本发明涉及智能电器领域，尤其涉及智能电器自调节的方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术：
在现有技术中，用户时常对智能电器进行定时设置，用户通过预估设置时刻与预设开机时刻之间的时长，设定智能电器自设置时刻起经过该时长后，该智能电器开机工作。如：用户早上八点钟出门时设定空调九小时后(即下午七点)到家时开机工作，则空调就会在下午七点时准时开机工作。但是，如果用户早于下午七点或晚于下午七点到家，都会导致设置误差，导致空调的开机时间不能很好的适配用户回家时间。而且，每次进行定时设置时，还需设置智能电器的工作装填，如：设置空调的控制温度。并且，这样的设置需要每天进行，十分不便，如果用户忘记设置，不仅智能电器无法自动进入工作状态，且工作状态也不会合乎用户体验。
技术实现要素：
本发明的主要目的在于提出智能电器自调节的方法、装置、计算机设备及存储介质，使得智能电器无需用户对智能电器进行操作或设置，就可以结合其历史记录自动调节其自身所处状态，不仅可以提高智能电器的智能化程度，也可节约用户操作，提高了用户体验。
根据本发明的一个方面，提供了一种智能电器自调节的方法，智能电器已配网成功，方法包括：处理中心获取智能电器的状态参数以形成状态记录；处理中心依据预设算法对状态记录进行分析得到智能电器的应处状态；处理中心向智能电器下发调节指令以控制智能电器进入应处状态。
可选的，处理中心获取智能电器的状态参数以形成状态记录，包括：处理中心周期性依据预设时间段内获取到的智能电器的状态参数形成状态记录。
可选的，在处理中心依据预设算法对状态记录进行分析得到智能电器的应处状态之前，方法还包括：判断状态记录是否满足预设条件；在满足预设条件的情况下，处理中心确定依据预设算法对状态记录进行分析得到智能电器的应处状态；在不满足预设条件的情况下，智能电器根据默认的预先设置进入预设状态。
可选的，状态参数包括智能电器开关机的时间参数；处理中心获取智能电器的状态参数以形成状态记录，包括：处理中心获取智能电器开关机的时间参数以形成开关机记录；处理中心依据预设算法对状态记录进行分析得到智能电器的应处状态，包括：处理中心依据预设算法对开关机记录进行处理获得智能电器的开关机时间；处理中心向智能电器下发调节指令以控制智能电器进入应处状态，包括：处理中心向智能电器下发开关机指令以控制智能电器在开关机时间进行开关机。
可选的，时间参数包括：用户id、智能家电的ssid、mac地址及智能家电连接网络的时间。
可选的，状态参数包括智能电器的工作参数；处理中心获取智能电器的状态参数以形成状态记录，包括：处理中心获取智能电器的工作参数以形成工作记录；处理中心依据预设算法对状态记录进行分析得到智能电器的应处状态，包括：处理中心依据预设算法对工作记录进行处理获得智能电器的工作状态；处理中心向智能电器下发调节指令以控制智能电器进入应处状态，包括：处理中心向智能电器下发工作状态调整指令以控制智能电器进入工作状态。
可选的，工作参数包括：智能家电的运行状态、智能家电工作的时间段、智能家电的工作日期、mac地址及开机次数。
可选的，预设算法包括大数据海杜普计算框架。
根据本发明的第二个方面，提供了一种智能电器自调节的装置，装置包括：记录模块，用于处理中心获取智能电器的状态参数以形成状态记录；算法模块，用于处理中心依据预设算法对状态记录进行分析得到智能电器的应处状态；调节模块，用于基于获得的应处状态，处理中心向智能电器下发调节指令以控制智能电器进入应处状态。
可选的，记录模块包括：记录单元，用于处理中心周期性依据预设时间段内获取到的智能电器的状态参数形成状态记录。
可选的，装置还包括：判断模块，用于在处理中心依据预设算法对状态记录进行分析得到智能电器的应处状态之前，判断状态记录是否满足预设条件；状态获取模块，用于在满足预设条件的情况下，处理中心确定依据预设算法对状态记录进行分析得到智能电器的应处状态；预设状态进入模块，用于在不满足预设条件的情况下，智能电器根据默认的预先设置进入预设状态。
