数值计算方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

本申请涉及计算机
技术领域：
，特别是涉及一种数值计算方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术：
：随时市场的不断发展，对产品差异化、个性化的需求与日俱增。数值可以金融产品金额以及商场产品时价等，数值的确定往往受多重影响因素影响，比如金融产品金额可以是受投保实际情况影响的保险产品的保费，商场产品时价可以是受气候、供销量影响的菜品价格。传统方式中，通常需要基于大量影响因素对产品进行人工分析，最终得到所需的数值。然而人工分析方式主要基于个人经验，具有较强的主观性和不稳定性，导致难以准确、快速地确定数值。技术实现要素：基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够高效确定数值的数值计算方法、装置、计算机设备和存储介质。一种数值计算方法，所述方法包括：接收数值计算请求；所述数值计算请求携带数据标识；获取与数据标识对应的待处理数据；获取影响因子节点树；所述影响因子节点树包含多个影响因子节点；提取所述待处理数据中每个与影响因子节点对应的目标影响数据；基于影响因子节点树获取与每个目标影响数据对应的节点权重；根据所述目标影响数据和相应的节点权重计算得到目标数值。在其中一个实施例中，所述数值计算请求还携带计算时间，所述获取影响因子节点树，包括：查找多个版本的影响因子节点树；识别每个版本的影响因子节点树对应的生效时间；确定所述计算时间所处的生效时间区间，以及确定所述生效时间区间对应的上限生效时间；获取所述上限生效时间对应的影响因子节点树。在其中一个实施例中，所述根据所述目标影响数据和相应的节点权重计算得到目标数值，包括：将每个所述目标影响数据转换为相应的影响因子分值；根据多个影响因子分值和与每个所述影响因子分值相应的节点权重，计算得到比例系数；从所述待处理数据中提取得到基础数值；根据所述比例系数和所述基础数值计算得到目标数值。在其中一个实施例中，所述影响因子节点包括第一层级节点，所述将每个所述目标影响数据转换为相应的影响因子分值，包括：提取对应于所述第一层级节点的目标影响数据；查找与所述第一层级节点对应的映射表；基于所述映射表将所述第一层级节点对应的目标影响数据转换为相应的第一影响因子分值。在其中一个实施例中，所述影响因子节点包括多个第二层级节点，所述将每个所述目标影响数据转换为相应的影响因子分值，包括：提取对应于每个所述第二层级节点的目标影响数据；将对应于每个所述第二层级节点的目标影响数据转换为相应的特征值；根据多个所述特征值生成特征向量；根据所述特征向量计算与第二层级节点对应的第二影响因子分值。在其中一个实施例中，在所述获取与数据标识对应的待处理数据之后，还包括：对所述待处理数据进行分词，得到多个词序列；将每个所述词序列中包含的多个原始词语与标签词库中的关键词进行匹配，得到与每个所述词序列匹配的关键词；对每个所述词序列打上目标标签；所述目标标签与相应词序列匹配的关键词所属的标签词库相对应。在其中一个实施例中，在对每个所述词序列打上目标标签之后，还包括：查找与所述多个影响因子节点匹配的目标标签；所述提取所述待处理数据中每个与影响因子节点对应的目标影响数据，包括：提取每个匹配的目标标签对应的词序列。一种数值计算装置，所述装置包括：接收模块，用于接收数值计算请求；所述数值计算请求携带数据标识；获取模块，用于获取与数据标识对应的待处理数据；获取影响因子节点树；所述影响因子节点树由多个影响因子节点构成；提取模块，用于提取所述待处理数据中每个与影响因子节点对应的目标影响数据；计算模块，用于基于影响因子节点树获取与每个目标影响数据对应的节点权重；根据所述目标影响数据和相应的节点权重计算得到目标数值。一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各个实施例中所述的数值计算方法的步骤。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述各个实施例中所述的数值计算方法的步骤。上述数值计算方法、装置、计算机设备和存储介质，服务器接收携带数据标识的数值计算请求之后，可获取与数据标识对应的待处理数据，还可获取由多个影响因子节点构成的影响因子节点树，针对每个影响节点因子预设有对应的节点权重。