错知识点下的试题的数量小于所需不变试题数量，则将所述出错知识点下的试题全部选择作为不变试题，不再对所述出错知识点下的试题按照试题被选中次数进行排序和筛选。

此外，若所述出错知识点下的试题中同一题型的试题比例超过预设题型比例，则按照试题被选中次数选取其它题型的试题作为不变试题。

最后，将所述选取到的不变试题对应的试题基因编码添加至所述待组试卷中，从而完成所述不变试题的选取。

应当注意的是，若用户为新用户，即该用户第一次进行组卷操作时，所述数据库中该用户的出错知识点信息不存在，即跳过此步骤，不进行不变试题的选题。另外，即使该用户不为新用户，该用户的出错知识点信息也可能不存在，即该用户做到试题未出现过试题错误，那么也跳过此步骤。

在选取完不变试题后，接下来需要选取可变试题。请参见步骤S240，根据预设总分和预设题型比例，从未选取的各试题基因编码对应的试题随机生成多份试卷，所述多份试卷作为初始种群。

本实施例中，所述初始种群中的每份试卷即对应一个染色体。

步骤S250，计算所述初始种群中每份试卷的适应度。

具体地，在本实施例中，每份试卷的适应度的计算公式如下：

其中，F为每份试卷(即每个染色体)的适应度，m表示组卷因素的个数，w_i为第i个组卷因素对组卷重要程度的权值，f_i为第i个组卷因素对组卷目标的误差。

更为具体地，所述组卷因素可以是，但不限于，难度系数、区分度、分值章节分布以及答题时间的其中一种或多种组合。在具体应用过程中，可以对组卷因素进行选定。例如，若重点在于检测某一学习知识点章节，则可以选择分值章节分布作为组卷因素，若重点在于检测学生的区分度，则可以选择区分度作为组卷因素。当然，应当理解的是，在其它实施方式中，可以选择多个组卷因素进行综合性检测。

更进一步地，在选择多个组卷因素的时候，还可以对每个组卷因素对组卷重要程度的权值进行设定。例如，若组卷因素为难度系数、区分度，而实际中更偏重于难度系数，则可以增大难度系数对组卷重要程度的权值，而所述区分度对组卷重要程度的权值则可以相对降低。

另外，所述难度系数误差可以用来表示，其中为试卷预期的难度系数，为第i道试题的难度系数，K表示试题总数。所述区分度误差可以用表示，其中,K为试卷预期的难度系数，q_i为第i道试题的难度系数，K表示试题总数。所述分值章节分布误差可以用表示，其中，s_i0表示第i章题目的预期分值，s_i表示实际第i章题目所占的分值，C表示章节总数。所述答题时间误差可以用表示，其中，t₀表示试卷的总答题时间(例如，120分钟)，表示每个题目的所需的答题时间，K表示试题总数。

应当理解，所述组卷因素不仅限于上述实施例所述的组卷因素，本领域技术人员还可以设置其他认为重要的组卷因素计入适应度的计算。

步骤S260，根据计算得到的初始种群中每份试卷的适应度，将初始种群中适应度最大的试卷作为比较试卷，对初始种群中剩余的试卷进行选择，得到选择后的试卷库。

具体地，适应度大的试卷被选中的概率更大,但不是说一定能够选上。同样地,适应度小的试卷被选中的概率小,但也可能被选上。所以具体要根据试卷的适应度以每份试卷确定被选择的概率。在本实施例中，每份试卷被选择的概率为:被选中的试卷最终形成所述选择后的试卷库。

步骤S270，对所述选择后的试卷库中的试卷进行交叉和变异的遗传操作，得到新的种群。

请参阅图4，所述步骤S270可以子步骤S271和子步骤S272，所述步骤S270包括的子步骤的具体流程如下：

子步骤S271，对选择后的试卷库中的试卷进行交叉的遗传操作，得到交叉后的试卷库。

请参阅图5，所述子步骤S271还可以包括子步骤S2711、子步骤S2712、子步骤S2713及子步骤S2714。所述子步骤S271包括的子步骤的具体流程如下：

子步骤S2711，对选择后的试卷库中的试卷进行随机配对得到多对待交叉试卷。

子步骤S2712，按照预先设定的交叉概率判断每对待交叉试卷是否需要进行交叉操作。

在本实施例中，所述交叉概率可以是0.4-0.9。

子步骤S2713，对需要进行交叉操作的每对待交叉试卷设置交叉点。

子步骤S2714，对每对待交叉试卷的交叉点前后的部分基因进行互相交换，得到交叉后的每对试卷，以得到交叉后的试卷库。

子步骤S272，对交叉后的试卷库进行变异的遗传操作，得到新的种群。

在本实施例中，所述变异概率可以是0.001-0.1。

下面将对每对待交叉试卷的交叉和变异过程进行简述，应当理解以下描述仅为示例：

下面是一对待交叉试卷的交叉过程，A和B是交叉前的一对待交叉试卷，A’和B’是交叉后的个体。

A＝0010000100010...|0111000101010…|1000110011000…

B＝0011000100110...|0110010111011…|1001001011010…

A’＝0010000100010...|0110010111011…|1000110011000…

B’＝0011000100110...|0111000101010…|1001001011010…

上面的一对待交叉试卷中，每13位代表一个试题编码，前3位是题型信息编码，后10位是题号信息编码，一对待交叉试卷对应位置的题型编码都保持一致。第一条竖线是在编码为011题型中选择的交叉点，第二条竖线是编码为011和编码为100的题型的分隔点，作为交叉操作的第二个交叉点，互换一对待交叉试卷两条竖线中间部分的编码，得到A’和B’。

