本发明涉及气象监测的技术领域，具体为一种基于气象参数的气象预测方法及系统，其中预测方法包括，确定并收集气象参数指标；对收集的气象参数指标进行数据处理；根据处理后的数据建立气象预测模型；基于气象预测模型进行气象预测；本发明通过综合考虑温度、湿度、气压、风速、风向、降水量、能见度、日照时数和雷暴等多个气象参数，构建了更为全面准确的气象预测模型，提高了气象预测的精度和可靠性；利用决策树算法，将各种气象参数之间的关系纳入考虑，使得预测规则更具智能化和自适应性，能够根据实时气象参数的变化，灵活调整预测策略

　　2.如权利要求1所述的一种基于气象参数的气象预测方法，其特征在于：所述对收集的

　　气象参数指标进行数据处理是将收集到的气象参数指标进行数据预处理，以确保后续用于

　　气象预测模型建立时的数据的准确性，所述数据预处理包括，数据清洗以及数据标准化处

　　理；所述数据清洗是通过对整体数据进行删选，将筛选过程中的错误数据以及异常数据进

　　行删除，进而确保数据的质量，所述对整体数据进行筛选是通过将逐个数据与历史平均数

　　其中，表示平均数据，X表示历史数据，σ表示历史数据标准差，n表示选择的数据总

　　3.如权利要求2所述的一种基于气象参数的气象预测方法，其特征在于：所述将逐个数

　　据与历史平均数据阈值进行对比是通过筛选规则进行对比的，并基于对比结果，进行错误

　　4.如权利要求3所述的一种基于气象参数的气象预测方法，其特征在于：所述数据标准

　　化是将收集到的数据进行标准化管理，为后续气象预测模型的搭建提供数据基础，所述标

　　准化管理包括，整数标准化以及小数标准化，所述整数标准化是将逐个数据映射到标准化

　　其中，表示平均数据，σ′表示数据标准差，X表示映射区间的最小范围，X表示映射

　　所述小数标准化是通过移动小数点的位数，将移动后的数据映射到标准化区间中，具

　　其中，j表示小数点移动的位数，x′表示小数标准化后的数据，且经过处理后的数据满

　　5.如权利要求4所述的一种基于气象参数的气象预测方法，其特征在于：所述根据处理

　　后的数据建立气象预测模型是通过利用ARIMA自回归积分滑动平均算法对处理后的数据进

　　行训练，进而实现气象预测模型的构建的，所述ARIMA自回归积分滑动平均算法包括，自回

　　归AR部分，积分I部分以及滑动平均MA部分，所述ARIMA自回归积分滑动平均算法是通过将

　　当前时刻的数据参数与前几个时刻的数据参数进行线性关系的组合，进而实现后续数据的

　　其中，x表示当前时刻的数据参数，k表示线性关系中的常数项，取值为3/2，φ为自回

　　6.如权利要求5所述的一种基于气象参数的气象预测方法，其特征在于：所述基于气象

　　预测模型进行气象预测是利用决策树算法将ARIMA自回归积分滑动平均算法的预测数据进

　　行信息增益，进而实现气象预测，所述决策树算法是将预测数据以树的形式在每个节点上

　　其中，I表示增益后的信息，P表示父节点的不纯度，P表示子节点的不纯度，S表示父

　　7.如权利要求6所述的一种基于气象参数的气象预测方法，其特征在于：所述基于气象

　　预测模型进行气象预测是通过气象预测规则实现气象预测的，所述气象预测规则是根据信

　　针对温度参数指标时，当温度参数指标的信息增益结果超过37摄氏度时，有中暑以及

　　针对湿度参数指标时，当湿度参数指标的信息增益结果超过70％，且风速参数指标的

　　信息增益结果超过4级时，散热效果差，有中暑的风险；当湿度参数指标的信息增益结果超

　　针对降水量参数指标时，当降水量参数指标的信息增益结果超过10毫米时，有雨天和

　　洪涝的风险；当降水量参数指标的信息增益结果超过20毫米时，有台风、暴雨、雷暴天气的

　　风险；当降水量参数指标的信息结果低于10毫米，但日照参数指标的信息增益结果低于2小

　　时，有出现霾的风险；当降水量参数指标的信息增益结果超过50毫米，且风向参数指标的信

　　针对风向参数指标时，当风向参数指标的信息增益结果表示风向来自海洋，有飓风天

　　气的风险；当风向参数指标的信息增益结果表示风向来自山区，有山风以及高山积雪的风

　　针对雷暴参数指标时，当雷暴参数指标的信息增益结果出现时，有雷击天气的风险；当

　　雷暴参数指标的信息增益结果出现，且伴随着风速参数指标的信息增益结果超过6级时，有

　　8.一种采用如权利要求1～7任一所述的基于气象参数的气象预测方法的系统，其特征

　　在于，包括，气象参数指标收集模块，数据处理模块，气象预测模型建立模块以及气象预测

　　9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在

　　于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

　　10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序

　　[0001]本发明涉及气象监测的技术领域，具体为一种基于气象参数的气象预测方法及系