可选的，状态参数包括智能电器开关机的时间参数；记录模块具体用于：处理中心获取智能电器开关机的时间参数以形成开关机记录；算法模块具体用于：处理中心依据预设算法对开关机记录进行处理获得智能电器的开关机时间；调节模块具体用于：基于获得的开关机时间，处理中心向智能电器下发开关机指令以控制智能电器在开关机时间进行开关机。
可选的，时间参数包括：用户id、智能家电的ssid、mac地址及智能家电连接网络的时间。
可选的，状态参数包括智能电器的工作参数；装置还包括：记录模块具体用于：处理中心获取智能电器的工作参数以形成工作记录；算法模块具体用于：处理中心依据预设算法对工作记录进行处理获得智能电器的工作状态；调节模块具体用于：基于获得的工作状态，处理中心向智能电器下发工作状态调整指令以控制智能电器进入工作状态。
可选的，工作参数包括：智能家电的运行状态、智能家电工作的时间段、智能家电的工作日期、mac地址及开机次数。
可选的，预设算法包括大数据海杜普计算框架。
根据本发明的第三个方面，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现上述任意一项方法的步骤。
根据本发明的第四个方面，提供了一种计算机可读存储介质，存储介质上存储有计算机程序，程序被处理器执行时实现上述任意一项方法的步骤。
本发明有益效果如下：本发明实施例所提供的智能电器自调节的方法、装置、计算机设备及存储介质，智能电器就可以结合其历史记录自动调节器其自身所处状态，而无需用户对智能电器进行操作或设置，不仅可以智能电器的智能化程度，也可节约用户操作，提高了用户体验。
附图说明
图1为现有技术中对智能空调进行设置的流程图；
图2为为本发明第一实施例一种智能电器自调节的方法的流程框图；
图3为本发明中大数据海杜普计算框架的结构示意图；
图4为智能家居为智能空调的自调节流程图；
图5为智能空调进行训练的状态示意图；
图6为本发明第二实施例一种智能电器自调节的装置的流程框图。
本发明目的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。
为了便于理解本发明实施例，下面通过几个具体实施例对本发明的实施过程进行详细的阐述。
图1为现有技术中对智能空调进行设置的流程图。根据图1所示，在现有技术中，用户时常对智能电器进行定时设置及工作状态设置，如果用户提前到家或延迟到家，智能电器无法根据用户而自我调节。而且，每次进行定时设置时，还需设置智能电器的工作装填，如：设置空调的控制温度。并且，这样的设置需要每天进行，十分不便，如果用户忘记设置，不仅智能电器无法自动进入工作状态，且工作状态也不会合乎用户体验。
对此，在本发明第一实施例中，提供了一种智能电器自调节的方法，智能电器已配网成功，方法包括：处理中心获取智能电器的状态参数以形成状态记录；处理中心依据预设算法对状态记录进行分析得到智能电器的应处状态；处理中心向智能电器下发调节指令以控制智能电器进入应处状态。
就此，智能电器就可以结合其历史记录自动调节器其自身所处状态，而无需用户对智能电器进行操作或设置，不仅可以智能电器的智能化程度，也可节约用户操作，无需用户对智能电器进行设置，提高了用户体验。
具体的，具体的，图1为本实施例的流程框图，根据图1所示，本发明第一实施例提供的一种智能电器自调节的方法，智能电器已配网成功，方法包括：
s1：处理中心获取智能电器的状态参数以形成状态记录；
用户在购置智能电器后，首先将该智能电器进行配网以接入网络。智能电器会将自身的状态参数实时上传至处理中心以进行机器学习，状态参数表征智能电器所处状态。
其中，智能电器的自身状态至少包括：智能电器是否处于开机状态及智能电器所处的工作状态，以智能空调为例：智能空调会实时将其是否处于开机状态及其控制温度的温度上传至处理中心。
