CN110070618B - 抛物柱面的识别方法、装置、终端设备及可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种抛物柱面的识别方法、装置、终端设备及可读存储介质。该方法包括：接收用户触发的抛物柱面的识别指令，从所述识别指令中提取抛物柱面方程数据；根据所述抛物柱面方程数据，确定所述抛物柱面对应的数学模型；从所述数学模型中提取识别参数；根据所述识别参数识别所述抛物柱面。通过上述方式，增强了抛物柱面自动绘图仪的模式识别能力，使用户的输入模式不受限制，从而进一步实现了抛物柱面绘图仪的智能模式识别，能极大地方便用户绘制抛物柱面。

Description

抛物柱面的识别方法、装置、终端设备及可读存储介质

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种抛物柱面的识别方法、装置、终端设备及可读存储介质。

背景技术

抛物柱面是高等数学教学过程中经常涉及的一种函数图像。目前，针对抛物柱面的绘制，通常是通过抛物柱面绘图仪自动绘制完成。

然而，现有的抛物柱面绘图仪允许用户输入抛物柱面方程只有96种模式，但是实际上用户输入抛物柱面方程模式有1152种，对于用户而言，一方面用户必须知道输入抛物柱面方程的格式要求；另一方面，用户还需要适应不了解的输入格式。

显然，这种绘制方式对于一般人而言，无疑是一件非常困难的事情。所以，亟需提供一种能够识别用户输入的任何抛物柱面方程模型的通用模型。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供了一种抛物柱面的识别方法、装置、终端设备及可读存储介质，旨在解决现有技术中对于任意的抛物柱面方程模型无法识别的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种抛物柱面的识别方法，所述方法包括以下步骤：

接收用户触发的抛物柱面的识别指令，从所述识别指令中提取抛物柱面方程数据；

根据所述抛物柱面方程数据，确定所述抛物柱面对应的数学模型；

从所述数学模型中提取识别参数；

根据所述识别参数识别所述抛物柱面。

优选地，所述根据所述抛物柱面方程数据，确定所述抛物柱面对应的数学模型的步骤，具体包括：

将所述抛物柱面方程数据转化为字符串，并过滤所述字符串中的非法字符，得到待处理字符串；

从所述待处理字符串中提取预设参数；

根据所述预设参数确定所述抛物柱面对应的数学模型。

优选地，所述从所述待处理字符串中提取预设参数，具体包括：

判断预设变量是否同时存在，所述预设变量包括预设第一变量、预设第二变量和预设第三变量；

若所述预设第一变量、所述预设第二变量和所述预设第三变量同时存在或者若只存在所述预设第一变量、所述预设第二变量和所述预设第三变量中的其中一个变量，则进行错误提示；

若存在所述预设第一变量、所述预设第二变量和所述预设第三变量中的任意两个变量，则根据所述变量确定对应的预设参数。

优选地，所述从所述数学模型中提取识别参数，具体包括：

根据所述预设参数从所述数学模型中提取数学式；

从所述数学式中提取所述预设变量对应的识别参数。

优选地，所述根据所述预设参数从所述数学模型中提取数学式之后，所述抛物柱面的识别方法包括：

将所述数学式重新组合作为新数学模型；

将所述新数学模型与所述数学模型进行比较；

若所述新数学模型与所述数学模型不等价，则向用户发出错误提示，以使所述用户根据所述错误提示修改所述抛物柱面方程数据；

若所述新数学模型与所述数学模型等价，则从所述数学式中提取所述预设变量对应的识别参数。

优选地，所述从所述数学式中提取所述预设变量对应的识别参数之后，所述抛物柱面的识别方法还包括：

判断所述识别参数的数值是否小于零；

若所述识别参数的数值不小于零，则提示用户输入的不是抛物柱面方程；

若所述识别参数的数值小于零，则根据所述识别参数识别所述抛物柱面。

优选地，所述根据所述识别参数识别所述抛物柱面，具体包括：

通过预设抛物柱面模型表识别所述识别参数对应的抛物柱面。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种抛物柱面的识别装置，所述装置包括：