　　[0002]气象采集是收集和记录气象参数的过程，气象采集提供实时和历史气象数据，是

　　进行天气预报和气象预测的基础。通过采集和分析大量的气象数据，可以建立气象模型和

　　预测算法，提供准确的天气预报，帮助人们做出合理的决策和规划，同时气象采集可以监测

　　和预警自然灾害，如暴雨、洪水、台风、龙卷风等。通过收集和分析气象数据，可以及时发现

　　气象异常，提前预警并采取相应的灾害防护措施，减少灾害造成的损失和风险。气象采集的

　　必要性体现在提供天气预报和灾害预警、推动气候研究和应对气候变化、支持农业和生态

　　[0003]但是针对高海拔、严寒地区，气象信息监测在当地开展存在一定困难，严寒、低压

　　环境可能导致传感器失去监测功能，同时在此种环境下，传感器将所监测气象信息传输至

　　数据处理系统时会出现气象信息延后，一旦信息延后，就会导致气象数据的准确度和及时

　　性降低，尤其在面对天气灾害时，气象部门需要通过所监测的信息及时预警，但是延后的气

　　象信息就会导致无法及时进行灾害预警，提高了灾害风险等级，因此亟需一种基于气象参

　　[0005]因此，本发明提供了一种基于气象参数的气象预测方法，通过综合考虑温度、湿

　　度、气压、风速、风向、降水量、能见度、日照时数和雷暴等多个气象参数，构建了更为全面准

　　确的气象预测模型，提高了气象预测的精度和可靠性；利用决策树算法，将各种气象参数之

　　间的关系纳入考虑，使得预测规则更具智能化和自适应性，能够根据实时气象参数的变化，

　　[0006]为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于气象参数的气象预测

　　[0011]作为本发明所述一种基于气象参数的气象预测方法的一种优选方案，其中：所述

　　对收集的气象参数指标进行数据处理是将收集到的气象参数指标进行数据预处理，以确保

　　后续用于气象预测模型建立时的数据的准确性，所述数据预处理包括，数据清洗以及数据

　　标准化处理；所述数据清洗是通过对整体数据进行删选，将筛选过程中的错误数据以及异

　　常数据进行删除，进而确保数据的质量，所述对整体数据进行筛选是通过将逐个数据与历

　　[0014]其中，表示平均数据，X表示历史数据，σ表示历史数据标准差，n表示选择的数

　　[0015]作为本发明所述一种基于气象参数的气象预测方法的一种优选方案，其中：所述

　　将逐个数据与历史平均数据阈值进行对比是通过筛选规则进行对比的，并基于对比结果，

　　[0016]当逐个筛选的数据满足公式时，表示当前数据低于历史最低阈值，当

　　[0017]当逐个筛选的数据满足公式时，表示当前数据超过历史最高阈值，当

　　[0019]作为本发明所述一种基于气象参数的气象预测方法的一种优选方案，其中：所述

　　数据标准化是将收集到的数据进行标准化管理，为后续气象预测模型的搭建提供数据基

　　础，所述标准化管理包括，整数标准化以及小数标准化，所述整数标准化是将逐个数据映射

　　[0025]其中，表示平均数据，σ′表示数据标准差，X表示映射区间的最小范围，X表

　　[0026]所述小数标准化是通过移动小数点的位数，将移动后的数据映射到标准化区间

　　[0028]其中，j表示小数点移动的位数，x′表示小数标准化后的数据，且经过处理后的数

　　[0029]作为本发明所述一种基于气象参数的气象预测方法的一种优选方案，其中：所述

　　根据处理后的数据建立气象预测模型是通过利用ARIMA自回归积分滑动平均算法对处理后

　　的数据进行训练，进而实现气象预测模型的构建的，所述ARIMA自回归积分滑动平均算法包

　　括，自回归AR部分，积分I部分以及滑动平均MA部分，所述ARIMA自回归积分滑动平均算法是

　　通过将当前时刻的数据参数与前几个时刻的数据参数进行线性关系的组合，进而实现后续

　　[0033]其中，x表示当前时刻的数据参数，k表示线性关系中的常数项，取值为3/2，φ为

　　[0034]作为本发明所述一种基于气象参数的气象预测方法的一种优选方案，其中：所述

　　基于气象预测模型进行气象预测是利用决策树算法将ARIMA自回归积分滑动平均算法的预

　　测数据进行信息增益，进而实现气象预测，所述决策树算法是将预测数据以树的形式在每

　　个节点上选择最佳的特征，并利用信息增益来评估特征的好坏，具体实现公式如下：

　　[0037]其中，I表示增益后的信息，P表示父节点的不纯度，P表示子节点的不纯度，S表

　　示父节点的样本总数，S表示子节点i的样本数量，p表示样本属于第i的概率。

　　[0038]作为本发明所述一种基于气象参数的气象预测方法的一种优选方案，其中：所述

　　基于气象预测模型进行气象预测是通过气象预测规则实现气象预测的，所述气象预测规则

　　[0039]针对温度参数指标时，当温度参数指标的信息增益结果超过37摄氏度时，有中暑

　　[0040]针对湿度参数指标时，当湿度参数指标的信息增益结果超过70％，且风速参数指

