本發(fā)明涉及網(wǎng)絡(luò)
技術(shù)領(lǐng)域：
，尤其涉及一種OD流量的分析方法及分析裝置。
背景技術(shù)：
：隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的日漸擴(kuò)大，網(wǎng)絡(luò)中用到的各種技術(shù)，參數(shù)的變化也愈發(fā)復(fù)雜。對(duì)于網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商而言，需要清楚的了解網(wǎng)絡(luò)流量如何經(jīng)過自身的網(wǎng)絡(luò)，在此基礎(chǔ)上才可以對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行設(shè)計(jì)和規(guī)劃，開展諸如流量工程、網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測、擁塞控制等工作。然而許多網(wǎng)絡(luò)流量分析的工作還僅僅局限于隔離的單鏈路上，在全網(wǎng)鏈路上進(jìn)行全局流量的統(tǒng)計(jì)和分析仍具有很強(qiáng)的挑戰(zhàn)性。為了能以全網(wǎng)的觀點(diǎn)來觀察網(wǎng)絡(luò)流量的特性和流向情況，需要使用起訖點(diǎn)(英文全稱：origindestination，簡稱：OD)流對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和描述。OD流反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)中每對(duì)節(jié)點(diǎn)間的實(shí)際流量，是所有進(jìn)入同一入節(jié)點(diǎn)并離開同一出節(jié)點(diǎn)的所有流量的集合。與局部的鏈路流量相比，OD流能夠更加直觀的反映出網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)性質(zhì)，是全局流量分析的基礎(chǔ)，也是流量工程的主要輸入?yún)?shù)。因此，對(duì)OD流的統(tǒng)計(jì)和分析成為國內(nèi)外網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。雖然OD流量能夠從本質(zhì)上反映出網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際狀況，但是對(duì)OD流的處理和分析存在著較多難點(diǎn)。最主要的問題在于OD流的高維多元結(jié)構(gòu)。例如，即使一個(gè)中等規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)都可能包含數(shù)百條OD流，而對(duì)OD流的分析還需要在時(shí)間維度上進(jìn)行展開，進(jìn)一步增大了所要分析數(shù)據(jù)的維數(shù)。高維度的信息一方面包含了豐富的信息供挖掘利用，另一方面，大規(guī)模的數(shù)據(jù)量極大的增加了分析和處理這些數(shù)據(jù)的難度，帶來所謂的維度災(zāi)難。因此，OD流的高維性質(zhì)是全網(wǎng)流量分析問題的難點(diǎn)所在。處理高維數(shù)據(jù)的通常做法是尋找一個(gè)低維的交替投影的線性子空間，該子空間保留原數(shù)據(jù)的重要性質(zhì)從而對(duì)高維數(shù)據(jù)進(jìn)行近似逼近。這類降維技術(shù)能夠較好的發(fā)掘高維數(shù)據(jù)自身的信息冗余和數(shù)據(jù)間的相關(guān)性，成為理解原始數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的一種有效工具。處理高維數(shù)據(jù)最常用的方法是主成分分析PCA(PrincipalComponentAnalysis)，給定一組高維數(shù)據(jù)，PCA能夠?qū)ふ乙粋€(gè)新的低維子空間，原始數(shù)據(jù)在該坐標(biāo)空間的投影具有最小的誤差，從而達(dá)到降維的目的。當(dāng)一個(gè)高維數(shù)據(jù)能夠通過低維子空間來進(jìn)行近似逼近時(shí)，我們將低維空間的維數(shù)稱為特征維數(shù)。PCA對(duì)原始數(shù)據(jù)中所包含的噪聲類型是十分敏感的，當(dāng)面對(duì)加性高斯噪聲時(shí)，PCA能夠取得較好的估計(jì)效果，而面對(duì)諸如隨機(jī)值的沖擊噪聲時(shí)，其估計(jì)效果將受到很大影響。而在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，時(shí)常會(huì)出現(xiàn)短時(shí)異常流量、突發(fā)流量及網(wǎng)絡(luò)異常情況，即表現(xiàn)為隨機(jī)值的沖擊噪聲，此時(shí)再利用PCA對(duì)OD流進(jìn)行降維和分析效果很不理想。綜上所述，現(xiàn)有技術(shù)中存在對(duì)諸如異常流量、突發(fā)流量和測量噪聲等表現(xiàn)為隨機(jī)值的沖擊噪聲的OD流量的分析效果不理想的問題。