针对智能电器上传将自身的状态参数实时上传至处理中心，在本实施例中，智能电器的状态参数需要经网关上传至云平台，云平台再将该状态参数传送至处理中心进行保存以形成状态记录。当然，处理中心可以通过订阅从云平台获取状态参数。在本实施例中并不对处理中心从云平台获取状态参数的方式进行限定，只需其满足本实施例的要求即可属于本发明的保护范围。其中，处理中心可以为后台运算程序。
可选的，针对处理中心获取智能电器的状态参数以形成状态记录，包括：处理中心周期性依据预设时间段内获取到的智能电器的状态参数形成状态记录。
具体的，在本实施例中，处理中心获取智能电器的状态参数以形成状态记录，包括：处理中心获取智能电器的状态参数；处理中心依据预设时间段内获取到的状态参数形成状态记录。即:处理中心在获得智能电器的状态参数后，处理中心会周期性的对预设时间内获取的状态参数进行处理，以形成状态记录。如：处理中心每星期会对前三十天获取的状态参数进行处理。
s2：处理中心依据预设算法对状态记录进行分析得到智能电器的应处状态；
基于状态记录，处理中心可以依据预设算法对状态记录进行计算，以获得智能电器应处状态。具体的，在本实施例中，状态记录即为智能电器的以往所处状态的历史记录。优化的，处理中心可以依据预设算法以结合状态记录及获取的最新的状态参数进行计算，以获得智能电器的应处状态，通过结合最新的状态参数，可以更加接近智能电器目前所处的状态，从而可以有效的提高计算精度，减小误差。
s3：处理中心向智能电器下发调节指令以控制智能电器进入应处状态。
处理中心在获得智能电器的应处状态后，就可以向智能电器下发调节指令，以控制智能电器进入其应处状态。从而，智能电器就可以结合其历史记录自动调节器其自身所处状态，而无需用户对智能电器进行操作或设置，如：智能电器可以根据其历史开关记录自动在对应的时间内进行开关机，借此，不仅可以智能电器的智能化程度，也可节约用户操作，无需用户对智能电器进行设置，提高了用户体验。
可选的，在处理中心依据预设算法对状态记录进行分析得到智能电器的应处状态之前，方法还包括：判断状态记录是否满足预设条件；在满足预设条件的情况下，处理中心确定依据预设算法对状态记录进行分析得到智能电器的应处状态；在不满足预设条件的情况下，智能电器根据默认的预先设置进入预设状态。
具体的，在基于状态记录，处理中心依据预设算法获得智能电器的应处状态之前，处理中心还需对状态记录是否满足预设条件进行判断，在状态记录满足该预设条件的情况下，处理中心才能确定依据预设算法并基于状态记录进行运算，以获得智能电器的应处状态。但是，如果该状态记录不满足该预设条件，则智能电器智能根据其自身的预先设置进入预设状态，如：若智能空调还没有产生状态参数或状态参数的数量过少，导致处理中心获得的状态记录过少，则在室内温度为27°时，该智能空调自动进行开机以开始工作。
针对状态参数，其包括智能电器开关机的时间参数；而且，处理中心获取智能电器的状态参数以形成状态记录，包括：处理中心获取智能电器开关机的时间参数以形成开关机记录；处理中心依据预设算法对状态记录进行分析得到智能电器的应处状态，包括：处理中心依据预设算法对开关机记录进行处理获得智能电器的开关机时间；基于获得的应处状态，处理中心向智能电器下发调节指令以控制智能电器进入应处状态，包括：基于获得的开关机时间，处理中心向智能电器下发开关机指令以控制智能电器在开关机时间进行开关机。
即：在本实施例中，状态参数包括智能电器开关机的时间参数，如：智能空调的历史开关机时间。处理中心在获得智能电器开关机的时间参数后，会产生开机记录，即产生该智能电器历史开关机的时间记录。处理中心依据预设算法对开关机记录进行计算，获得智能电器的开关机时间。优化的，处理中心可以依据预设算法以结合开关机记录及获取的最新的智能电器开关机的时间参数进行计算，以获得智能电器的开关机时间，通过结合最新的智能电器开关机的时间参数，可以更加接近智能电器目前所处的状态，从而可以有效的提高开关机时间的计算精度，减小误差。在获得智能电器的开关机时间后，处理中心就会向智能电器下发开关机指令，以控制智能电器在开关机时间进行开关机。从而，无需用户进行开关机及设置操作，智能电器就可以依据历史记录自动在对应的时间进行开关机。