　　标的信息增益结果超过4级时，散热效果差，有中暑的风险；当湿度参数指标的信息增益结

　　[0041]针对降水量参数指标时，当降水量参数指标的信息增益结果超过10毫米时，有雨

　　天和洪涝的风险；当降水量参数指标的信息增益结果超过20毫米时，有台风、暴雨、雷暴天

　　气的风险；当降水量参数指标的信息结果低于10毫米，但日照参数指标的信息增益结果低

　　于2小时，有出现霾的风险；当降水量参数指标的信息增益结果超过50毫米，且风向参数指

　　[0042]针对风向参数指标时，当风向参数指标的信息增益结果表示风向来自海洋，有飓

　　风天气的风险；当风向参数指标的信息增益结果表示风向来自山区，有山风以及高山积雪

　　[0043]针对雷暴参数指标时，当雷暴参数指标的信息增益结果出现时，有雷击天气的风

　　险；当雷暴参数指标的信息增益结果出现，且伴随着风速参数指标的信息增益结果超过6级

　　[0044]本发明的另外一个目的是提供一种基于气象参数的气象预测系统，其能通过收集

　　多种气象参数指标，并通过数据处理模块进行细致处理，系统能够提供更准确、精细的气象

　　预测，有效降低了气象预测的误差，提高了预测结果的准确性；实时收集气象参数指标，结

　　合数据处理模块的快速处理能力，系统能够提供及时的气象预测信息，帮助用户更好地应

　　对突发气象变化，提高了气象信息的实时性；采集了多种气象参数指标，建立了相应的气象

　　[0045]作为本发明所述一种基于气象参数的气象预测系统的一种优选方案，其中：包括，

　　气象参数指标收集模块，数据处理模块，气象预测模型建立模块以及气象预测模块；

　　[0048]所述气象预测模型建立模块，用于基于处理后的数据建立气象预测模型；

　　[0049]所述气象预测模块，用于针对不同的气象信息完成未来气象天气预测。

　　[0050]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，其特征在

　　于，所述处理器执行所述计算机程序时实现基于气象参数的气象预测方法的步骤。

　　[0051]一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序

　　[0052]本发明的有益效果：本发明通过综合考虑温度、湿度、气压、风速、风向、降水量、能

　　见度、日照时数和雷暴等多个气象参数，构建了更为全面准确的气象预测模型，提高了气象

　　预测的精度和可靠性；利用决策树算法，将各种气象参数之间的关系纳入考虑，使得预测规

　　则更具智能化和自适应性，能够根据实时气象参数的变化，灵活调整预测策略，提高了预测

　　[0053]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，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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它的

　　[0054]图1为本发明一种基于气象参数的气象预测方法的整体方法步骤示意图。

　　[0055]图2为本发明一种基于气象参数的气象预测系统的整体组成结构示意图。

　　[0056]为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对

　　本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而

　　不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通人员在没有做出创造性劳动前提下

　　[0057]在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以

　　采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的

　　[0058]其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方

　　式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指

　　[0059]本发明结合示意图进行详细描述，在详述本发明实施例时，为便于说明，表示器件

　　结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且所述示意图只是示例，其在此不应限制本

　　发明保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。

　　[0060]同时在本发明的描述中，需要说明的是，术语中的“上、下、内和外”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、第二或第三”仅用于描述目的，而不能理解