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明的實(shí)施例提供一種OD流量的分析方法及分析裝置，解決了現(xiàn)有技術(shù)中在對(duì)諸如異常流量、突發(fā)流量和測量噪聲等表現(xiàn)為隨機(jī)值的沖擊噪聲的OD流量的分析效果不理想的問題。為達(dá)到上述目的，本發(fā)明的實(shí)施例采用如下技術(shù)方案：第一方面、本發(fā)明實(shí)施例提供一種OD流量的分析方法，包括：周期性采樣獲取全網(wǎng)OD流量，并將全網(wǎng)OD流量轉(zhuǎn)換成流量矩陣；采用魯棒主成分分析模型對(duì)流量矩陣進(jìn)行建模，得到流量矩陣的魯棒主成分分析模型；對(duì)流量矩陣的魯棒主成分分析模型進(jìn)行凸優(yōu)化松弛，得到魯棒主成分分析的凸優(yōu)化模型；采用增廣拉格朗日乘子法對(duì)魯棒主成分分析的凸優(yōu)化模型求解，將流量矩陣分解為低秩矩陣和稀疏矩陣；其中，低秩矩陣為不含有隨機(jī)值的沖擊噪聲的OD流量對(duì)應(yīng)的低秩矩陣，代表流量矩陣固有的低秩結(jié)構(gòu)；稀疏矩陣為含有隨機(jī)值的沖擊噪聲的OD流量對(duì)應(yīng)的稀疏矩陣；將得到的低秩矩陣和稀疏矩陣輸出。具體的，采用魯棒主成分分析模型對(duì)流量矩陣進(jìn)行建模，得到流量矩陣的魯棒主成分分析模型包括：采用魯棒主成分分析模型對(duì)流量矩陣進(jìn)行建模，得到流量矩陣的魯棒主成分分析模型：minA,Erank(A)+γ||E||0,s.t.D=A+E;]]>其中，為表示對(duì)目標(biāo)矩陣A與矩陣E的最小化，A為低秩矩陣，D為流量矩陣，E為稀疏矩陣，rank(A)表示矩陣A的秩，‖E‖0是矩陣E中非零元素的個(gè)數(shù)，γ為折中因子并且γ大于0，s.t.為約束條件。具體的，對(duì)流量矩陣的魯棒主成分分析模型進(jìn)行凸優(yōu)化松弛，得到魯棒主成分分析的凸優(yōu)化模型包括：對(duì)流量矩陣的魯棒主成分分析模型進(jìn)行凸優(yōu)化松弛，得到魯棒主成分分析的凸優(yōu)化模型：minA,E||A||*+λ||E||1,s.t.D=A+E;]]>其中，為表示對(duì)目標(biāo)矩陣A與矩陣E的最小化A為低秩矩陣，D為流量矩陣，E為稀疏矩陣，‖A‖*表示矩陣A中所有奇異值之和，‖E‖1是矩陣E中所有元素絕對(duì)值之和，λ為松弛因子,s.t.為約束條件。具體的，采用增廣拉格朗日乘子法對(duì)魯棒主成分分析的凸優(yōu)化模型求解，將流量矩陣分解為低秩矩陣和稀疏矩陣，包括：構(gòu)建凸優(yōu)化模型的增廣拉格朗日函數(shù)：‖A‖*表示所述低秩矩陣A中所有奇異值之和，‖E‖1是所述稀疏矩陣E中所有元素絕對(duì)值之和，λ為松弛因子，Y是拉格朗日乘子矩陣，為增廣拉格朗日函數(shù)的懲罰項(xiàng)，D-A-E為約束條件，<Y,D-A-E>為拉格朗日乘子矩陣Y與約束條件D-A-E的內(nèi)積，μ為一個(gè)正的參數(shù)，F(xiàn)為矩陣的弗羅貝尼烏斯范數(shù)；預(yù)先設(shè)置一個(gè)軟閾值收縮算子與一個(gè)奇異值軟閾值算子，其中軟閾值收縮算子為：其中，當(dāng)x>ε時(shí)，Sε(x)等于x-ε；當(dāng)x<ε時(shí)，Sε(x)等于x+ε；當(dāng)x＝ε時(shí)，Sε(x)等于零；奇異值軟閾值算子為：Dτ(X)＝USτ(∑)VT式三；其中，X＝U∑VT為矩陣的奇異值分解；利用增廣拉格朗日乘子算法進(jìn)行求解：設(shè)置初始參數(shù)Y0＝0、E0＝0、μ0大于0、ρ0大于0、k＝0；其中，Y0指的是拉格朗日乘子矩陣、E0指的是稀疏矩陣、k為迭代次數(shù)且k為大于或等于0的整數(shù)、μ0是收縮因子的初始值，ρ是一個(gè)大于1的參數(shù)，用于更新收縮因子μ；利用式四進(jìn)行奇異值分解；其中，svd表示奇異值分解；這里是將初始化的參數(shù)k＝0、Y0＝0、E0＝0、μ0、ρ帶入式四中，通過奇異值分解，得到矩陣U，矩陣S和矩陣V；利用式五求解Ak+1；其中，將k＝0帶入式五中，并將式四中得到的矩陣S帶入式三中的奇異值軟閾值算子，求得A1；利用式六求解Ek+1；其中，將k＝0帶入式六中，并將式五中得到的矩陣A1帶入式二中的軟閾值收縮算子，求得E1；利用Yk+1＝Y(jié)k+μk(D-Ak+1-Ek+1)式七求解Yk+1；其中，將k＝0帶入式七中，根據(jù)殘差值D-A-E更新拉格朗日乘子矩陣Y，求得Y1；至此完成算法的首次迭代，更新收縮因子，μk+1＝ρμk；并且k＝k+1；通過迭代計(jì)算使得增廣拉格朗日乘子算法收斂至最優(yōu)解，獲得將流量矩陣分解為低秩矩陣A和稀疏矩陣E。第二方面、本發(fā)明實(shí)施例提供一種OD流量的分析裝置，包括：數(shù)據(jù)獲取單元，用于周期性采樣獲取全網(wǎng)OD流量，并將全網(wǎng)OD流量轉(zhuǎn)換成流量矩陣；建模單元，用于采用魯棒主成分分析模型對(duì)所述數(shù)據(jù)獲取單元轉(zhuǎn)換的流量矩陣進(jìn)行建模，得到所述流量矩陣的魯棒主成分分析模型；優(yōu)化單元，用于對(duì)所述建模單元得到的流量矩陣的魯棒主成分分析模型進(jìn)行凸優(yōu)化松弛，得到所述魯棒主成分分析的凸優(yōu)化模型；求解單元，用于采用非精確的增廣拉格朗日乘子法對(duì)所述優(yōu)化單元得到的魯棒主成分分析的凸優(yōu)化模型求解，得到所述流量矩陣中恢復(fù)出的低秩矩陣和恢復(fù)出的稀疏矩陣；其中，所述低秩矩陣為不含有隨機(jī)值的沖擊噪聲的OD流量對(duì)應(yīng)的低秩矩陣，代表流量矩陣固有的低秩結(jié)構(gòu)；所述稀疏矩陣為含有隨機(jī)值的沖擊噪聲的OD流量對(duì)應(yīng)的稀疏矩陣；所述數(shù)據(jù)輸出單元，用于將所述求解單元得到的低秩矩陣和稀疏矩陣輸出。