涉罪未成年人的帮教方案生成方法、系统及设备与流程

1.本发明涉及未成年人帮教救助技术领域，特别涉及一种涉罪未成年人的帮教方案生成方法、系统及设备。


背景技术：

2.为了更好的管教涉罪未成年人，使其能够成为对社会有用的人，一般通过网格员或者教导员采用现场沟通以及微信或者电话的方式沟通帮教方法。由于现场沟通以及微信或者电话等方式沟通帮教方法容易造成信息传达的遗漏、失真；且由于网格员、教导员等志愿者综合帮教能力的参差不齐，导致帮教质效可能无法达到显著效果。
3.故目前依靠人工制定帮教方案的方式，容易造成信息传达的遗漏、失真，以及由于人为因素导致帮教质效不稳定的技术问题。


技术实现要素：

4.基于此，本发明的目的是提供一种涉罪未成年人的帮教方案生成方法、系统及设备，用于解决现有技术中依靠人工制定帮教方案的方式，容易造成信息传达的遗漏、失真，以及由于人为因素导致帮教质效不稳定的技术问题。
5.本发明一方面提供一种涉罪未成年人的帮教方案生成方法，包括：获取多个历史涉罪人员信息，所述历史涉罪人员信息包括心理测评报告信息、性格信息以及家庭信息，根据所述历史涉罪人员信息获取与每一历史涉罪人员相匹配的历史帮教方案；统计多个所述历史帮教方案，并将统计后的历史帮教方案以及与每一历史帮教方案对应的历史涉罪人员信息分别输入至预选模型中进行训练以得到帮教方案生成模型；获取目标涉罪人员信息，将所述目标涉罪人员信息输入至所述帮教方案生成模型中，生成与目标涉罪人员相匹配的目标帮教方案。
6.另外，根据本发明上述的涉罪未成年人的帮教方案生成方法，还可以具有如下附加的技术特征：进一步地，所述统计多个所述历史帮教方案，并将统计后的历史帮教方案以及与每一历史帮教方案对应的历史涉罪人员信息分别输入至预选模型中进行训练以得到帮教方案生成模型的步骤包括：将多个所述历史帮教方案进行类型划分以得到多个训练方案以及多个测试方案，将所述训练方案以及与每一训练方案对应的历史涉罪人员信息分别输入至模型中进行训练以得到帮教方案预置模型；将与所述测试方案对应的历史涉罪人员信息输入至所述帮教方案预置模型中，根据所述帮教方案预置模型的输出方案与所述测试方案进行比对以获得准确率；判断所述准确率是否符合预设值；若是，则将准确率符合预设值时对应的帮教方案预置模型定为帮教方案生成模型
并输出帮教方案生成模型；若否，返回执行将多个所述历史帮教方案进行划分以得到多个训练方案以及多个测试方案的步骤，直至所述准确率符合预设值。
7.进一步地，获取目标涉罪人员信息，将所述目标涉罪人员信息输入至所述帮教方案生成模型中，生成与目标涉罪人员相匹配的目标帮教方案的步骤包括：获取目标涉罪人员信息，判断所述历史涉罪人员信息是否全部包含所述目标涉罪人员信息；若未全部包含所述目标涉罪人员信息，则获取在所述历史涉罪人员信息之外的新增信息以根据所述新增信息制定新增帮教方案。
8.进一步地，根据所述历史涉罪人员信息获取与每一历史涉罪人员相匹配的历史帮教方案的步骤之后包括：将生成得到的历史帮教方案进行汇总以形成帮教方案规则库，每一帮教方案对应一人物画像分析数据，所述人物画像分析数据包括多个人物属性特征，所述人物属性特征包括心理特征、性格特征以及家庭特征；根据人物属性特征对每一帮教方案进行数据切片以将所述帮教方案切分为多个帮教子方案，每一人物属性特征对应一帮教子方案，多个所述帮教子方案构成所述帮教方案规则库。
9.进一步地，生成与目标人员信息相匹配的目标帮教方案的步骤之后包括：输出目标帮教方案以使工作人员对所述目标帮教方案进行考核；若所述目标帮教方案的考核结果通过考核要求，则将考核结果正反馈至所述帮教方案生成模型以肯定所述帮教方案生成模型，并导出所述目标帮教方案；若所述目标帮教方案的考核结果未通过考核要求，则将考核结果负反馈至所述帮教方案生成模型以修正所述帮教方案生成模型，并重新执行将所述目标涉罪人员信息输入至所述帮教方案生成模型中的步骤，直至所述目标帮教方案的考核结果通过考核要求。