服务器可从待处理数据中提取每个与影响因子节点对应的目标影响数据，并获取与每个提取的目标影响数据对应的节点权重。服务器还可以根据目标影响数据和相应的节点权重计算得到目标数值。通过预先配置的多种影响因子节点，使得服务器能够基于待处理数据自动化计算出相应的目标数值，由于在数据分析时考虑了多种影响因子，从而能够灵活、高效地计算得到准确的数值。附图说明图1为一个实施例中数值计算方法的应用场景图；图2为一个实施例中数值计算方法的流程示意图；图3为一个实施例中影响因子节点树的示意图；图4为另一个实施例中数值计算方法的流程示意图；图5为一个实施例中数值计算装置的结构框图；图6为一个实施例中计算机设备的内部结构图。具体实施方式为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。本申请提供的数值计算方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102与服务器104通过网络进行通信。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。服务器104接收终端102发送的携带数据标识的数值计算请求之后，可获取与数据标识对应的待处理数据，还可获取由多个影响因子节点构成的影响因子节点树，针对每个影响节点因子预设有对应的节点权重。服务器104可从待处理数据中提取每个与影响因子节点对应的目标影响数据，并获取与每个提取的目标影响数据对应的节点权重。服务器104还可以根据目标影响数据和相应的节点权重计算得到目标数值。在一个实施例中，如图2所示，提供了一种数值计算方法，以该方法应用于图1中的服务器104为例进行说明，包括以下步骤：步骤202，接收数值计算请求；数值计算请求携带数据标识。数值计算请求是指用于进行数值计算的请求。数值是指受所重影响因素影响取值的数值。数值可以金融产品金额，比如受投保实际情况影响的保险产品的保费，还可以是商场产品的时价，比如受气候、供销量等影响的菜品价格。数据标识是指用于获取待处理数据的标识。数据标识可以是由字母、数字、标点符号中至少一种构成的字符串。比如数据标识可以是待处理数据的url(uniformresourcelocator，统一资源定位符)。数据标识还可以为由字母、数字、标点符号中至少一种构成的字符串。比如数据标识可以是待处理数据的编号，服务器可通过待处理数据的编号去预设的数据库中获取相应的待处理数据。在一个实施例中，数值可以是保险业务中的保费。举例来说，保证保险是指保险人承保因被保证人行为使被保险人受到经济损失时应负赔偿责任的保险形式。保证保险以信用风险作为保险标的，比如，当借款方向贷款方借贷资金时，借款方可作为被保证人向保险公司进行投保，请求保险人向贷款方担保借款方自己信用的保险。借款方缴纳保险费用之后，即借款方投保自己的信用风险之后，保险公司可承担保险责任。保证保险的保费往往受借款方、贷款方、借贷金额等多重因素影响。步骤204，获取与数据标识对应的待处理数据。待处理数据是指需要用于数值计算的数据。比如当需要确定保费时，待处理数据包括但不限于投保单数据、投保人信用数据、投保人账号数据等。待处理数据可以存储于预设的数据库中，可以是终端的数据库中，也可以是服务器的数据库中。在一个实施例中，终端可提供数据上传界面，数据上传界面中可包含文本框、按钮、下拉框等输入控件，用户可通过输入控件输入待处理数据至终端。当终端检测到作用于确认控件的点击操作时，可将用户输入的待处理数据汇总打包，并将打包的待处理数据发送至服务器中。服务器还可通过网络爬虫在网络中采集所需的待处理数据，将待处理数据存储至预设的数据库中，以使服务器可从数据库中获取待处理数据进行业务处理。步骤206，获取影响因子节点树；影响因子节点树包含多个影响因子节点。影响因子节点树是指包含多个影响因子节点的树形结构文件。影响因子节点是指对计算数值造成影响的影响因子所对应的节点。子节点对应的影响因子可为父节点对应的影响因子的细化因素。比如父节点对应的影响因子为信用等级时，子节点对应的影响因子可为交易信用等级、还款信用等级等。在一个实施例中，如图3所示，为影响因子节点树的示意图。针对保证保险保费计算，影响因子节点可划分为三个层级，合作渠道、保险产品、产品要素。合作渠道是指销售保险产品的平台。产品要素包括资金方经营情况、借款方信用风险等级、贷款产品性质、借贷利率、贷款期限等。资金方经营情况，若资金方经营效益好则可适当降低保费。