具體的，所述建模單元具體用于采用魯棒主成分分析模型對(duì)所述流量矩陣進(jìn)行建模，得到所述流量矩陣的魯棒主成分分析模型：minA,Erank(A)+γ||E||0,s.t.D=A+E;]]>其中，為表示對(duì)目標(biāo)矩陣A與矩陣E的最小化，A為低秩矩陣，D為流量矩陣，E為稀疏矩陣，rank(A)表示矩陣A的秩，‖E‖0是矩陣E中非零元素的個(gè)數(shù)，γ為折中因子并且γ大于0，s.t.為約束條件。具體的，所述優(yōu)化單元用于對(duì)所述流量矩陣的魯棒主成分分析模型進(jìn)行凸優(yōu)化松弛，得到所述魯棒主成分分析的凸優(yōu)化模型：minA,E||A||*+λ||E||1,s.t.D=A+E;]]>其中，為表示對(duì)目標(biāo)矩陣A與矩陣E的最小化A為所述低秩矩陣，D為所述流量矩陣，E為所述稀疏矩陣，‖A‖*表示所述矩陣A中所有奇異值之和，‖E‖1是所述矩陣E中所有元素絕對(duì)值之和，λ為松弛因子,s.t.為約束條件。具體的，所述求解單元具體用于構(gòu)建凸優(yōu)化模型的增廣拉格朗日函數(shù)：‖A‖*表示所述低秩矩陣A中所有奇異值之和，‖E‖1是所述稀疏矩陣E中所有元素絕對(duì)值之和，λ為松弛因子，Y是拉格朗日乘子矩陣，為增廣拉格朗日函數(shù)的懲罰項(xiàng)，D-A-E為約束條件，<Y,D-A-E>為拉格朗日乘子矩陣Y與約束條件D-A-E的內(nèi)積，μ為一個(gè)正的參數(shù)，F(xiàn)為矩陣的弗羅貝尼烏斯范數(shù)；預(yù)先設(shè)置一個(gè)軟閾值收縮算子與一個(gè)奇異值軟閾值算子，其中軟閾值收縮算子為：其中，當(dāng)x>ε時(shí)，Sε(x)等于x-ε；當(dāng)x<ε時(shí)，Sε(x)等于x+ε；當(dāng)x＝ε時(shí)，Sε(x)等于零；奇異值軟閾值算子為：Dτ(X)＝USτ(∑)VT式三；其中，X＝U∑VT為矩陣的奇異值分解；利用增廣拉格朗日乘子算法進(jìn)行求解：設(shè)置初始參數(shù)Y0＝0、E0＝0、μ0大于0、ρ0大于0、k＝0；其中，Y0指的是拉格朗日乘子矩陣、E0指的是稀疏矩陣、k為迭代次數(shù)且k為大于或等于0的整數(shù)、μ0是收縮因子的初始值，ρ是一個(gè)大于1的參數(shù)，用于更新收縮因子μ；利用式四進(jìn)行奇異值分解；其中，svd表示奇異值分解；這里是將初始化的參數(shù)k＝0、Y0＝0、E0＝0、μ0、ρ帶入式四中，通過奇異值分解，得到矩陣U，矩陣S和矩陣V；利用式五求解Ak+1；其中，將k＝0帶入式五中，并將式四中得到的矩陣S帶入式三中的奇異值軟閾值算子，求得A1；利用式六求解Ek+1；其中，將k＝0帶入式六中，并將式五中得到的矩陣A1帶入式二中的軟閾值收縮算子，求得E1；利用Yk+1＝Y(jié)k+μk(D-Ak+1-Ek+1)式七求解Yk+1；其中，將k＝0帶入式七中，根據(jù)殘差值D-A-E更新拉格朗日乘子矩陣Y，求得Y1；至此完成算法的首次迭代，更新收縮因子，μk+1＝ρμk；并且k＝k+1；通過迭代計(jì)算使得增廣拉格朗日乘子算法收斂至最優(yōu)解，獲得將流量矩陣分解為低秩矩陣A和稀疏矩陣E。本發(fā)明實(shí)施例提供一種OD流量的分析方法，利用魯棒成分分析模型對(duì)周期性采樣獲取的全網(wǎng)OD流量的流量矩陣進(jìn)行建模，采用松弛法對(duì)流量矩陣進(jìn)行凸優(yōu)化，將流量矩陣轉(zhuǎn)化為魯棒主成分分析的凸優(yōu)化模型，利用增廣拉格朗日乘子法對(duì)魯棒主成分分析的凸優(yōu)化模型求解，將流量矩陣分解為低秩矩陣和稀疏矩陣，從而將對(duì)流量矩陣的分析問題轉(zhuǎn)換為低秩矩陣和稀疏矩陣的分解問題；其中，低秩矩陣為不含有隨機(jī)值的沖擊噪聲的OD流量對(duì)應(yīng)的低秩矩陣；稀疏矩陣為含有隨機(jī)值的沖擊噪聲的OD流量對(duì)應(yīng)的稀疏矩陣；與PCA相比，本發(fā)明實(shí)施例提供的OD流量分析方法在對(duì)諸如異常流量、突發(fā)流量和測量噪聲等表現(xiàn)為隨機(jī)值的沖擊噪聲的OD流量的計(jì)算中，可以更好的找出全網(wǎng)OD流量的流量矩陣潛在的低秩矩陣，解決了現(xiàn)有技術(shù)中對(duì)諸如異常流量、突發(fā)流量和測量噪聲等表現(xiàn)為隨機(jī)值的沖擊噪聲的OD流量的計(jì)算結(jié)果不理想的問題。附圖說明為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種OD流量的分析方法的流程圖；圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種OD流量的分析裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。具體實(shí)施方式下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。