10.进一步地，在获取多个历史涉罪人员信息的步骤中，获取心理测评信息的步骤包括：获取历史涉罪人员的心理测评数据；根据所述心理测评数据生成与所述历史涉罪人员对应的心理测评报告以得到所述心理测评信息。
11.本发明另一方面提供一种涉罪未成年人的帮教方案生成系统，包括：获取多个历史涉罪人员信息，所述历史涉罪人员信息包括心理测评报告信息、性格信息以及家庭信息，根据所述历史涉罪人员信息获取与每一历史涉罪人员相匹配的历史帮教方案；统计多个所述历史帮教方案，并将统计后的历史帮教方案以及与每一历史帮教方案对应的历史涉罪人员信息分别输入至预选模型中进行训练以得到帮教方案生成模型；获取目标涉罪人员信息，将所述目标涉罪人员信息输入至所述帮教方案生成模型中，生成与目标涉罪人员相匹配的目标帮教方案。
12.本发明另一方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述的涉罪未成年人的帮教方案生成方法。
13.本发明另一方面还提供一种数据处理设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述的涉罪未成年人的帮教方案生成方法。
14.上述涉罪未成年人的帮教方案生成方法、系统及设备，通过获取多个历史涉罪人员信息以及人工制定的与历史涉罪人员信息对应的历史帮教方案，将此信息进行汇总并进行模型训练，从而得到帮教方案生成模型，根据该帮教方案生成模型，可以根据涉罪人员信息自动生成与涉罪人员信息匹配的帮教方案的帮教方案生成模型，替换了传统技术中需要人为根据涉罪人员信息挨个制定帮教方案的方案，保证了每一帮教方案的准确性，有助于保证帮教质效的同时，提高了帮教方案制定效率，还可以避免由于人为因素导致信息传达过程中的遗漏、失真问题；在具体实施中，只需将目标涉罪人员信息输入至帮教方案生成模型中，即可生成与目标涉罪人员相匹配的目标帮教方案，操作过程简单高效且对有助于提高、保证帮教质效，解决了现有技术中依靠人工制定帮教方案的方式，容易造成信息传达的遗漏、失真，以及由于人为因素导致帮教质效不稳定的技术问题。
附图说明
15.图1为本发明第一实施例中涉罪未成年人的帮教方案生成方法的流程图；图2为本发明第二实施例中涉罪未成年人的帮教方案生成方法的流程图；图3为本发明第二实施例中步骤s202的具体流程图；图4为本发明第二实施例中步骤s203的具体流程图；图5为本发明第三实施例中涉罪未成年人的帮教方案生成系统的系统框图。
16.如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。
具体实施方式
17.为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的若干实施例。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容更加透彻全面。
18.除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及／或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
19.实施例一请参阅图1，所示为本发明第一实施例中的涉罪未成年人的帮教方案生成方法，所述方法包括步骤s101至s103：s101、获取多个历史涉罪人员信息，历史涉罪人员信息包括心理测评报告信息、性格信息以及家庭信息，根据历史涉罪人员信息获取与每一历史涉罪人员相匹配的历史帮教方案。
20.当获取到涉罪人员信息时，检察院、未成年犯管教所等相关部门对涉罪人员进行背景调查以获得涉罪人员信息，具体的，涉罪人员信息还包括在校表现调查以及涉罪类型。根据得到的涉罪人员信息形成未成年人资料数据库，在根据未成年人资料数据库内的数