　　[0061]本发明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、可拆卸连接或一体式连接；同样可以是机械连接、电连接或直接连接，

　　也可以通过中间媒介间接相连，也可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人

　　[0063]参照图1，为本发明的第一个实施例，提供了一种基于气象参数指标的气象预测方

　　[0065]具体的，所述气象参数指标是根据地区特征以及气候特征进行确定的，包括，温

　　[0066]所述收集气象参数指标是利用传感器对已经确定的气象参数指标进行数据收集，

　　包括，利用温度传感器进行温度数据的收集，利用湿度传感器进行湿度数据的收集，利用气

　　压传感器进行气压数据的收集，利用风速传感器进行风速数据的收集，利用风向传感器进

　　行风向数据的收集，利用降水传感器进行降水量数据的收集，利用能见度传感器进行能见

　　度数据的收集，利用光照传感器进行日照时数数据的收集以及利用闪电检测系统进行雷暴

　　[0068]具体的，所述对收集的气象参数指标进行数据处理是将收集到的气象参数指标进

　　行数据预处理，以确保后续用于气象预测模型建立时的数据的准确性，所述数据预处理包

　　括，数据清洗以及数据标准化处理；所述数据清洗是通过对整体数据进行删选，将筛选过程

　　中的错误数据以及异常数据进行删除，进而确保数据的质量，所述对整体数据进行筛选是

　　通过将逐个数据与历史平均数据阈值进行对比，进行删除错误数据，具体实现公式如下：

　　[0071]其中，表示平均数据，X表示历史数据，σ表示历史数据标准差，n表示选择的数

　　[0072]进一步的，所述将逐个数据与历史平均数据阈值进行对比是通过筛选规则进行对

　　[0073]当逐个筛选的数据满足公式时，表示当前数据低于历史最低阈值，当

　　[0074]当逐个筛选的数据满足公式时，表示当前数据超过历史最高阈值，当

　　[0076]更进一步的，所述数据标准化是将收集到的数据进行标准化管理，为后续气象预

　　测模型的搭建提供数据基础，所述标准化管理包括，整数标准化以及小数标准化，所述整数

　　[0082]其中，表示平均数据，σ′表示数据标准差，X表示映射区间的最小范围，X表

　　[0083]所述小数标准化是通过移动小数点的位数，将移动后的数据映射到标准化区间

　　[0085]其中，j表示小数点移动的位数，x′表示小数标准化后的数据，且经过处理后的数

　　[0087]具体的，所述根据处理后的数据建立气象预测模型是通过利用ARIMA自回归积分

　　滑动平均算法对处理后的数据进行训练，进而实现气象预测模型的构建的，所述ARIMA自回

　　归积分滑动平均算法包括，自回归(AR)部分，积分(I)部分以及滑动平均(MA)部分，所述

　　ARIMA自回归积分滑动平均算法是通过将自回归部分、积分部分以及滑动平均部分进行线

　　性组合，进而实现后续数据的预测，所述自回归部分是用于将当前时刻的数据参数与前几

　　个时刻的数据参数进行线性组合，所述积分部分是用于将处理后的数据转换为的稳定的时

　　间序列数据参数，所述滑动平均部分是用于将当前时刻的数据参数与前几个时刻的数据误

　　差项进行线]更进一步的，所述ARIMA自回归积分滑动平均算法是通过将当前时刻的数据参数

　　与前几个时刻的数据参数进行线性关系的组合，进而实现后续数据的预测，具体实现公式

　　[0092]其中，x表示当前时刻的数据参数，k表示线性关系中的常数项，取值为3/2，φ为

　　[0094]具体的，所述基于气象预测模型进行气象预测是利用决策树算法将ARIMA自回归

　　积分滑动平均算法的预测数据进行信息增益，进而实现气象预测，所述决策树算法是将预

　　测数据以树的形式在每个节点上选择最佳的特征，并利用信息增益来评估特征的好坏，具

　　[0097]其中，I表示增益后的信息，P表示父节点的不纯度，P表示子节点的不纯度，S表

　　示父节点的样本总数，S表示子节点i的样本数量，p表示样本属于第i的概率。

　　[0098]进一步的，所述基于气象预测模型进行气象预测是通过气象预测规则实现气象预

　　测的，所述气象预测规则是根据信息增益的结果与实际进行比对制定，具体如下：

　　[0099]针对温度参数指标时，当温度参数指标的信息增益结果超过37摄氏度时，有中暑

　　[0100]针对湿度参数指标时，当湿度参数指标的信息增益结果超过70％，且风速参数指

　　标的信息增益结果超过4级时，散热效果差，有中暑的风险；当湿度参数指标的信息增益结

　　[0101]针对降水量参数指标时，当降水量参数指标的信息增益结果超过10毫米时，有雨

　　天和洪涝的风险；当降水量参数指标的信息增益结果超过20毫米时，有台风、暴雨、雷暴天

　　气的风险；当降水量参数指标的信息结果低于10毫米，但日照参数指标的信息增益结果低