本發(fā)明實(shí)施例提供一種OD流量的分析方法，利用魯棒成分分析模型對(duì)周期性采樣獲取的全網(wǎng)OD流量的流量矩陣進(jìn)行建模，采用松弛法對(duì)流量矩陣進(jìn)行凸優(yōu)化，將流量矩陣轉(zhuǎn)化為魯棒主成分分析的凸優(yōu)化模型，利用增廣拉格朗日乘子法對(duì)魯棒主成分分析的凸優(yōu)化模型求解，將流量矩陣分解為低秩矩陣和稀疏矩陣，從而將對(duì)流量矩陣的分析問題轉(zhuǎn)換為低秩矩陣和稀疏矩陣的分解問題；其中，低秩矩陣為不含有隨機(jī)值的沖擊噪聲的OD流量對(duì)應(yīng)的低秩矩陣；稀疏矩陣為含有隨機(jī)值的沖擊噪聲的OD流量對(duì)應(yīng)的稀疏矩陣；與PCA相比，本發(fā)明實(shí)施例提供的OD流量分析方法在對(duì)諸如異常流量、突發(fā)流量和測量噪聲等表現(xiàn)為隨機(jī)值的沖擊噪聲的OD流量的計(jì)算中，可以更好的找出全網(wǎng)OD流量的流量矩陣潛在的低秩矩陣，解決了現(xiàn)有技術(shù)中對(duì)諸如異常流量、突發(fā)流量和測量噪聲等表現(xiàn)為隨機(jī)值的沖擊噪聲的OD流量的計(jì)算結(jié)果不理想的問題。需要說明的是，本發(fā)明實(shí)施例提供的OD流量的分析方法步驟可以由硬件的方式來實(shí)現(xiàn)，也可以是由處理器執(zhí)行軟件指令的方式來實(shí)現(xiàn)。軟件指令可以由相應(yīng)的軟件模塊組成，軟件模塊可以被存放于隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RandomAccessMemory，RAM)、閃存、只讀存儲(chǔ)器(ReadOnlyMemory，ROM)、可擦除可編程只讀存儲(chǔ)器(ErasableProgrammableROM，EPROM)、電可擦可編程只讀存儲(chǔ)器(ElectricallyEPROM，EEPROM)、寄存器、硬盤、移動(dòng)硬盤、只讀光盤(CD-ROM)或者本領(lǐng)域熟知的任何其它形式的存儲(chǔ)介質(zhì)中。一種示例性的存儲(chǔ)介質(zhì)耦合至處理器，從而使處理器能夠從該存儲(chǔ)介質(zhì)讀取信息，且可向該存儲(chǔ)介質(zhì)寫入信息。當(dāng)然，存儲(chǔ)介質(zhì)也可以是處理器的組成部分。處理器和存儲(chǔ)介質(zhì)可以位于ASIC中。本發(fā)明實(shí)施例提供的OD流量的分析方法和OD流量的分析裝置位于IP骨干網(wǎng)設(shè)備中，可以通過在IP骨干網(wǎng)設(shè)備中實(shí)時(shí)抓取OD流量或者設(shè)置抓取周期定期抓取，然后進(jìn)行OD流量的分析；其中，對(duì)OD流量的分析可以使用本發(fā)明實(shí)施例提供的OD流量分析裝置或者使用本發(fā)明實(shí)施例提供的OD流量分析方法的電子設(shè)備。實(shí)施例一、本發(fā)明實(shí)施例提供了一種OD流量的分析方法，如圖1所示包括：周期性采樣獲取全網(wǎng)OD流量，并將全網(wǎng)OD流量轉(zhuǎn)換成流量矩陣。采用魯棒主成分分析模型對(duì)流量矩陣進(jìn)行建模，得到流量矩陣的魯棒主成分分析模型。對(duì)流量矩陣的魯棒主成分分析模型進(jìn)行凸優(yōu)化松弛，得到魯棒主成分分析的凸優(yōu)化模型。采用增廣拉格朗日乘子法對(duì)魯棒主成分分析的凸優(yōu)化模型求解，將流量矩陣分解為低秩矩陣和稀疏矩陣；其中，低秩矩陣為不含有隨機(jī)值的沖擊噪聲的OD流量對(duì)應(yīng)的低秩矩陣，代表流量矩陣固有的低秩結(jié)構(gòu)；稀疏矩陣為含有隨機(jī)值的沖擊噪聲的OD流量對(duì)應(yīng)的稀疏矩陣。將得到的低秩矩陣和稀疏矩陣輸出。本發(fā)明實(shí)施例提供一種OD流量的分析方法，利用魯棒成分分析模型對(duì)周期性采樣獲取的全網(wǎng)OD流量的流量矩陣進(jìn)行建模，采用松弛法對(duì)流量矩陣進(jìn)行凸優(yōu)化，將流量矩陣轉(zhuǎn)化為魯棒主成分分析的凸優(yōu)化模型，利用增廣拉格朗日乘子法對(duì)魯棒主成分分析的凸優(yōu)化模型求解，將流量矩陣分解為低秩矩陣和稀疏矩陣，從而將對(duì)流量矩陣的分析問題轉(zhuǎn)換為低秩矩陣和稀疏矩陣的分解問題；其中，低秩矩陣為不含有隨機(jī)值的沖擊噪聲的OD流量對(duì)應(yīng)的低秩矩陣；稀疏矩陣為含有隨機(jī)值的沖擊噪聲的OD流量對(duì)應(yīng)的稀疏矩陣；與PCA相比，本發(fā)明實(shí)施例提供的OD流量分析方法在對(duì)諸如異常流量、突發(fā)流量和測量噪聲等表現(xiàn)為隨機(jī)值的沖擊噪聲的OD流量的計(jì)算中，可以更好的找出全網(wǎng)OD流量的流量矩陣潛在的低秩矩陣，解決了現(xiàn)有技術(shù)中對(duì)諸如異常流量、突發(fā)流量和測量噪聲等表現(xiàn)為隨機(jī)值的沖擊噪聲的OD流量的計(jì)算結(jié)果不理想的問題。實(shí)施例二、本發(fā)明實(shí)施例提供了一種OD流量的分析方法，如圖1所示包括：周期性采樣獲取全網(wǎng)OD流量，并將全網(wǎng)OD流量轉(zhuǎn)換成流量矩陣。