获取模块，用于接收用户触发的抛物柱面的识别指令，从所述识别指令中提取抛物柱面方程数据；

确定模块，用于根据所述抛物柱面方程数据，确定所述抛物柱面对应的数学模型；

提取模块，用于从所述数学模型中提取识别参数；

识别模块，用于根据测量的照度值生成对应的配光曲线。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种终端设备，所述终端设备包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的抛物柱面的识别程序，所述抛物柱面的识别程序配置为实现如上文所述的抛物柱面的识别方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种可读存储介质，所述可读存储介质为计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有抛物柱面的识别程序，所述抛物柱面的识别程序被处理器执行时实现所述抛物柱面的识别方法的步骤。

本发明公开了一种抛物柱面的识别方法、装置、终端设备及可读存储介质。该方法包括：接收用户触发的抛物柱面的识别指令，从所述识别指令中提取抛物柱面方程数据；根据所述抛物柱面方程数据，确定所述抛物柱面对应的数学模型；从所述数学模型中提取识别参数；根据所述识别参数识别所述抛物柱面。通过上述方式，增强了抛物柱面自动绘图仪的模式识别能力，使用户的输入模式不受限制，从而进一步实现了抛物柱面绘图仪的智能模式识别，能极大地方便用户绘制抛物柱面。

附图说明

图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端设备的结构示意图；

图2为本发明抛物柱面的识别方法第一实施例的流程示意图；

图3为本发明抛物柱面的识别方法第二实施例的流程示意图；

图4为本发明抛物柱面的识别方法第一实施例的功能模块示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端设备的结构示意图。

如图1所示，该终端设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(WIreless-FIdelity，WI-FI)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)存储器，也可以是稳定的非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对终端设备的限定，在实际应用中终端设备可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及抛物柱面的识别程序。

在图1所示的终端设备中，网络接口1004主要用于建立终端设备与存储抛物柱面的识别方法系统中所需的所有数据的服务器的通信连接；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明抛物柱面的识别方法设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在抛物柱面的识别设备中，所述抛物柱面的识别设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的抛物柱面的识别程序，并执行本发明实施提供的抛物柱面的识别方法。

本发明实施例提供了一种抛物柱面的识别方法，参照图2，图2为本发明抛物柱面的识别方法第一实施例的流程示意图。

本实施例中，所述抛物柱面的识别方法包括以下步骤：

S10：接收用户触发的抛物柱面的识别指令，从所述识别指令中提取抛物柱面方程数据。

可理解的是，所述抛物柱面方程数据可以来自于用户手动输入或者是系统内部输出的等待进一步处理的数据。本实施例中，抛物柱面方程数据来自于用户输入，所述抛物柱面方程数据为需要绘制的抛物柱面对应的抛物柱面方程。

S20：根据所述抛物柱面方程数据，确定所述抛物柱面对应的数学模型。

具体的说，本实施例所说的抛物柱面对应的数学模型，涵盖了如下六大类型，如

型、

型、

型、

型、

型和

型，这六种模式包含了所有的抛物柱面模型。

此外，应当理解的是，由于在实际应用中，计算机设备在处理用户输入的数据时，其内部通常会将用户输入的数据转换为字符串格式，然后再根据业务需求在字符串的基础上进行相应处理。

具体的说，在实际应用中，可以预先设置非法字符表，并在非法字符表中记录非法字符。这样，在过滤所述字符串中的非法字符时，可以直接将所述非法字符表中的非法字符与所述字符串中的非法字符一一对应，将对应的非法字符删除。

