恶意欠费用电客户识别方法和系统与流程

本发明涉及供用电
技术领域：
，尤其是涉及恶意欠费用电客户识别方法和系统。
背景技术：
：用户识别是用来判断用户属性或者标签的，比如判断一个用户是否是恶意欠费用户、一个用户是否有购买电脑的意愿等等。目前有两种方式建立用户识别模型：监督学习方法和非监督学习方法，对于非监督学习方法，用户识别的常用方法是聚类算法。虽然聚类算法是一种常用的非监督学习方法，但面对用电客户达几百万用户级别，聚类算法的计算代价昂贵。另外聚类算法的模型不具备可伸缩性，即模型一旦确立，聚类算法的标准就确定了，不利于供电企业弹性开展缴费工作，因为对恶意欠费用户的处置工作需要投入大量的人力、物力(短信催收、电话催收、停电复电等)，识别出来恶意欠费用户过多或过少都不利于开展欠费回收工作。同时聚类算法的模型无法动态更新，如果需要重新调整识别标准，需要重新训练模型，耗时耗力。技术实现要素：有鉴于此，本发明的目的在于提供恶意欠费用电客户识别方法和系统，计算速度快，有利于供电企业弹性展开缴费工作，提高用户体验。第一方面，本发明实施例提供了一种恶意欠费用电客户识别方法，所述方法包括：获取历史缴费数据；根据所述历史缴费数据分别得到第一指标数据和第二指标数据；根据所述第一指标数据得到欠费恶意程度；根据所述第二指标数据得到欠费经济损失；根据所述欠费恶意程度和所述欠费经济损失得到欠费风险值；将所述欠费风险值与预设风险阀值进行比较；判断所述欠费风险值是否大于且等于所述预设风险阀值；如果所述欠费风险值大于且等于所述预设风险阀值，则获取对应的欠费用电客户。结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述第一指标数据包括欠费次数、欠费密度、欠费总时长和前一欠费日离当前日时长，所述第二指标数据包括：欠费总额和违约金总额，所述根据所述第一指标数据得到欠费恶意程度，包括：根据下式计算所述欠费恶意程度：p＝p1f1(qfcs)+p2f2(qfmd)+p3f3(qfzsc)+p4f4(zjqfsc)其中，p为所述欠费恶意程度，qfcs为所述欠费次数，qfmd为所述欠费密度，qfzsc为所述欠费总时长，zjqfsc为所述前一欠费日离当前日时长，f1为欠费次数概率化函数，f2为欠费密度概率化函数，f3为欠费总时长概率化函数，f4为前一欠费日离当前日时长概率化函数，p1、p2、p3和p4分别为第一权重、第二权重、第三权重和第四权重，所述第一权重、所述第二权重、所述第三权重和所述第四权重满足第一预设条件。结合第一方面的第一种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述根据所述第二指标数据得到欠费经济损失，包括：根据下式计算所述欠费经济损失：l＝q1g1(wyjze)+q2g2(qfze)其中，l为所述欠费经济损失，wyjze为所述违约金总额，qfze为所述欠费总额，g1为违约金总额概率化函数，g2为欠费总额概率化函数，q1和q2分别为第五权重和第六权重，所述第五权重和所述第六权重满足第二预设条件。结合第一方面的第二种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述第一预设条件为所述第一权重、所述第二权重、所述第三权重和所述第四权重之和为1，所述第二预设条件为所述第五权重和所述第六权重之和为1。结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，所述根据所述欠费恶意程度和所述欠费经济损失得到欠费风险值，包括：根据下式计算所述欠费风险值：v＝f(p,l)其中，v为所述欠费风险值，p为所述欠费恶意程度，l为所述欠费经济损失，函数f为普通乘积。第二方面，本发明实施例还提供恶意欠费用电客户识别系统，所述系统包括：第一获取单元，用于获取历史缴费数据；第二获取单元，用于根据所述历史缴费数据分别得到第一指标数据和第二指标数据；第三获取单元，用于根据所述第一指标数据得到欠费恶意程度；第四获取单元，用于根据所述第二指标数据得到欠费经济损失；第五获取单元，用于根据所述欠费恶意程度和所述欠费经济损失得到欠费风险值；比较单元，用于将所述欠费风险值与预设风险阀值进行比较；判断单元，用于判断所述欠费风险值是否大于且等于所述预设风险阀值；第六获取单元，用于如果所述欠费风险值大于且等于所述预设风险阀值，则获取对应的欠费用电客户。