需要說明的是，本發(fā)明實(shí)施例提供的OD流量分析方法首先是將周期性采樣獲取到的全網(wǎng)OD流量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成流量矩陣進(jìn)行分析；對(duì)于一個(gè)含有n個(gè)節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)，其總共的OD流量條數(shù)為N＝n2，然后經(jīng)過T個(gè)周期采集的OD流量數(shù)據(jù)；每個(gè)周期的OD流量形成的列向量d＝[d1,d2,...,dN]T，按周期序列T進(jìn)行排列，則OD流量矩陣D可表示為：D=d1(1)d1(2)...d1(T)d2(1)d2(2)...d2(T).........dN(1)dN(2)...dN(T)]]>得到的OD流量矩陣D就是全網(wǎng)的OD流量對(duì)應(yīng)的流量矩陣，其中流量矩陣為一個(gè)N*T維的矩陣。采用魯棒主成分分析模型對(duì)流量矩陣進(jìn)行建模，得到流量矩陣的魯棒主成分分析模型：minA,Erank(A)+γ||E||0,s.t.D=A+E]]>其中，為表示對(duì)目標(biāo)矩陣A與矩陣E的最小化，A為低秩矩陣，D為流量矩陣，E為稀疏矩陣，rank(A)表示矩陣A的秩，‖E‖0是矩陣E中非零元素的個(gè)數(shù)，γ為折中因子并且γ大于0，s.t.為約束條件。需要說明的是，現(xiàn)有技術(shù)中，網(wǎng)絡(luò)核心節(jié)點(diǎn)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和流經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的流量規(guī)模具有相對(duì)的穩(wěn)定性，然而這種穩(wěn)定性卻有可能受到異常流量、突發(fā)流量和測量噪聲等表現(xiàn)為隨機(jī)值的沖擊噪聲的破壞；對(duì)這種隨機(jī)值的沖擊噪聲所產(chǎn)生的破壞問題，利用數(shù)學(xué)方法進(jìn)行轉(zhuǎn)換，由于流量矩陣D本身具有低秩性，即流量矩陣D的列向量間具有相關(guān)性，則流量矩陣D的秩要遠(yuǎn)小于流量矩陣D的維度，即矩陣的低秩性；然而，流量矩陣D可能受到隨機(jī)的沖擊噪聲污染，低秩結(jié)構(gòu)遭到破壞，而異常流量、突發(fā)流量和測量噪聲等相對(duì)于OD流量矩陣的規(guī)模來說是稀疏的；因此，能夠采用魯棒主成分分析對(duì)流量矩陣D進(jìn)行建模，采用魯棒主成分分析對(duì)流量矩陣D進(jìn)行建模的目的是恢復(fù)其潛在的低秩結(jié)構(gòu)，將由異常流量、突發(fā)流量和測量噪聲等帶來的隨機(jī)值的沖擊噪聲從流量矩陣D中分離，即D＝A+E，矩陣A和矩陣E分別是真實(shí)值的低秩矩陣和稀疏矩陣。對(duì)實(shí)施例二中所提到的數(shù)學(xué)公式進(jìn)行補(bǔ)充說明，其中：1、向量的P范數(shù)。對(duì)于向量a＝(a1,a2,…an)T∈Rn×1，它的P范數(shù)為其中P＞0。特殊地，當(dāng)p＝1時(shí)，當(dāng)p＝2時(shí)，‖A‖0為向量的零范數(shù)，即向量中非零元素的個(gè)數(shù)。無窮范數(shù)2、矩陣的內(nèi)積。對(duì)于兩個(gè)同型的m*n維實(shí)矩陣A,B，它們的內(nèi)積為3、矩陣的弗羅貝尼烏斯范(英文全稱：Frobenius)范數(shù)。對(duì)于矩陣A＝(aij)m×n∈Rm×n，它的Frobenius范數(shù)定義為零范數(shù)||A||0為矩陣中非零元素的個(gè)數(shù)。無窮范數(shù)(1,1)范數(shù)為(2,1)范數(shù)為4、矩陣的奇異值分解。矩陣A∈Rm×n，它的奇異值分解(SVD，singularvaluedecomposition)為其中U∈Rm×m和V∈Rn×n均為正交矩陣，對(duì)角矩陣∑r＝diag(σ1,σ2,…,σr)∈Rr×r，且對(duì)角線元素滿足σ1≥σ2≥…≥σr>0。矩陣A的秩為rank(A)＝r，U＝(u1,u2,…,um)，V＝(v1,v2,…,vn)則矩陣的奇異值分解為5、矩陣的核范數(shù)定義為其中Im表示m階單位矩陣，trace(·)表示矩陣的求跡算子。矩陣A的核范數(shù)可用它的奇異值來表示，即對(duì)流量矩陣的魯棒主成分分析模型進(jìn)行凸優(yōu)化松弛，得到魯棒主成分分析的凸優(yōu)化模型：minA,E|A||*+λ||E||1,s.t.D=A+E]]>為表示對(duì)目標(biāo)矩陣A與矩陣E的最小化，A為低秩矩陣，D為流量矩陣，E為稀疏矩陣，‖A‖*表示矩陣A中所有奇異值之和，‖E‖1是矩陣E中所有元素絕對(duì)值之和，λ為松弛因子，s.t.為約束條件。需要說明的是，雖然利用魯棒主成分分析模型將流量矩陣分析問題轉(zhuǎn)化成了低秩矩陣、稀疏矩陣的分解問題；然而在流量矩陣的魯棒主成分分析模型中，目標(biāo)矩陣A和目標(biāo)矩陣E這兩項(xiàng)都是非線性非凸的矩陣，直接求解是非確定性多項(xiàng)式(英文全稱：non-deterministicpolynomial，簡稱：NP)難的，所以為了求解目標(biāo)矩陣A和目標(biāo)矩陣E這兩項(xiàng)需要對(duì)流量矩陣的魯棒主成分分析模型進(jìn)行凸優(yōu)化松弛，得到魯棒主成分分析的凸優(yōu)化模型。在具體的計(jì)算過程中，假設(shè)A0∈Rn1×n2(n1≥n2)滿足關(guān)于參數(shù)μ的非相干性條件如下：maxi||UTei||2≤μrn1]]>maxi||VTei||2≤μrn2]]>||UVT||∞≤μr/n1n2]]>其中ei表示單位向量，其中表示矩陣的奇異值分解。