据，得到与每一涉罪人员相匹配的历史帮教方案，每一历史帮教方案包括多个人物属性特征，每一人物属性特征对应一标签，以便在制备目标帮教方案时，可根据目标涉罪人员信息获取目标涉罪人员的人物属性特征，从而建立目标帮教方案。
21.在调查涉罪人员的性格以得到性格信息时，根据知、情、意三者在性格中何者占优势分为理智型、情绪型和意志型；根据心理活动倾向分为外向型和内向型；根据个人独立程度分为独立型和顺从型。
22.在调查家庭信息时，包括家庭环境信息调查，包括家庭成员分析，是否单亲家庭、是否独生子女、是否遭受家庭暴力、是否被溺爱等。
23.在校表现调查包括在校学习成绩、结交好友类型、上课以及课后表现等。
24.s102、统计多个历史帮教方案，并将统计后的历史帮教方案以及与每一历史帮教方案对应的历史涉罪人员信息分别输入至预选模型中进行训练以得到帮教方案生成模型。
25.为了保证模型的准确性，提高用户的使用满意度，在对模型训练时，需采用多个历史帮教方案进行模型训练，从而得到可靠性的帮教方案生成模型。
26.s103、获取目标涉罪人员信息，将目标涉罪人员信息输入至帮教方案生成模型中，生成与目标涉罪人员相匹配的目标帮教方案。
27.获取目标涉罪人员信息，根据目标涉罪人员信息获得人物属性特征，根据人物属性特征与未成年人资料数据库内已存的人物属性特征进行匹配，从而在未成年人资料数据库内得到与目标涉罪人员信息对应的目标人物属性特征，根据目标人物属性特征建立目标帮教方案。
28.在本技术中，根据不同涉罪未成年人制定的帮教方案库，提供机器自学习技术，在不断进行人工调整后完善后生成个性化帮教方案，如内向型性格适当增加心理咨询等安静场所、遭受家庭迫害未成年人适当增加对监护人的亲职教育指导课程等。
29.综上，本发明上述实施例当中的涉罪未成年人的帮教方案生成方法，通过获取多个历史涉罪人员信息以及人工制定的与历史涉罪人员信息对应的历史帮教方案，将此信息进行汇总并进行模型训练，从而得到帮教方案生成模型，根据该帮教方案生成模型，可以根据涉罪人员信息自动生成与涉罪人员信息匹配的帮教方案的帮教方案生成模型，替换了传统技术中需要人为根据涉罪人员信息挨个制定帮教方案的方案，保证了每一帮教方案的准确性，有助于保证帮教质效的同时，提高了帮教方案制定效率，还可以避免由于人为因素导致信息传达过程中的遗漏、失真问题；在具体实施中，只需将目标涉罪人员信息输入至帮教方案生成模型中，即可生成与目标涉罪人员相匹配的目标帮教方案，操作过程简单高效且对有助于提高、保证帮教质效，解决了现有技术中依靠人工制定帮教方案的方式，容易造成信息传达的遗漏、失真，以及由于人为因素导致帮教质效不稳定的技术问题。
30.实施例二请参阅图2，所示为本发明第二实施例中的涉罪未成年人的帮教方案生成方法，方法包括步骤s201至s203：s201、获取多个历史涉罪人员信息，历史涉罪人员信息包括心理测评报告信息、性格信息以及家庭信息，根据历史涉罪人员信息获取与每一历史涉罪人员相匹配的历史帮教方案。
31.将生成得到的历史帮教方案进行汇总以形成帮教方案规则库，每一帮教方案对应
一人物画像分析数据，人物画像分析数据包括多个人物属性特征，人物属性特征包括心理特征、性格特征以及家庭特征；根据人物属性特征对每一帮教方案进行数据切片以将帮教方案切分为多个帮教子方案，每一人物属性特征对应一帮教子方案，多个帮教子方案构成帮教方案规则库。
32.为了提高目标帮教方案的准确性以及生成效率，将获得的帮教方案进行切分以得到多个帮教子方案，每一帮教子方案对应一人物属性特征，从而当需要建立目标帮教方案时，只需要根据目标人物属性特征得到对应的多个帮教子方案，根据多个帮教子方案得到目标帮教方案。
33.具体的，获取心理测评信息的方法包括：获取历史涉罪人员的心理测评数据；根据心理测评数据生成与历史涉罪人员对应的心理测评报告以得到心理测评信息。