结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第一种可能的实施方式，其中，所述第一指标数据包括欠费次数、欠费密度、欠费总时长和前一欠费日离当前日时长，所述第二指标数据包括：欠费总额和违约金总额，所述第三获取单元包括：根据下式计算所述欠费恶意程度：p＝p1f1(qfcs)+p2f2(qfmd)+p3f3(qfzsc)+p4f4(zjqfsc)其中，p为所述欠费恶意程度，qfcs为所述欠费次数，qfmd为所述欠费密度，qfzsc为所述欠费总时长，zjqfsc为所述前一欠费日离当前日时长，f1为欠费次数概率化函数，f2为欠费密度概率化函数，f3为欠费总时长概率化函数，f4为前一欠费日离当前日时长概率化函数，p1、p2、p3和p4分别为第一权重、第二权重、第三权重和第四权重，所述第一权重、所述第二权重、所述第三权重和所述第四权重满足第一预设条件。结合第二方面的第一种可能的实施方式，本发明实施例提供了第二方面的第二种可能的实施方式，其中，所述第四获取单元包括：根据下式计算所述欠费经济损失：l＝q1g1(wyjze)+q2g2(qfze)其中，l为所述欠费经济损失，wyjze为所述违约金总额，qfze为所述欠费总额，g1为违约金总额概率化函数，g2为欠费总额概率化函数，q1和q2分别为第五权重和第六权重，所述第五权重和所述第六权重满足第二预设条件。结合第二方面的第二种可能的实施方式，本发明实施例提供了第二方面的第三种可能的实施方式，其中，所述第一预设条件为所述第一权重、所述第二权重、所述第三权重和所述第四权重之和为1，所述第二预设条件为所述第五权重和所述第六权重之和为1。结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第四种可能的实施方式，其中，所述第五获取单元包括：根据下式计算所述欠费风险值：v＝f(p,l)其中，v为所述欠费风险值，p为所述欠费恶意程度，l为所述欠费经济损失，函数f为普通乘积。本发明实施例提供了恶意欠费用电客户识别方法和系统，包括：获取历史缴费数据；根据历史缴费数据分别得到第一指标数据和第二指标数据；根据第一指标数据得到欠费恶意程度；根据第二指标数据得到欠费经济损失；根据欠费恶意程度和欠费经济损失得到欠费风险值；将欠费风险值与预设风险阀值进行比较；判断欠费风险值是否大于且等于预设风险阀值；如果欠费风险值大于且等于预设风险阀值，则获取对应的欠费用电客户，计算速度快，有利于供电企业弹性展开缴费工作，提高用户体验。本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。附图说明为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，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的附图。图1为本发明实施例一提供的恶意欠费用电客户识别方法流程图；图2为本发明实施例一提供的恶意欠费用电客户识别方法中欠费风险值的指标体系图；图3为本发明实施例一提供的恶意欠费用电客户识别方法的识别模型流程图；图4为本发明实施例二提供的恶意欠费用电客户识别方法中概率化函数曲线图；图5为本发明实施例三提供的恶意欠费用电客户识别系统示意图。图标：10-第一获取单元；20-第二获取单元；30-第三获取单元；40-第四获取单元；50-第五获取单元；60-比较单元；70-判断单元；80-第六获取单元。具体实施方式为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明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。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做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。为便于对本实施例进行理解，下面对本发明实施例进行详细介绍。实施例一：图1为本发明实施例一提供的恶意欠费用电客户识别方法流程图。参照图1，该方法包括以下步骤：步骤s101，获取历史缴费数据；具体地，供电企业需要从当前月欠费用电客户中识别出恶意欠费用电客户，以采取进一步措施，比如邮件、短信通知和电话通知，或者进一步采取停电措施。因此，要从当前月欠费用电客户中识别出恶意欠费用电客户，需获取用电客户的历史缴费数据，从而建立恶意欠费用电客户识别模型。这里，获取用电客户当前月过去的n个月的历史缴费数据，其中，n大于0。步骤s102，根据历史缴费数据分别得到第一指标数据和第二指标数据；具体地，第一指标数据包括欠费次数qfcs，欠费密度qfmd，欠费总时长qfzsc和前一欠费日离当前日时长zjqfsc。其中，qfzsc以天为单位统计，zjqfsc以月为单位统计，欠费密度qfmd的定义如下：当qfcs＝1时，qfmd＝0；当qfcs≥2时，qfmd＝qfcs/定按照月数统计的首次欠费日到前一欠费日的时间长度。由此可以看出，0≤qfmd≤1，当qfmd≥0.5时，必然存在连续欠费情况。