此外，时间参数包括：用户id、智能家电的ssid、mac地址及智能家电连接网络的时间。如：
exp{"userid":"213023213412412"，"ssid":"qwwq1212"，"mac":["asdfg123456"，"asdfg123456"]，"connecttime":"2017-07-1405:24:53"}。在本实施例中以智能家电连接网络的时间为例进行说明，智能电器会以其配网成功时接入的网络为家庭wifi网络。智能电器配网成功后，在用户在回家的过程中，如果用户的移动终端连接上了该家庭wifi网络，则可视为用户已回家，则该时间点可以作为智能电器进行开机的时间参数。当然，在用户在离家的过程中，如果用户的移动终端与该家庭wifi网络断开，则可视为用户已离家，则该时间点可以作为智能电器进行关机的时间参数。
此外，状态参数也可包括智能电器的工作参数；处理中心获取智能电器的状态参数以形成状态记录，包括：处理中心获取智能电器的工作参数以形成工作记录；处理中心依据预设算法对状态记录进行分析得到智能电器的应处状态，包括：处理中心依据预设算法对工作记录进行处理获得智能电器的工作状态；基于获得的应处状态，处理中心向智能电器下发调节指令以控制智能电器进入应处状态，包括：基于获得的工作状态，处理中心向智能电器下发工作状态调整指令以控制智能电器进入工作状态。
即：在本实施例中，状态参数包括智能电器的工作参数，如：智能空调的控制温度。处理中心在获得智能电器的工作参数后，会产生工作记录，即产生该智能电器历史工作记录，如：空调的历史控制温度记录。处理中心依据预设算法对工作记录进行计算，获得智能电器的工作状态。优化的，处理中心可以依据预设算法以结合工作记录及获取的最新的智能电器的工作参数进行计算，以获得智能电器的工作状态，通过结合最新的智能电器的工作参数，可以更加接近智能电器目前所处的状态，从而可以有效的提高智能电器工作状态的计算精度，减小误差。在获得智能电器的工作状态后，处理中心就会向智能电器下发工作状态调整指令，以控制智能电器进入该工作状态。从而，无需用户进行工作状态的操作及工作状态的设置操作，智能电器就可以依据历史记录自动在进入工作状态。
针对该工作参数，其至少包括：智能家电的运行状态、智能家电工作的时间段、智能家电的工作日期、mac地址及开机次数。
针对预设算法，其包括大数据海杜普计算框架。图3为本发明中大数据海杜普计算框架的结构示意图，根据图3所示，智能电器的状态参数上报处理中心后，状态参数都通过汇聚到hdfs中进行分析处理，以进行命令下发。
具体的，大数据海杜普计算框架中最核心的设计就是：mapreduce和hdfs。mapreduce就是“任务的分解与结果的汇总”。hdfs是大数据海杜普计算框架的分布式文件系统(hadoopdistributedfilesystem)的缩写，为分布式计算存储提供了底层支持。
hdfs是分布式计算的存储基石，大数据海杜普计算框架的分布式文件系统和其他分布式文件系统有很多类似的特质。分布式文件系统基本的几个特点：
1.对于整个集群有单一的命名空间。
2.数据一致性。适合一次写入多次读取的模型，客户端在文件没有被成功创建之前无法看到文件存在。
3.文件会被分割成多个文件块，每个文件块被分配存储到数据节点上，而且根据配置会由复制文件块来保证数据的安全性。
为方便理解本实施例的流程，在此以具体实施例对本实施例的方案进行详细叙述。
图4为智能家居为智能空调的自调节流程图。且在智能电器以智能空调为例。
首先需要使得智能空调可以进行学习。其中，机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。