借款方信用风险等级是基于借款方的各项信用数据计算得到，借款方信用风险等级越高则需提高保费。贷款产品性质比如用于经营的贷款或用于消费的贷款，经营类型的风险高则可提高保费。借贷利率越高则需提高保费。针对不同合作渠道，相同合作渠道不同产品，相同产品不同产品要素的保费计算进行差异化配置，使得最终计算得到的保费更加符合实际情况，具有更高的准确性。步骤208，提取待处理数据中每个与影响因子节点对应的目标影响数据。目标影响数据是指待处理数据经过与影响因子节点树进行匹配得到的数据。由于待处理数据中包含多种类型的信息，可通过影响节点因子对待处理数据中包含的信息进行筛选，得到计算目标数值所需的目标影响数据。通过对待处理数据进行筛选，避免对不必要的数据进行进一步地处理，从而减少数值计算的时间，提高数值计算的效率。步骤210，基于影响因子节点树获取与每个目标影响数据对应的节点权重。可预先针对影响因子节点树中的每个影响因子节点预设相应的节点权重。通过预设的节点权重按照影响因子的影响程度调整目标数值的大小。比如，当资金方经营效益好则可适当降低保费时，则可针对效益更好的资金方经营，设置更低的节点权重；当借款方信用风险等级越高则需提高保费时，则可针对更高的借款方信用风险等级，设置更高的节点权重；当借贷利率越高则需提高保费时，则可针对更高的借贷利率，设置更高的节点权重。举例来说，合作渠道包括合作渠道a和合作渠道b，通常针对不同的合作渠道没有差异化定价时，则可将合作渠道a和合作渠道b设置为相同的节点权值，比如1；当合作渠道a举办了促销活动，需要对产品进行折扣出售，则可将合作渠道a对应的节点权值降低为0.8。当检测到待处理数据中合作渠道节点对应的目标影响数据为合作渠道a时，则可计算出促销后价格更低的目标数值。步骤212，根据目标影响数据和相应的节点权重计算得到目标数值。目标影响数据可为多项，通过每项目标影响数据与相应影响因子节点对应的节点权重，可计算得到考虑所有目标影响数据影响程度之后的目标数值。在一个实施例中，目标数值可为保费。可根据投保单数据中的实际数据对保费进行计算，比如可根据合作渠道、资金方、定位客群、贷款产品性质等对保费进行计算。根据预设的影响因子节点树，实现了根据不同入件渠道；相同入件渠道不同保险产品；相同保险产品不同产品要素的保费的差异化定价。确保保费定价的灵活性、差异性、合理性。在业务上，既满足了业务上对于保费灵活定价的需要，又满足了系统设计上对于参数化配置的要求。在一个实施例中，根据目标影响数据和相应的节点权重计算得到目标数值，包括：将每个目标影响数据转换为相应的影响因子分值；根据多个影响因子分值和与每个影响因子分值相应的节点权重，计算得到比例系数；从待处理数据中提取得到基础数值；根据比例系数和基础数值计算得到目标数值。影响因子分值是指将目标影响数据转换为的具体分值，通过每个影响因子分值和相应的节点权重，可通过预设的公式计算得到比例系数。基础数值是指待处理数据中包含的用于作为计算目标数值的基数。举例来说，基础数值可以是保险金额，比例系数可以是保费系数，保费系数可通过每个影响因子分值和相应的节点权重进行加权求和得到，根据保险金额和保费系数可计算得到具体的保费数值。上述数值计算方法中，服务器接收携带数据标识的数值计算请求之后，可获取与数据标识对应的待处理数据，还可获取由多个影响因子节点构成的影响因子节点树，针对每个影响节点因子预设有对应的节点权重。服务器可从待处理数据中提取每个与影响因子节点对应的目标影响数据，并获取与每个提取的目标影响数据对应的节点权重。服务器还可以根据目标影响数据和相应的节点权重计算得到目标数值。通过预先配置的多种影响因子节点，使得服务器能够基于待处理数据自动化计算出相应的目标数值，由于在数据分析时考虑了多种影响因子，从而能够灵活、高效地计算得到准确的数值。在一个实施例中，数值计算请求还携带计算时间，获取影响因子节点树，包括：查找多个版本的影响因子节点树；识别每个版本的影响因子节点树对应的生效时间；确定计算时间所处的生效时间区间，以及确定生效时间区间对应的上限生效时间；获取上限生效时间对应的影响因子节点树。由于影响因子节点树可根据实际需求不断进行调整更新，因此基于影响因子节点树对相同的待处理数据进行计算得到的目标数值可不相同。数值计算请求携带的计算时间是指所需计算目标数值的时间。比如说，计算时间可以是基于当前时间进行数值计算，也可以是基于过去的某个时间的实际情况进行数值计算。每个版本的影响因子节点树对应有生效时间，且生效时长为该版本影响因子节点树的生效时间至该版本的下一版本影响因子节点树生效时间。