34.s202、统计多个历史帮教方案，并将统计后的历史帮教方案以及与每一历史帮教方案对应的历史涉罪人员信息分别输入至预选模型中进行训练以得到帮教方案生成模型。
35.具体的，请参阅图3，步骤s202包括步骤s2021
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s2025；s2021、将多个历史帮教方案进行类型划分以得到多个训练方案以及多个测试方案，将训练方案以及与每一训练方案对应的历史涉罪人员信息分别输入至模型中进行训练以得到帮教方案预置模型。
36.s2022、将与测试方案对应的历史涉罪人员信息输入至帮教方案预置模型中，根据帮教方案预置模型的输出方案与测试方案进行比对以获得准确率。
37.s2023、判断准确率是否符合预设值。
38.若准确率符合预设值，则执行步骤s2024；若准确率不符合预设值，则执行步骤s2025；s2024、将准确率符合预设值时对应的帮教方案预置模型定为帮教方案生成模型并输出帮教方案生成模型。
39.s2025、返回执行将多个历史帮教方案进行划分以得到多个训练方案以及多个测试方案的步骤，直至准确率符合预设值。
40.为了保证最终得到的帮教方案生成模型的准确性以及实用性，在对帮教方案生成模型的训练过程中，严格把控帮教方案预置模型的输出方案与测试方案的准确率，根据准确率再反作用于帮教方案生成模型，从而提高帮教方案生成模型的准确性以及实用性。
41.s203、获取目标涉罪人员信息，将目标涉罪人员信息输入至帮教方案生成模型中，生成与目标涉罪人员相匹配的目标帮教方案。
42.具体的，请参阅图4，步骤s203包括步骤s2031
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s2038；s2031、获取目标涉罪人员信息。
43.s2032、判断历史涉罪人员信息是否全部包含目标涉罪人员信息。
44.若历史涉罪人员信息未全部包含目标涉罪人员信息，则目标涉罪人员信息包括数据库已存信息以及新增信息并执行步骤s2033；s2033、筛选目标涉罪人员信息以得到新增信息，工作人员根据新增信息制定新增帮教方案并将新增帮教方案输入至帮教方案预置模型中以完善并重新得到帮教方案预置模型，根据完善后的帮教方案预置模型得到与数据库已存信息及新增信息对应的目标帮教
方案。
45.在实际使用过程中，为了丰富模型的数据库，在对生成目标帮教方案的过程中，需对获取到的目标涉罪人员信息进行筛选，以判断是否存在新增信息，当存在新增信息时，则将新增信息以及与新增信息对应的新增帮教方案输入至帮教方案预置模型中以完善并重新得到帮教方案预置模型，从而丰富模型的数据库。在实际过程中，新增信息也对应人物属性特征，在对新增信息的处理过程中，相当于丰富数据库内的人物属性特征，从而使得帮教方案生成模型在使用的过程中完成机器自学习的过程，丰富模型的数据库，提高帮教方案生成模型的智能性。
46.若历史涉罪人员信息全部包含目标涉罪人员信息，则执行步骤s2034；s2034、根据目标涉罪人员信息生成与目标涉罪人员相匹配的目标帮教方案。
47.s2035、输出目标帮教方案以使工作人员对目标帮教方案进行考核。
48.为了提高最终输出的目标帮教方案的准确性，在由帮教方案生成模型自动生成目标帮教方案，还需对目标帮教方案进行二次审核，避免由于帮教方案生成模型的不足导致生成了错误方案而未及时发现的情况。
49.s2036、判断目标帮教方案的考核结果是否通过考核要求。
50.若目标帮教方案的考核结果通过考核要求，则执行步骤s2037；若目标帮教方案的考核结果未通过考核要求，则执行步骤s2038；s2037、将考核结果正反馈至帮教方案生成模型以肯定帮教方案生成模型，并导出目标帮教方案。
51.当得到的目标帮教方案的考核结果通过考核要求时，说明帮教方案生成模型对于当前目标涉罪人员信息的处理方式是正确的、可取的，故通过正反馈，有助于提高“对模型对当前执行方式的肯定”，类似于家长对孩子做好事的表扬，以提供孩子的自信心，引导孩子下回再遇到此情况，可照本次实施方式进行处理。