而boosting算法，对一份数据，建立m个模型(比如分类)，一般这种模型比较简单，称为弱分类器(weaklearner)每次分类都将上一次分错的数据权重提高一点再进行分类，这样最终得到的分类器在测试数据与训练数据上都可以得到比较好的成绩。
gradientboosting是一种boosting的方法，它主要的思想是，每一次建立模型是在之前建立模型损失函数的梯度下降方向。损失函数(lossfunction)描述的是模型的不靠谱程度，损失函数越大，则说明模型越容易出错。如果我们的模型能够让损失函数持续的下降，则说明我们的模型在不停的改进，而最好的方式就是让损失函数在其梯度(gradient)的方向上下降。
具体的，智能空调需要先判断用户是否在家。用户打开app，app将用户连接wifi的信息传给云平台。若用户连接wifi后，则处理中心实时对其进行监控设备。其中，智能电器会以其配网成功时接入的网络为家庭wifi网络。
智能空调上报的时间参数为：用户id、智能家电的ssid、mac地址及智能家电连接网络的时间。具体的，时间参数为：
exp{"userid":"213023213412412"，"ssid":"qwwq1212"，"mac":["asdfg123456"，"asdfg123456"]，"connecttime":"2017-07-1405:24:53"}
以智能家电连接网络时间为例：智能电器配网成功后，在用户在回家的过程中，如果用户的移动终端连接上了该家庭wifi网络，则可视为用户已回家，则该时间点的前后五分钟均可以作为智能电器进行开机的时间参数。当然，在用户在离家的过程中，如果用户的移动终端与该家庭wifi网络断开，则可视为用户已离家，则该时间点的前后五分钟均可以作为智能电器进行关机的时间参数。
处理中心依据该时间参数的开关机记录进行运算，以获得合适的开关机时间。
图5为智能空调进行训练的状态示意图；根据图5所示，当用户在家时，智能空调就会根据用户的使用习惯及当前的环境温度进行相应的开关机时间的选择及控制温度的调节。
具体的，处理中心会根据智能空调上报的工作参数的工作记录进行运算，如：智能以往的控制温度记录，以使得智能空调调节其至合适的控制温度，其中，工作参数包括：智能家电的运行状态、智能家电工作的时间段、智能家电的工作日期、mac地址及开机次数。如：vectorassembler(inputcols＝["室内温度"，"小时段"，"智能家电的工作日期"，"mac"，"开机次数"]，outputcol＝"features")，其中，智能家电的工作日期可以为每星期的具体一天，如：周一。
处理中心依据该时间参数的工作记录进行运算，以获得合适的控制温度。
具体的，处理中心每星期会对前三十天获取的状态参数进行处理，以帮助智能空调预测下一周的状态数据。
针对获得的开关机记录及工作记录，智能空调采用decisiontree进行汇总，并结合数据海杜普计算框架进行运算。
预测时间区间：6-9月份(夏季)，11-2月份(冬季)，其他时间因为参数集数据较少，暂不做考虑。
其中，若智能空调还没有产生状态参数或状态参数的数量过少，导致处理中心获得的状态记录过少，则在室内温度为27°时，该智能空调自动进行开机以开始工作。
具体的，1、统计智能空调历史的开关机参数及工作参数，而且，还可以统计开关机周期期间的环境数据及设置数据。
2、开关机周期应包含：开机前五分钟内离开机时刻最近一条室内温度、设置温度、设置模式，设置风速数据；开机后三分钟内最后一条室内温度、设置温度、设置模式，设置风速数据；开机后三分钟后的最近的一条设置温度、设置模式，设置风速有变更的数据。
3、当单个用户的开机周期记录中出现的状态组合大于等于其开机状态组合的可能性的80％时，视作该用户的空调操作行为已经被空调自己学习成功。