其中r是矩陣A0的秩，無窮范數(shù)||D||∞＝maxi,j|Di,j|，并假設(shè)E0的支撐在所有坐標(biāo)中是均勻分布的，只要滿足：rank(A0)≤ρrn2μ-1(logn1)-2,m≤ρsn1n2則存在數(shù)值常數(shù)c使得由主成分追蹤問題(其中)能以至少1-cn1-10的概率對(duì)原始矩陣進(jìn)行恢復(fù)，其中ρr、ρs是正的數(shù)值常數(shù)。因此，當(dāng)?shù)椭染仃嘇0的奇異向量分布合理，且稀疏矩陣E0的非零元素也是均勻分布的，那么對(duì)主成分分析的問題的求解能夠以接近1的概率從未知的且任意的誤差中恢復(fù)出原始的低秩矩陣A0。采用增廣拉格朗日乘子法對(duì)魯棒主成分分析的凸優(yōu)化模型求解，將流量矩陣分解為低秩矩陣和稀疏矩陣，包括：構(gòu)建凸優(yōu)化模型的增廣拉格朗日函數(shù)：‖A‖*表示所述低秩矩陣A中所有奇異值之和，‖E‖1是所述稀疏矩陣E中所有元素絕對(duì)值之和，λ為松弛因子，Y是拉格朗日乘子矩陣，為增廣拉格朗日函數(shù)的懲罰項(xiàng)，D-A-E為約束條件，<Y,D-A-E>為拉格朗日乘子矩陣Y與約束條件D-A-E的內(nèi)積，μ為一個(gè)正的參數(shù)，F(xiàn)為矩陣的弗羅貝尼烏斯范數(shù)；預(yù)先設(shè)置一個(gè)軟閾值收縮算子與一個(gè)奇異值軟閾值算子，其中軟閾值收縮算子為：其中，當(dāng)x>ε時(shí)，Sε(x)等于x-ε；當(dāng)x<ε時(shí)，Sε(x)等于x+ε；當(dāng)x＝ε時(shí)，Sε(x)等于零；奇異值軟閾值算子為：Dτ(X)＝USτ(∑)VT式三；其中，X＝U∑VT為矩陣的奇異值分解；利用增廣拉格朗日乘子算法進(jìn)行求解：需要說明的是，這里的增廣拉格朗日乘子算法是指非精確的增廣拉格朗日乘子算法(IALM，InexactAugmentedLagrangeMultiplier)。設(shè)置初始參數(shù)Y0＝0、E0＝0、μ0大于0、ρ0大于0、k＝0；其中，Y0指的是拉格朗日乘子矩陣、E0指的是稀疏矩陣、k為迭代次數(shù)且k為大于或等于0的整數(shù)、μ0是收縮因子的初始值，ρ是一個(gè)大于1的參數(shù)，用于更新收縮因子μ；利用式四進(jìn)行奇異值分解；其中，svd表示奇異值分解；這里是將初始化的參數(shù)k＝0、Y0＝0、E0＝0、μ0、ρ帶入式四中，通過奇異值分解，得到矩陣U，矩陣和矩陣V；利用式五求解Ak+1；其中，將k＝0帶入式五中，并將式四中得到的矩陣S帶入式三中的奇異值軟閾值算子，求得A1；利用式六求解Ek+1；其中，將k＝0帶入式六中，并將式五中得到的矩陣A1帶入式二中的軟閾值收縮算子，求得E1；利用Yk+1＝Y(jié)k+μk(D-Ak+1-Ek+1)式七求解Yk+1；其中，將k＝0帶入式七中，根據(jù)殘差值D-A-E更新拉格朗日乘子矩陣Y，求得Y1；至此完成算法的首次迭代，更新收縮因子，μk+1＝ρμk；并且k＝k+1；需要說明的是，由于k為迭代次數(shù)，因此，在實(shí)際的應(yīng)用中可以根據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)的精確程度選取迭代次數(shù)k；假設(shè)迭代次數(shù)為N時(shí)，N為大于或等于1的整數(shù)，在計(jì)算時(shí)，首先將k＝0帶人增廣拉格朗日乘子算法進(jìn)行求解，完成首次迭代得到A1、E1和Y1；然后根據(jù)收縮因子，μk+1＝ρμk；并且k＝k+1；按照將k＝1至N帶入增廣拉格朗日乘子算法進(jìn)行求解，從而求得使得增廣拉格朗日乘子算法收斂至最優(yōu)解；最優(yōu)解是指，不論進(jìn)行多少次迭代計(jì)算，低秩矩陣A和稀疏矩陣E的取值均不在變化。通過迭代計(jì)算使得增廣拉格朗日乘子算法收斂至最優(yōu)解，獲得將流量矩陣分解為低秩矩陣A和稀疏矩陣E。需要說明的是，一般形式的增廣拉格朗日乘子法(ALM,AugmentedLagrangeMultipliers)求解如下的凸優(yōu)化問題采用的公式為：minf(X),s.t.h(X)＝0；其中f:Rn→R,h:Rn→Rm。則，凸優(yōu)化問題的增廣拉格朗日函數(shù)定義為:L(X,Y,μ)=f(X)+<Y,h(X)>+μ2||h(X)||F2;]]>其中μ是一個(gè)正的參數(shù)。增廣拉格朗日函數(shù)與拉格朗日函數(shù)的區(qū)別在于，它帶有一項(xiàng)關(guān)于約束的罰項(xiàng)。通過與PCP模型的對(duì)比，令:X＝(A,E),f(X)＝||A||*+λ||E||1,h(X)＝D-A-E；并將其帶入到一般形式的增廣拉格朗日函數(shù)中，從而構(gòu)建凸優(yōu)化模型的增廣拉格朗日函數(shù)：L(A,E,Y,μ)=||A||*+λ||E||1+<Y,D-A-E>+μ2||D-A-E||F2.]]>本發(fā)明實(shí)施例提供一種OD流量的分析方法，利用魯棒成分分析模型對(duì)周期性采集獲取的全網(wǎng)OD流量的流量矩陣進(jìn)行建模，通過凸優(yōu)化的松弛計(jì)算采用松弛法將對(duì)流量矩陣進(jìn)行凸優(yōu)化計(jì)算，將流量矩陣轉(zhuǎn)化為魯棒主成分分析的凸優(yōu)化模型，利用增廣拉格朗日乘子法對(duì)魯棒主成分分析的凸優(yōu)化模型求解，將流量矩陣分解為低秩矩陣和稀疏矩陣，從而將對(duì)流量矩陣的分析問題轉(zhuǎn)換為低秩矩陣和稀疏矩陣的分解問題；其中，而低秩矩陣為不含有隨機(jī)值的沖擊噪聲的OD流量對(duì)應(yīng)的低秩矩陣；稀疏矩陣為含有隨機(jī)值的沖擊噪聲的OD流量對(duì)應(yīng)的稀疏矩陣；與PCA相比，本發(fā)明實(shí)施例提供的OD流量分析方法在對(duì)諸如異常流量、突發(fā)流量和測量噪聲等表現(xiàn)為隨機(jī)值的沖擊噪聲的OD流量的計(jì)算中，可以更好的找出全網(wǎng)OD流量的流量矩陣潛在的低秩矩陣，解決了現(xiàn)有技術(shù)中對(duì)諸如異常流量、突發(fā)流量和測量噪聲等表現(xiàn)為隨機(jī)值的沖擊噪聲的OD流量的計(jì)算結(jié)果不理想的問題。