52.s2038、将考核结果负反馈至帮教方案生成模型以修正帮教方案生成模型，并重新执行将目标涉罪人员信息输入至帮教方案生成模型中的步骤，直至目标帮教方案的考核结果通过考核要求。
53.当目标帮教方案的考核结果未通过考核要求时，说明帮教方案生成模型对于当前目标涉罪人员信息的处理方式是不正确的、不可取的，故通过负反馈将考核结果未通过考核要求的信息反馈至帮教方案生成模型，有助于完善模型对当前目标涉罪人员信息的处理方式，以得到符合考核要求的目标帮教方案。
54.需要指出的是，本发明第二实施例所提供的方法，其实现原理及产生的一些技术效果和第一实施例相同，为简要描述，本实施例未提及之处，可参考第一实施例中相应内容。
55.综上，本发明上述实施例当中的涉罪未成年人的帮教方案生成方法，通过获取多个历史涉罪人员信息以及人工制定的与历史涉罪人员信息对应的历史帮教方案，将此信息进行汇总并进行模型训练，从而得到帮教方案生成模型，根据该帮教方案生成模型，可以根据涉罪人员信息自动生成与涉罪人员信息匹配的帮教方案的帮教方案生成模型，替换了传统技术中需要人为根据涉罪人员信息挨个制定帮教方案的方案，保证了每一帮教方案的准确性，有助于保证帮教质效的同时，提高了帮教方案制定效率，还可以避免由于人为因素导
致信息传达过程中的遗漏、失真问题；在具体实施中，只需将目标涉罪人员信息输入至帮教方案生成模型中，即可生成与目标涉罪人员相匹配的目标帮教方案，操作过程简单高效且对有助于提高、保证帮教质效，解决了现有技术中依靠人工制定帮教方案的方式，容易造成信息传达的遗漏、失真，以及由于人为因素导致帮教质效不稳定的技术问题。
56.实施例三请参阅图5，所示为本发明第三实施例中的涉罪未成年人的帮教方案生成系统，系统包括：获取模块，用于获取多个历史涉罪人员信息，所述历史涉罪人员信息包括心理测评报告信息、性格信息以及家庭信息，根据所述历史涉罪人员信息获取与每一历史涉罪人员相匹配的历史帮教方案；训练模块，用于统计多个所述历史帮教方案，并将统计后的历史帮教方案以及与每一历史帮教方案对应的历史涉罪人员信息分别输入至预选模型中进行训练以得到帮教方案生成模型；生成模块，用于获取目标涉罪人员信息，将所述目标涉罪人员信息输入至所述帮教方案生成模型中，生成与目标涉罪人员相匹配的目标帮教方案。
57.在一些可选实施例中，训练模块包括：划分单元，用于将多个所述历史帮教方案进行类型划分以得到多个训练方案以及多个测试方案，将所述训练方案以及与每一训练方案对应的历史涉罪人员信息分别输入至模型中进行训练以得到帮教方案预置模型；比对单元，用于将与所述测试方案对应的历史涉罪人员信息输入至所述帮教方案预置模型中，根据所述帮教方案预置模型的输出方案与所述测试方案进行比对以获得准确率；第一判断单元，用于判断所述准确率是否符合预设值；第一执行单元，用于若判断所述准确率符合预设值，则将准确率符合预设值时对应的帮教方案预置模型定为帮教方案生成模型并输出帮教方案生成模型；第二执行单元，用于若判断所述准确率不符合预设值，则返回执行将多个所述历史帮教方案进行划分以得到多个训练方案以及多个测试方案的步骤，直至所述准确率符合预设值。
58.在一些可选实施例中，生成模块包括：第二判断单元，用于获取目标涉罪人员信息，判断所述历史涉罪人员信息是否全部包含所述目标涉罪人员信息；第三执行单元，用于若未全部包含所述目标涉罪人员信息，则获取在所述历史涉罪人员信息之外的新增信息以根据所述新增信息制定新增帮教方案。
59.在一些可选实施例中，获取模块之后还可以包括：汇总模块，用于将生成得到的历史帮教方案进行汇总以形成帮教方案规则库，每一帮教方案对应一人物画像分析数据，所述人物画像分析数据包括多个人物属性特征，所述人物属性特征包括心理特征、性格特征以及家庭特征；切分模块，用于根据人物属性特征对每一帮教方案进行数据切片以将所述帮教方案切分为多个帮教子方案，每一人物属性特征对应一帮教子方案，多个所述帮教子方案构