4、已经自学习成功的空调可通过程序输入指定的参数乘以特定的系数，获取该次开机时刻用户最常使用的空调设定(开机后三分钟内的设定)，从而达到该空调的智能化、自动化、个性化。
5、在计算空调的最佳设定时及下发控制指令前，可以直接把客户的空调模式设置为自动，直至下发指令成功为止。
图6为本发明第二实施例一种智能电器自调节的装置的结构示意图。根据图6所示，本发明第二实施例提供了一种智能电器自调节的装置，装置包括：记录模块，用于处理中心获取智能电器的状态参数以形成状态记录；算法模块，用于处理中心依据预设算法对状态记录进行分析得到智能电器的应处状态；调节模块，用于基于获得的应处状态，处理中心向智能电器下发调节指令以控制智能电器进入应处状态。
可选的，记录模块包括：记录单元，用于处理中心周期性依据预设时间段内获取到的智能电器的状态参数形成状态记录。
可选的，装置还包括：判断模块，用于在处理中心依据预设算法对状态记录进行分析得到智能电器的应处状态之前，判断状态记录是否满足预设条件；状态获取模块，用于在满足预设条件的情况下，处理中心确定依据预设算法对状态记录进行分析得到智能电器的应处状态；预设状态进入模块，用于在不满足预设条件的情况下，智能电器根据默认的预先设置进入预设状态。
可选的，状态参数包括智能电器开关机的时间参数；记录模块具体用于：处理中心获取智能电器开关机的时间参数以形成开关机记录；算法模块具体用于：处理中心依据预设算法对开关机记录进行处理获得智能电器的开关机时间；调节模块具体用于：基于获得的开关机时间，处理中心向智能电器下发开关机指令以控制智能电器在开关机时间进行开关机。
可选的，时间参数包括：用户id、智能家电的ssid、mac地址及智能家电连接网络的时间。
可选的，状态参数包括智能电器的工作参数；装置还包括：记录模块具体用于：处理中心获取智能电器的工作参数以形成工作记录；算法模块具体用于：处理中心依据预设算法对工作记录进行处理获得智能电器的工作状态；调节模块具体用于：基于获得的工作状态，处理中心向智能电器下发工作状态调整指令以控制智能电器进入工作状态。
可选的，工作参数包括：智能家电的运行状态、智能家电工作的时间段、智能家电的工作日期、mac地址及开机次数。
可选的，预设算法包括大数据海杜普计算框架。
就此，通过记录模块实现对状态参数的获取，通过算法模块实得到其应处状态，然后，又通过调节模块使得智能电器进入该应处状态，使得智能电器可以结合其历史记录自动调节器其自身所处状态，而无需用户对智能电器进行操作或设置，不仅可以智能电器的智能化程度，也可节约用户操作，提高了用户体验。
本发明第二实施例提供了一种计算机可读存储介质，存储介质上存储有计算机程序，程序被处理器执行时实现上述任意一项方法的步骤。
由于在第一实施例中已经对智能电器自调节的方法进行了详细说明，所以在本实施例中不对该方法的实施过程进行重复阐述。
本发明第二实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现上述任意一项方法的步骤。
由于在第一实施例中已经对智能电器自调节的方法进行了详细说明，所以在本实施例中不对该方法的实施过程进行重复阐述。
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、物品或者装置不仅包括那些要素，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、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。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(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例的方法。
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。