对群体试卷进行变异操作。具体为在同一题型内按变异概率选择一个变异点，即各自题型在各自编码段内变异。具体如下，变异前的试卷为A，其中着重号分别表示001题型、011题型、100题型内选择的变异点，变异后的试卷为A’，着重号对应变异过的位。

经过上述交叉和变异得到的新个体遗传到下一代，形成新的种群。

步骤S280，计算新的种群中每份试卷的适应度，根据新的种群中每份试卷的适应度和所述比较试卷的适应度，判断新的种群是否满足预设条件，若满足，则输出相应的试卷作为可变试题，并将可变试题对应的试题基因编码添加至所述待组试卷中，以生成最终试卷。

具体地，在本实施例中，若新的种群中所有试卷的适应度都小于所述比较试卷的适应度，则所述新的种群作为新一代初始种群重复上述步骤S260到步骤S280，继续迭代遗传。应注意的是，若在遗传过程中，产生的又一个新的种群中存在有试卷的适应度大于所述比较试卷的适应度，则将大于所述比较试卷的适应度的该试卷作为新一个比较试卷，而原比较试卷则进入新的种群中，继续执行步骤S260到步骤S280。

所述预设条件可以是迭代次数达到预设迭代次数，此时循环终止，若最后一轮循环中比较试卷的适应度大于种群中所有试卷的适应度，则所述比较试卷输出作为可变试题；若最后一轮循环中种群中存在有试卷的适应度大于所述比较试卷，则输出大于所述比较试卷适应度的种群中最高适应度的试卷作为可变试题。最后，将所述可变试题对应的试题基因编码添加至所述待组试卷中，以生成最终试卷。所述最终试卷包括上述可变试题和上述不变试题。

上述预设迭代次数可以进行预先设定，例如，作为一种实施方式，所述预设迭代次数可以是50次。

请参阅图6，本发明较佳实施例还提供一种自动组卷装置200。所述装置可以包括：

获取模块210，用于获取多个初始试题，对所述多个初始试题进行编码，得到对应的试题基因编码。其中，所述试题基因编码包括试题题型信息和试题序号信息。

待组试卷生成模块220，用于根据预设总分和预设题型比例生成一份待组试卷。其中，所述待组试卷包括可变试题和不变试题。

不变试题添加模块230，用于基于所述用户信息对应的出错知识点信息，从所述数据库中获取到所述出错知识点信息所对应的试题和所述对应的试题已被选中的次数，选取不变试题，并将不变试题对应的试题基因编码添加至所述待组试卷中。

初始种群生成模块240，用于根据预设总分和预设题型比例，从未选取的各试题基因编码对应的试题随机生成多份试卷，所述多份试卷作为初始种群。

适应度计算模块250，用于计算所述初始种群中每份试卷的适应度。

选择模块260，用于根据计算得到的初始种群中每份试卷的适应度，将初始种群中适应度最大的试卷作为比较试卷，对初始种群中剩余的试卷进行选择，得到选择后的试卷库。

遗传模块270，用于对所述选择后的试卷库中的试卷进行交叉和变异的遗传操作，得到新的种群。

判断模块280，用于计算新的种群中每份试卷的适应度，根据新的种群中每份试卷的适应度和所述比较试卷的适应度，判断新的种群是否满足预设条件，若满足，则输出相应的试卷作为可变试题，并将可变试题对应的试题基因编码添加至所述待组试卷中，以生成最终试卷。

本实施例中的各功能模块的具体操作方法可参照上述方法实施例中相应步骤的详细描述，在此不再重复赘述。

综上所述，本发明提供的自动组卷方法及装置，针对用户的知识点出错状态进行优化组卷，生成不变试题，根据待组试卷的预设总分和预设题型比例随机产生初始种群，并通过遗传算法最终输出相应的试卷作为可变试题。将所述可变试题和不变试题添加至所述待组试卷中，生成最终试卷。上述方法能够针对个体学生知识点情况进行个性化组卷，加大出错知识点的试题比重，有利于针对学生的薄弱知识点进行强化练习，减少学生重复做已掌握试题造成的时间浪费，提高学习效率。

在本发明实施例所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置和方法实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，电子设备，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。

需要说明的是，在本文中，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、物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、物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、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其它的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。