此外，欠费次数qfcs，欠费密度qfmd，欠费总时长qfzsc越大，欠费恶意程度p则越大，而前一欠费日离当前日时长zjqfsc越长，欠费恶意程度p则越小。第二指标数据包括：欠费总额qfze和违约金总额wyjze。步骤s103，根据第一指标数据得到欠费恶意程度；步骤s104，根据第二指标数据得到欠费经济损失；步骤s105，根据欠费恶意程度和欠费经济损失得到欠费风险值；具体地，如图2所示，用电客户的欠费风险值v由两个一级指标决定，一个指标为用电客户的欠费恶意程度p，用于度量用电客户欠费的发生概率或欠费的严重性；另一个指标是用电客户欠费造成的经济损失l。其中，用电客户的欠费恶意程度p由四个二级指标数据决定，即第一指标数据，用电客户欠费造成的经济损失l由两个二级指标数据决定，即第二指标数据。步骤s106，将欠费风险值与预设风险阀值进行比较；具体地，各供电企业根据其用电客户的历史缴费数据和经验，定义预设风险阀值v0，这里，由于各供电企业的用电客户欠费情况不一样，因此，预设风险阀值v0也不相同，从而可以适用所有的供电企业。步骤s107，判断欠费风险值是否大于且等于预设风险阀值；步骤s108，如果欠费风险值大于且等于预设风险阀值，则获取对应的欠费用电客户。具体地，如图3所示，根据用电客户的历史缴费数据计算用电客户的欠费风险值v，如果用电客户的欠费风险值v为大于且等于根据经验值所得的预设风险阀值v0，则该用电客户即为恶意欠费用电客户。进一步的，步骤s103还包括：根据公式(1)计算欠费恶意程度：p＝p1f1(qfcs)+p2f2(qfmd)+p3f3(qfzsc)+p4f4(zjqfsc)(1)其中，p为欠费恶意程度，p∈[0,1]用于度量用电客户欠费的发生概率，qfcs为欠费次数，qfmd为欠费密度，qfzsc为欠费总时长，zjqfsc为前一欠费日离当前日时长，f1为欠费次数概率化函数，f2为欠费密度概率化函数，f3为欠费总时长概率化函数，f4为前一欠费日离当前日时长概率化函数。其中，f1，f2，f3和f4的值域为[0,1]，此外，f1，f2和f3为单调递增函数，f4为单调递减函数。p1、p2、p3和p4分别为第一权重、第二权重、第三权重和第四权重，第一权重、第二权重、第三权重和第四权重满足第一预设条件。其中，第一预设条件为：第一权重、第二权重、第三权重和第四权重之和为1，即p1+p2+p3+p4＝1。进一步的，步骤s104还包括：根据公式(2)计算欠费经济损失：l＝q1g1(wyjze)+q2g2(qfze)(2)其中，l为欠费经济损失，l∈[0,1]，wyjze为违约金总额，qfze为欠费总额，g1为违约金总额概率化函数，g2为欠费总额概率化函数。其中，g1和g2为单调递增函数，且值域为[0,1]。q1和q2分别为第五权重和第六权重，第五权重和第六权重满足第二预设条件。其中，第二预设条件为：第五权重和第六权重之和为1，即q1+q2＝1。此外，从公式(2)可以看出，若某个用电客户不欠费，即wyjze＝qfze＝0，则l＝0，即不造成任何经济损失。进一步的，步骤s105还包括：根据公式(3)计算欠费风险值：v＝f(p,l)(3)其中，v为欠费风险值，p为欠费恶意程度，l为欠费经济损失，函数f:[0,1]×[0,1]→[0,1]，一般选取为普通乘积，即v＝p×l。实施例二：以东莞供电局的用电客户为例，在恶意欠费用电客户识别模型中选取n＝36，即利用当前月过去三年的用电客户历史缴费数据建模。在计算欠费恶意程度p时，选取如下概率化函数：根据公式(4)计算欠费次数概率化函数：其中，f1(x)为欠费次数概率化函数，x为欠费次数qfcs。根据公式(5)计算欠费密度概率化函数：f2(x)＝x(5)其中，f2(x)为欠费密度概率化函数，x为欠费密度qfmd。根据公式(6)计算欠费总时长概率化函数：其中，f3(x)为欠费总时长概率化函数，x为欠费总时长qfzsc。根据公式(7)计算前一欠费日离当前日时长概率化函数：其中，f4(x)为前一欠费日离当前日时长概率化函数，x为前一欠费日离当前日时长zjqfsc，n为时间窗口。如图4所示，概率化函数f1(x)和f3(x)的特点是前段部分快速上升，后段部分缓慢上升；而概率化函数f4(x)的特点是前段部分缓慢下降，后段部分快速下降，其意义在于前一欠费日离当前日时长zjqfsc越大，越能快速减弱恶意欠费的程度，这符合恶意欠费的经验判断。比如一个用电客户最近欠费发生在三个月前和一个用电客户最近欠费发生在两年前，前者的恶意程度比后者的恶意程度大得多。此外，由于高斯函数g(x)的前段部分下降速度太快，后段部分几乎都接近零，因此，高斯函数g(x)不满足我们的模型需求。