實(shí)施例三、本發(fā)明實(shí)施例提供一種OD流量的分析裝置10，如圖2所示包括：數(shù)據(jù)獲取單元1010，用于周期性采樣獲取全網(wǎng)OD流量，并將全網(wǎng)OD流量轉(zhuǎn)換成流量矩陣；建模單元1020，用于采用魯棒主成分分析模型對(duì)所述數(shù)據(jù)獲取單元轉(zhuǎn)換的流量矩陣進(jìn)行建模，得到所述流量矩陣的魯棒主成分分析模型；優(yōu)化單元1021，用于對(duì)所述建模單元得到的流量矩陣的魯棒主成分分析模型進(jìn)行凸優(yōu)化松弛，得到所述魯棒主成分分析的凸優(yōu)化模型；求解單元1022，用于采用非精確的增廣拉格朗日乘子法對(duì)所述優(yōu)化單元得到的魯棒主成分分析的凸優(yōu)化模型求解，得到所述流量矩陣中恢復(fù)出的低秩矩陣和恢復(fù)出的稀疏矩陣；其中，所述低秩矩陣為不含有隨機(jī)值的沖擊噪聲的OD流量對(duì)應(yīng)的低秩矩陣；所述稀疏矩陣為含有隨機(jī)值的沖擊噪聲的OD流量對(duì)應(yīng)的稀疏矩陣；所述數(shù)據(jù)輸出單元1030，用于將所述求解單元得到的低秩矩陣和稀疏矩陣輸出。本發(fā)明實(shí)施例提供一種OD流量的分析裝置，數(shù)據(jù)處理單元利用魯棒成分分析模型對(duì)數(shù)據(jù)獲取單元周期性采集獲取的全網(wǎng)OD流量的流量矩陣進(jìn)行建模；然后數(shù)據(jù)處理單元通過凸優(yōu)化的松弛計(jì)算采用松弛法對(duì)將流量矩陣進(jìn)行凸優(yōu)化計(jì)算，將流量矩陣轉(zhuǎn)化為魯棒主成分分析的凸優(yōu)化模型；最后數(shù)據(jù)處理單元采用增廣拉格朗日乘子法對(duì)魯棒主成分分析的凸優(yōu)化模型求解，將流量矩陣分解為低秩矩陣和稀疏矩陣，從而將對(duì)流量矩陣的分析問題轉(zhuǎn)換為低秩矩陣和稀疏矩陣的分解問題；其中，而低秩矩陣為不含有隨機(jī)值的沖擊噪聲的OD流量對(duì)應(yīng)的低秩矩陣。本發(fā)明實(shí)施例提供的OD流量分析裝置在對(duì)諸如異常流量、突發(fā)流量和測量噪聲等表現(xiàn)為隨機(jī)值的沖擊噪聲的OD流量的計(jì)算中，可以更好的找出全網(wǎng)OD流量的流量矩陣潛在的低秩矩陣，解決了現(xiàn)有技術(shù)中對(duì)諸如異常流量、突發(fā)流量和測量噪聲等表現(xiàn)為隨機(jī)值的沖擊噪聲的OD流量的計(jì)算結(jié)果不理想的問題。實(shí)施例四、本發(fā)明實(shí)施例提供一種OD流量的分析裝置10，如圖2所示包括：數(shù)據(jù)獲取單元1010，用于周期性采集獲取全網(wǎng)OD流量，并將全網(wǎng)OD流量轉(zhuǎn)換成流量矩陣；所述建模單元1020具體用于采用魯棒主成分分析模型對(duì)所述流量矩陣進(jìn)行建模，得到所述流量矩陣的魯棒主成分分析模型：minA,Erank(A)+γ||E||0,s.t.D=A+E]]>其中，為表示對(duì)目標(biāo)矩陣A與矩陣E的最小化，A為低秩矩陣，D為流量矩陣，E為稀疏矩陣，rank(A)表示矩陣A的秩，‖E‖0是矩陣E中非零元素的個(gè)數(shù)，γ為折中因子并且γ大于0，s.t.為約束條件。所述優(yōu)化單元1021用于對(duì)所述流量矩陣的魯棒主成分分析模型進(jìn)行凸優(yōu)化松弛，得到所述魯棒主成分分析的凸優(yōu)化模型：minA,E||A||*+λ||E||1,s.t.D=A+E]]>其中，為表示對(duì)目標(biāo)矩陣A與矩陣E的最小化A為低秩矩陣，D為流量矩陣，E為稀疏矩陣，‖A‖*表示矩陣A中所有奇異值之和，‖E‖1是矩陣E中所有元素絕對(duì)值之和，λ為松弛因子,s.t.為約束條件。所述求解單元1022具體用于構(gòu)建凸優(yōu)化模型的增廣拉格朗日函數(shù)：‖A‖*表示所述低秩矩陣A中所有奇異值之和，‖E‖1是所述稀疏矩陣E中所有元素絕對(duì)值之和，λ為松弛因子，Y是拉格朗日乘子矩陣，為增廣拉格朗日函數(shù)的懲罰項(xiàng)，D-A-E為約束條件，<Y,D-A-E>為拉格朗日乘子矩陣Y與約束條件D-A-E的內(nèi)積，μ為一個(gè)正的參數(shù)，F(xiàn)為矩陣的弗羅貝尼烏斯范數(shù)；預(yù)先設(shè)置一個(gè)軟閾值收縮算子與一個(gè)奇異值軟閾值算子，其中軟閾值收縮算子為：其中，當(dāng)x>ε時(shí)，Sε(x)等于x-ε；當(dāng)x<ε時(shí)，Sε(x)等于x+ε；當(dāng)x＝ε時(shí)，Sε(x)等于零；奇異值軟閾值算子為：Dτ(X)＝USτ(∑)VT式三；其中，X＝U∑VT為矩陣的奇異值分解；利用增廣拉格朗日乘子算法進(jìn)行求解：需要說明的是。這里的增廣拉格朗日乘子算法是指非精確的增廣拉格朗日乘子算法(IALM，InexactAugmentedLagrangeMultiplier)。