通过确定计算时间所处的生效时间区间，可确定处所生效时间区间对应的上限生效时间。上限生效时间是指计算时间对应的所需获取的影响因子节点树的生效时间。因此可通过确定的上限生效时间获取相应的影响因子节点树。通过计算时间可查询到不同时期生效的影响因子节点树，能够基于相应版本的影响因子节点树准确计算出与计算时间对应的目标数值。通过生效时间对影响因子节点树进行版本管理，能够准确影响因子节点树的变更过程，从而准确查询出待处理数据的历史数值。在一个实施例中，影响因子节点包括第一层级节点，将每个目标影响数据转换为相应的影响因子分值，包括：提取对应于第一层级节点的目标影响数据；查找与第一层级节点对应的映射表；基于映射表将第一层级节点对应的目标影响数据转换为相应的第一影响因子分值。在一个实施例中，影响因子节点包括多个第二层级节点，将每个目标影响数据转换为相应的影响因子分值，包括：提取对应于每个第二层级节点的目标影响数据；将对应于每个第二层级节点的目标影响数据转换为相应的特征值；根据多个特征值生成特征向量；根据特征向量计算与第二层级节点对应的第二影响因子分值。第一层级节点是指只能择一匹配的节点，第二层级节点是指能多节点匹配的层级中的节点。如图3举例来说，合作渠道和保险产品为第一层级节点，产品要素为第二层级节点。一项投保单数据中通常只包含一个合作渠道标识和一个保险产品标识。而可存在多个影响保费取值的产品要素。针对第一层级节点可直接预设映射表，通过映射表将目标影响数据转换为相应的第一影响因子分值。针对多个第二层级节点则可将多个第二层级节点对应的目标影响数据处理后汇总。在一个实施例中，可以通过映射表将对应于每个第二层级节点的目标影响数据转换为相应的特征值。比如说，可将资金方经营情况、借款方信用风险等级、贷款产品性质、借贷利率等映射为特征值。举例来说信用风险可分为1-6个信用风险等级，由于借款方信用风险等级越高则需提高保费，若特征值以1为最大值，则可如下表1所示，将越高的信用风险等级映射为更高的特征值：表1信用风险等级123456特征值1/61/31/22/35/61在一个实施例中，rx1至rxn为各个第二层级节点的目标影响数据对应的特征值，特征向量可表示为rx(rx1，rx2，rx3……rxn)，可根据公式：将根据特征向量计算得到与第二层级节点对应的第二影响因子分值。在一个实施例中，在获取与数据标识对应的待处理数据之后，还包括：对待处理数据进行分词，得到多个词序列；将每个词序列中包含的多个原始词语与标签词库中的关键词进行匹配，得到与每个词序列匹配的关键词；对每个词序列打上目标标签；目标标签与相应词序列匹配的关键词所属的标签词库相对应。在一个实施例中，在对每个词序列打上目标标签之后，还包括：查找与多个影响因子节点匹配的目标标签；提取待处理数据中每个与影响因子节点对应的目标影响数据，包括：提取每个匹配的目标标签对应的词序列。当待处理数据为非结构化数据，比如文本文件或纸质文件扫描版时，可在服务器端基于字符串匹配的分词方法对待处理数据进行分词，得到词序列。词序列是指由多个原始词语按照原始顺序构成的序列。通过将原始词语与标签词库中的关键词进行匹配，可以确定每个词序列对应的标签词库，可通过确定的标签词库确定每个目标实际数据对应的目标标签。目标标签可与影响因子节点相对应，通过将目标标签与影响因子节点匹配，可从待处理数据中提取出多个所需用于计算数值的目标影响数据。在一个实施例中，还可在终端上传待处理数据时，便根据输入待处理数据的文本框对每个待处理数据进行标签标记。当投保单数据为json数据时，可为用户在前端填写form表单转换得到的json数据，则json数据中每一个键即可作为一个目标标签，键对应的值可即为待处理数据。在一个实施例中，如图4所示，提供了另一种数值计算方法，以该方法应用于图1中的服务器104为例进行说明，包括以下步骤：步骤402，接收数值计算请求；数值计算请求携带数据标识和计算时间。步骤404，获取与数据标识对应的待处理数据。步骤406，查找多个版本的影响因子节点树。步骤408，识别每个版本的影响因子节点树对应的生效时间。步骤410，确定计算时间所处的生效时间区间，以及确定生效时间区间对应的上限生效时间。步骤412，获取上限生效时间对应的影响因子节点树；影响因子节点树包含多个影响因子节点。步骤414，提取待处理数据中每个与影响因子节点对应的目标影响数据。步骤416，基于影响因子节点树获取与每个目标影响数据对应的节点权重。