第一权重、第二权重、第三权重和第四权重取均等权重，此时，根据公式(8)计算欠费恶意程度：其中，p为欠费恶意程度，qfcs为欠费次数，qfmd为欠费密度，qfzsc为欠费总时长，zjqfsc为前一欠费日离当前日时长，n为时间窗口。根据公式(9)计算违约金总额概率化函数：g1(x)＝logw(x+1)(9)其中，g1(x)为违约金总额概率化函数，x为违约金总额wyjze，w为常数，且满足w≥max{wyjze}+1。根据公式(10)计算欠费总额概率化函数：g2(x)＝logq(x+1)(10)其中，g2(x)为欠费总额概率化函数，x为欠费总额qfze，q为常数，且满足q≥max{qfze}+1。这里，第五权重和第六权重取均等权重，选取w＝1000，q＝10000，则根据公式(11)计算欠费经济损失：l＝0.5×log1000(wyjze+1)+0.5×log10000(qfze+1)(11)其中，l为欠费经济损失，wyjze为违约金总额，qfze为欠费总额。根据公式(8)和公式(11)，可以得到东莞供电局用电客户的欠费风险值。因此，根据公式(12)计算东莞供电局用电客户的欠费风险值：其中，v为东莞供电局用电客户的欠费风险值，p为欠费恶意程度，qfcs为欠费次数，qfmd为欠费密度，qfzsc为欠费总时长，zjqfsc为前一欠费日离当前日时长，n为时间窗口，l为欠费经济损失，wyjze为违约金总额，qfze为欠费总额。根据东莞供电局用电客户的历史缴费数据和公式(12)，得到东莞供电局用电客户的欠费风险值，具体如下：当0.9≤v<1时，用电客户031900830021****的欠费风险值为v＝0.91961499，该用电客户的欠费记录具体参照表1：表1dfnyqfyswyjsssj20150711575.7102015081020150911467.97137.62201510012015107385.6288.63201510302015115976.6435.86201511282016017811.0778.11201601302016033257.7613.032016032720160411360.9790.89201604282016069871.1819.74201606262016078492.5216.992016072620160912632.7950.532016092620161011271.8722.542016102620161112734.3127.34201611302017031256.722.5120170326由表1可知，该用电客户031900830021****存在多次欠费记录，其中，dfny为电费年月，qf为欠费金额，yswyj为应收违约金，sssj为电费实收时间。该用电客户具体的第一指标数据和第二指标数据参照表2：表2由表2可知，该用电客户031900830021****的欠费次数qfcs为13，欠费密度qfmd达0.62，欠费总时长qfzsc达51天，而前一欠费日离当前日时长zjqfsc仅有1.67个月，欠费总额qfze高达115095.12元，违约金总额wyjze为683.79元，因此，若预设风险阀值v0小于0.9，则可以识别出该用电客户属于恶意欠费用电客户，反之，则不属于恶意欠费用电客户。当0.8≤v<0.9时，用电客户031926000238****的欠费风险值为v＝0.80001110，该用电客户的欠费记录具体参照表3：表3dfnyqfyswyjsssf2015119724.5302015111620151214786.72207.012015122120160213146.352.592016022420160514034.8656.142016051620160716078.08192.942016072020170119577.8778.312017011620170211220.5344.8820170216由表3可知，该用电客户031926000238****存在欠费记录，其中，dfny为电费年月，qf为欠费金额，yswyj为应收违约金，sssj为电费实收时间。该用电客户具体的第一指标数据和第二指标数据参照表4：表4qfcsqfmdqfzsczjqfscqfzewyjze70.437427095162.66630749798568.89631.87由表4可知，该用电客户031926000238****的欠费次数qfcs为7，欠费密度qfmd达0.44，欠费总时长qfzsc达16天，而前一欠费日离当前日时长zjqfsc有2.7个月，欠费总额qfze高达98568.89元，违约金总额wyjze为631.87元。此时，若预设风险阀值v0小于0.8，则可以识别出该用电客户属于恶意欠费用电客户，反之，若预设风险阀值v0大于0.9，则不属于恶意欠费用电客户。