設(shè)置初始參數(shù)Y0＝0、E0＝0、μ0大于0、ρ0大于0、k＝0；其中，Y0指的是拉格朗日乘子矩陣、E0指的是稀疏矩陣、k為迭代次數(shù)且k為大于或等于0的整數(shù)、μ0是收縮因子的初始值，ρ是一個(gè)大于1的參數(shù)，用于更新收縮因子μ；利用式四進(jìn)行奇異值分解；其中，svd表示奇異值分解；這里是將初始化的參數(shù)k＝0、Y0＝0、E0＝0、μ0、ρ帶入式四中，通過奇異值分解，得到矩陣U，矩陣和矩陣V；利用式五求解Ak+1；其中，將k＝0帶入式五中，并將式四中得到的矩陣S帶入式三中的奇異值軟閾值算子，求得A1；利用式六求解Ek+1；其中，將k＝0帶入式六中，并將式五中得到的矩陣A1帶入式二中的軟閾值收縮算子，求得E1；利用Yk+1＝Y(jié)k+μk(D-Ak+1-Ek+1)式七求解Yk+1；其中，將k＝0帶入式七中，根據(jù)殘差值D-A-E更新拉格朗日乘子矩陣Y，求得Y1；至此完成算法的首次迭代，更新收縮因子，μk+1＝ρμk；并且k＝k+1；通過迭代計(jì)算使得增廣拉格朗日乘子算法收斂至最優(yōu)解，獲得將流量矩陣分解為低秩矩陣A和稀疏矩陣E。數(shù)據(jù)輸出單元1030，用于將所述求解單元得到的低秩矩陣A和稀疏矩陣輸出E。本發(fā)明實(shí)施例提供的OD流量的分析裝置，數(shù)據(jù)處理單元利用魯棒成分分析模型算法對(duì)數(shù)據(jù)獲取單元周期性采集獲取的全網(wǎng)OD流量的流量矩陣進(jìn)行建模；然后數(shù)據(jù)處理單元采用松弛法對(duì)流量矩陣進(jìn)行凸優(yōu)化計(jì)算，將流量矩陣轉(zhuǎn)化為魯棒主成分分析的凸優(yōu)化模型；最后數(shù)據(jù)處理單元采用增廣拉格朗日乘子法對(duì)魯棒主成分分析的凸優(yōu)化模型求解，將流量矩陣分解為低秩矩陣和稀疏矩陣，從而將對(duì)流量矩陣的分析問題轉(zhuǎn)換為低秩矩陣和稀疏矩陣的分解問題；其中，而低秩矩陣為不含有隨機(jī)值的沖擊噪聲的OD流量對(duì)應(yīng)的低秩矩陣。本發(fā)明實(shí)施例提供的OD流量分析裝置在對(duì)諸如異常流量、突發(fā)流量和測量噪聲等表現(xiàn)為隨機(jī)值的沖擊噪聲的OD流量的計(jì)算中，可以更好的找出全網(wǎng)OD流量的流量矩陣潛在的低秩矩陣，解決了現(xiàn)有技術(shù)中對(duì)諸如異常流量、突發(fā)流量和測量噪聲等表現(xiàn)為隨機(jī)值的沖擊噪聲的OD流量的計(jì)算結(jié)果不理想的問題。需要說明的是，數(shù)據(jù)獲取單元和所述數(shù)據(jù)輸出單元可以為OD流量的分析裝置的通信單元，建模單元、優(yōu)化單元和求解單元可以為單獨(dú)設(shè)立的處理器，也可以集成在OD流量的分析裝置的某一個(gè)處理器中實(shí)現(xiàn)，此外，也可以以程序代碼的形式存儲(chǔ)于OD流量的分析裝置的存儲(chǔ)器中，由OD流量的分析裝置的某一個(gè)處理器調(diào)用并執(zhí)行以上建模單元、優(yōu)化單元和求解單元的功能。這里所述的處理器可以是一個(gè)中央處理器(CentralProcessingUnit，CPU)，或者是特定集成電路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)，或者是被配置成實(shí)施本發(fā)明實(shí)施例的一個(gè)或多個(gè)集成電路。本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該可以意識(shí)到，在上述一個(gè)或多個(gè)示例中，本發(fā)明所描述的功能可以用硬件、軟件、固件或它們的任意組合來實(shí)現(xiàn)。當(dāng)使用軟件實(shí)現(xiàn)時(shí)，可以將這些功能存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)中或者作為計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)上的一個(gè)或多個(gè)指令或代碼進(jìn)行傳輸。計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)包括計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)和通信介質(zhì)，其中通信介質(zhì)包括便于從一個(gè)地方向另一個(gè)地方傳送計(jì)算機(jī)程序的任何介質(zhì)。存儲(chǔ)介質(zhì)可以是通用或?qū)Ｓ糜?jì)算機(jī)能夠存取的任何可用介質(zhì)。以上所述的具體實(shí)施方式，對(duì)本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和有益效果進(jìn)行了進(jìn)一步詳細(xì)說明，所應(yīng)理解的是，以上所述僅為本發(fā)明的具體實(shí)施方式而已，并不用于限定本發(fā)明的保護(hù)范圍，凡在本發(fā)明的技術(shù)方案的基礎(chǔ)之上，所做的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包括在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。當(dāng)前第1頁1 2 3