成所述帮教方案规则库。
60.在一些可选实施例中，生成模块之后还可以包括：考核模块，用于输出目标帮教方案以使工作人员对所述目标帮教方案进行考核；第四执行单元，用于若所述目标帮教方案的考核结果通过考核要求，则将考核结果正反馈至所述帮教方案生成模型以肯定所述帮教方案生成模型，并导出所述目标帮教方案；第五执行单元，用于若所述目标帮教方案的考核结果未通过考核要求，则将考核结果负反馈至所述帮教方案生成模型以修正所述帮教方案生成模型，并重新执行将所述目标涉罪人员信息输入至所述帮教方案生成模型中的步骤，直至所述目标帮教方案的考核结果通过考核要求。
61.综上，本发明上述实施例当中的涉罪未成年人的帮教方案生成系统，通过获取多个历史涉罪人员信息以及人工制定的与历史涉罪人员信息对应的历史帮教方案，将此信息进行汇总并进行模型训练，从而得到帮教方案生成模型，根据该帮教方案生成模型，可以根据涉罪人员信息自动生成与涉罪人员信息匹配的帮教方案的帮教方案生成模型，替换了传统技术中需要人为根据涉罪人员信息挨个制定帮教方案的方案，保证了每一帮教方案的准确性，有助于保证帮教质效的同时，提高了帮教方案制定效率，还可以避免由于人为因素导致信息传达过程中的遗漏、失真问题；在具体实施中，只需将目标涉罪人员信息输入至帮教方案生成模型中，即可生成与目标涉罪人员相匹配的目标帮教方案，操作过程简单高效且对有助于提高、保证帮教质效，解决了现有技术中依靠人工制定帮教方案的方式，容易造成信息传达的遗漏、失真，以及由于人为因素导致帮教质效不稳定的技术问题。
62.此外，本发明的实施例还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述实施例中方法的步骤。
63.此外，本发明的实施例还提出一种数据处理设备，包括存储器、处理器以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实施例中方法的步骤。
64.在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备（如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统）使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。
65.计算机可读介质的更具体的示例（非穷尽性列表）包括以下：具有一个或多个布线的电连接部（电子装置），便携式计算机盘盒（磁装置），随机存取存储器（ram），只读存储器（rom），可擦除可编辑只读存储器（eprom或闪速存储器），光纤装置，以及便携式光盘只读存储器（cdrom）。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得程序，然后将其存储在计算机存储器中。
66.应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述
实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列（pga），现场可编程门阵列（fpga）等。
67.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、
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示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
68.尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。