当0.4≤v<0.5时，用电客户031900990089****的欠费风险值为v＝0.40000120，该用电客户的欠费记录具体参照表5：表5dfnyqfyswyjsssj201509535.6619.2820151025201511339.642.0420161124201701184.226.6320170225由表5可知，该用电客户031900990089****存在欠费记录，其中，dfny为电费年月，qf为欠费金额，yswyj为应收违约金，sssj为电费实收时间。该用电客户具体的第一指标数据和第二指标数据参照表6：表6qfcsqfmdqfzsczjqfscqfzewyjze27.950.176382397763.6663074971059.5227.95由表6可知，该用电客户031900990089****的欠费次数qfcs为27.95，欠费密度qfmd达0.18，欠费总时长qfzsc达76天，而前一欠费日离当前日时长zjqfsc有3.67个月，欠费总额qfze为1059.52元，违约金总额wyjze为27.95元。此时，若预设风险阀值v0小于0.4，则可以识别出该用电客户属于恶意欠费用电客户，反之，若预设风险阀值v0大于0.5，则不属于恶意欠费用电客户。当v≤0.1时，用电客户031900700010****的欠费风险值为v＝0.05000107，该用电客户的欠费记录具体参照表7：表7dfnyqfyswyjsssj20150789.67020150805由表7可知，该用电客户031900700010****存在一次欠费记录，其中，dfny为电费年月，qf为欠费金额，yswyj为应收违约金，sssj为电费实收时间。该用电客户具体的第一指标数据和第二指标数据参照表8：表8qfcsqfmdqfzsczjqfscqfzewyjze101121.666307589.670由表8可知，该用电客户031900700010****的欠费次数qfcs为1，欠费密度qfmd为0，欠费总时长qfzsc达11天，而前一欠费日离当前日时长zjqfsc有21.67个月，欠费总额qfze为89.67元，违约金总额wyjze为0元。此时，若预设风险阀值v0大于0.1，则可以识别出该用电客户不属于恶意欠费用电客户。实施例三：图5为本发明实施例三提供的恶意欠费用电客户识别系统示意图。参照图5，该系统包括：第一获取单元10，用于获取历史缴费数据；第二获取单元20，用于根据历史缴费数据分别得到第一指标数据和第二指标数据；第三获取单元30，用于根据第一指标数据得到欠费恶意程度；第四获取单元40，用于根据第二指标数据得到欠费经济损失；第五获取单元50，用于根据欠费恶意程度和欠费经济损失得到欠费风险值；比较单元60，用于将欠费风险值与预设风险阀值进行比较；判断单元70，用于判断欠费风险值是否大于且等于预设风险阀值；第六获取单元80，用于如果欠费风险值大于且等于预设风险阀值，则获取对应的欠费用电客户。进一步的，第一指标数据包括欠费次数、欠费密度、欠费总时长和前一欠费日离当前日时长，第二指标数据包括：欠费总额和违约金总额。本发明实施例提供了恶意欠费用电客户识别方法和系统，包括：获取历史缴费数据；根据历史缴费数据分别得到第一指标数据和第二指标数据；根据第一指标数据得到欠费恶意程度；根据第二指标数据得到欠费经济损失；根据欠费恶意程度和欠费经济损失得到欠费风险值；将欠费风险值与预设风险阀值进行比较；判断欠费风险值是否大于且等于预设风险阀值；如果欠费风险值大于且等于预设风险阀值，则获取对应的欠费用电客户，计算速度快，有利于供电企业弹性展开缴费工作，提高用户体验。本发明实施例还提供一种电子设备，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，处理器执行计算机程序时实现上述实施例提供的恶意欠费用电客户识别方法的步骤。本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器运行时执行上述实施例的恶意欠费用电客户识别方法的步骤。本发明实施例所提供的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。另外，在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个处理器可执行的非易失的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，服务器，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。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本
技术领域：
的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。当前第1页12