步骤418，将每个目标影响数据转换为相应的影响因子分值。步骤420，根据多个影响因子分值和与每个影响因子分值相应的节点权重，计算得到比例系数。步骤422，从待处理数据中提取得到基础数值。步骤424，根据比例系数和基础数值计算得到目标数值。上述数值计算方法中，服务器接收携带数据标识和计算时间的数值计算请求之后，可获取与数据标识对应的待处理数据，还可获取由多个影响因子节点构成的影响因子节点树，影响因子节点树为与计算时间对应的版本，针对每个影响节点因子预设有对应的节点权重。服务器可从待处理数据中提取每个与影响因子节点对应的目标影响数据，并获取与每个提取的目标影响数据对应的节点权重。将目标影响数据准还为影响因子分值之后，服务器还可以根据影响因子分值和相应的节点权重计算得到目标数值。通过预先配置的多种影响因子节点，使得服务器能够基于待处理数据自动化计算出相应的目标数值，由于在数据分析时考虑了多种影响因子，从而能够灵活、高效地计算得到准确的数值。应该理解的是，虽然图2和4的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2和4中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。在一个实施例中，如图5所示，提供了一种数值计算装置500，包括：接收模块502，用于接收数值计算请求；数值计算请求携带数据标识；获取模块504，用于获取与数据标识对应的待处理数据；获取影响因子节点树；影响因子节点树由多个影响因子节点构成；提取模块506，用于提取待处理数据中每个与影响因子节点对应的目标影响数据；计算模块508，用于基于影响因子节点树获取与每个目标影响数据对应的节点权重；根据目标影响数据和相应的节点权重计算得到目标数值。在一个实施例中，数值计算请求还携带计算时间，获取模块504还用于查找多个版本的影响因子节点树；识别每个版本的影响因子节点树对应的生效时间；确定计算时间所处的生效时间区间，以及确定生效时间区间对应的上限生效时间；获取上限生效时间对应的影响因子节点树。在一个实施例中，计算模块508还用于将每个目标影响数据转换为相应的影响因子分值；根据多个影响因子分值和与每个影响因子分值相应的节点权重，计算得到比例系数；从待处理数据中提取得到基础数值；根据比例系数和基础数值计算得到目标数值。在一个实施例中，影响因子节点包括第一层级节点，计算模块508还用于提取对应于第一层级节点的目标影响数据；查找与第一层级节点对应的映射表；基于映射表将第一层级节点对应的目标影响数据转换为相应的第一影响因子分值。在一个实施例中，影响因子节点包括多个第二层级节点，计算模块508还用于提取对应于每个第二层级节点的目标影响数据；将对应于每个第二层级节点的目标影响数据转换为相应的特征值；根据多个特征值生成特征向量；根据特征向量计算与第二层级节点对应的第二影响因子分值。在一个实施例中，该装置还包括标签模块，用于对待处理数据进行分词，得到多个词序列；将每个词序列中包含的多个原始词语与标签词库中的关键词进行匹配，得到与每个词序列匹配的关键词；对每个词序列打上目标标签；目标标签与相应词序列匹配的关键词所属的标签词库相对应。在一个实施例中，标签模块还用于查找与多个影响因子节点匹配的目标标签；提取待处理数据中每个与影响因子节点对应的目标影响数据，包括：提取每个匹配的目标标签对应的词序列。关于数值计算装置的具体限定可以参见上文中对于数值计算方法的限定，在此不再赘述。上述数值计算装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图6所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储影响因子节点树等数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种数值计算方法。本领域技术人员可以理解，图6中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各个实施例中的数值计算方法的步骤。在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述各个实施例中的数值计算方法的步骤。本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。当前第1页12