　　于2小时，有出现霾的风险；当降水量参数指标的信息增益结果超过50毫米，且风向参数指

　　[0102]针对风向参数指标时，当风向参数指标的信息增益结果表示风向来自海洋，有飓

　　风天气的风险；当风向参数指标的信息增益结果表示风向来自山区，有山风以及高山积雪

　　[0103]针对雷暴参数指标时，当雷暴参数指标的信息增益结果出现时，有雷击天气的风

　　险；当雷暴参数指标的信息增益结果出现，且伴随着风速参数指标的信息增益结果超过6级

　　[0105]参照图2，为本发明的第二个实施例，提供了一种基于气象参数的气象预测系统，

　　包括，气象参数指标收集模块，数据处理模块，气象预测模型建立模块以及气象预测模块；

　　[0106]具体的，所述气象参数指标收集模块，用于确定并收集气象参数指标；所述数据处

　　理模块，用于针对收集的气象参数指标进行数据处理；所述气象预测模型建立模块，用于基

　　于处理后的数据建立气象预测模型；所述气象预测模块，用于针对不同的气象信息完成未

　　[0107]进一步的，所述气象参数指标收集模块，负责确定需要收集的气象参数，如温度、

　　湿度、风速、降水量等参数指标，这些指标由气象观测设备采集，包括气象站、卫星遥感等，

　　气象参数指标收集模块的精准数据收集是整个系统的基础，它会将不同地点、时间的气象

　　数据汇总，形成原始数据，为后续处理提供输入；所述数据处理模块，接收气象参数指标收

　　集模块提供的原始数据，它负责数据的清洗、去噪、缺失值处理。数据处理模块的关键任务

　　是将原始数据转化为处理后的干净数据，以确保气象预测模型的准确性，处理后的数据将

　　包含更多的信息，例如温度和湿度的相关性，风向和风速的组合等，这些信息将帮助提高气

　　象预测模型的预测能力；所述气象预测模型建立模块，在接收处理后的数据后，气象预测模

　　型建立模块南宫官方网站使用ARIMA自回归积分滑动平均算法构建气象预测模型，气象预测模型会考虑

　　处理后数据中的特征，并通过训练得到一个能够预测未来气象情况的模型，且前两个模块

　　提供的精准数据和处理后的特征是建立模型的关键，它们直接影响了模型的精确度；所述

　　气象预测模块接收建立好的预测模型，以及当前时刻的气象参数数据。通过预测模型，该模

　　块可以预测未来的气象情况，预测结果会根据模型的信度和可信度被反馈给用户，例如发

　　[0108]更进一步的，为了体现本发明的有益效果，将本发明技术特点有现有常规技术进

　　[0110]通过上述对比表格不难发现，在采用我方发明后，相较于现有技术特点，本发明的

　　气象预测系统在准确性、实时性、个性化服务、灵活性和灾害预警等方面具有显著优势，体

　　现了其提供高质量气象服务的能力；通过综合考虑温度、湿度、气压、风速、风向、降水量、能

　　见度、日照时数和雷暴等多个气象参数，构建了更为全面准确的气象预测模型，提高了气象

　　预测的精度和可靠性；利用决策树算法，将各种气象参数之间的关系纳入考虑，使得预测规

　　则更具智能化和自适应性，能够根据实时气象参数的变化，灵活调整预测策略，提高了预测

　　[0111]更进一步的，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)、

　　[0112]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

　　[0113]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所述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所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

　　[0114]此外，为了提供示例性实施方案的简练描述，可以不描述实际实施方案的所有特

　　征(即，与当前考虑的执行本发明的最佳模式不相关的那些特征，或于实现本发明不相关的

　　[0115]应理解的是，在任何实际实施方式的开发过程中，如在任何工程或设计项目中，可

　　做出大量的具体实施方式决定。这样的开发努力可能是复杂的且耗时的，但对于那些得益

　　于此公开内容的普通技术人员来说，不需要过多实验，所述开发努力将是一个设计、制造和

　　[0116]应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳

　　实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术

　　方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发

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