S30：从所述数学模型中提取识别参数。

在具体实现中，从所述数学模型中提取识别参数，所述识别参数是指如A、B和C这种是一个固定的常量。

故，在本实施例中，在从所述数学模型中提取识别参数时，具体可以分为如下几个步骤：

(1)根据所述预设参数从所述数学模型中提取数学式。

具体的说，所述数学式是指如a₁(x-x₀)²a₂这类的数学式；

需要说明的是，在根据所述预设参数从所述数学模型中提取数学式之前，还需要根据所述数学模型中变量的最高次数来决定提取数学式的顺序。

(2)从所述数学式中提取所述预设变量对应的识别参数。

为了便于理解，以下结合实例进行说明：

(1)设S是用户输入的任意抛物柱面方程，将S转换成抛物柱面方程的数学模型后，如果S中不存在变量z，只存在变量x和y，且S展开式中x的最高次数是2，而y的最高次数是1，则先从S中分离出a₁(x-x₀)²a₂；然后从S中分离出b₁(y-y₀)b₂；接着判断a₁(x-x₀)²a₂+b₁(y-y₀)b₂＝0与S等价；然后使a＝a₁a₂和b＝b₁b₂，其中a和b是识别参数；如果ab≥0则意味着用户输入的不是抛物柱面方程，否则，用户输入的是抛物柱面方程，同时可以据此得到绘图坐标如下：

其中u∈(-∞,+∞)，v∈(-∞,+∞)。

(2)设S是用户输入的任意抛物柱面方程，将S转换成抛物柱面方程的数学模型后，如果S中不存在变量z，只存在变量x和y，且S展开式中x的最高次数是1，而y的最高次数是2，则先从S中分离出b₁(y-y₀)²b₂；然后从S中分离出a₁(x-x₀)a₂；接着判断b₁(y-y₀)²b₂+a₁(x-x₀)a₂＝0与S等价；然后使a＝a₁a₂和b＝b₁b₂，其中a和b是识别参数；如果ab≥0则意味着用户输入的不是抛物柱面方程，否则，用户输入的是抛物柱面方程，同时可以据此得到绘图坐标如下：

其中u∈(-∞,+∞)，v∈(-∞,+∞)。

(3)设S是用户输入的任意抛物柱面方程，将S转换成抛物柱面方程的数学模型后，如果S中不存在变量y，只存在变量x和z，且S展开式中x的最高次数是2，而z的最高次数是1，则先从S中分离出a₁(x-x₀)²a₂；然后从S中分离出c₁(z-z₀)c₂；接着判断a₁(x-x₀)²a₂+c₁(z-z₀)c₂＝0与S等价；然后使a＝a₁a₂和c＝c₁c₂，其中a和c是识别参数；如果ac≥0则意味着用户输入的不是抛物柱面方程，否则，用户输入的是抛物柱面方程，同时可以据此得到绘图坐标如下：

其中u∈(-∞,+∞)，v∈(-∞,+∞)。

(4)设S是用户输入的任意抛物柱面方程，将S转换成抛物柱面方程的数学模型后，如果S中不存在变量y，只存在变量x和z，且S展开式中x的最高次数是1，而z的最高次数是2，则先从S中分离出c₁(z-z₀)²c₂；然后从S中分离出a₁(x-x₀)a₂；接着判断c₁(z-z₀)²c₂+a₁(x-x₀)a₂＝0与S等价；然后使a＝a₁a₂和c＝c₁c₂，其中a和c是识别参数；如果ac≥0则意味着用户输入的不是抛物柱面方程，否则，用户输入的是抛物柱面方程，同时可以据此得到绘图坐标如下：

其中u∈(-∞,+∞)，v∈(-∞,+∞)。

(5)设S是用户输入的任意抛物柱面方程，将S转换成抛物柱面方程的数学模型后，如果S中不存在变量x，只存在变量y和z，且S展开式中z的最高次数是1，而y的最高次数是2，则先从S中分离出b₁(y-y₀)²b₂；然后从S中分离出c₁(z-z₀)c₂；接着判断b₁(y-y₀)²b₂+c₁(z-z₀)c₂＝0与S等价；然后使b＝b₁b₂和c＝c₁c₂，其中b和c是识别参数；如果bc≥0则意味着用户输入的不是抛物柱面方程，否则，用户输入的是抛物柱面方程，同时可以据此得到绘图坐标如下：

其中u∈(-∞,+∞)，v∈(-∞,+∞)。

(6)设S是用户输入的任意抛物柱面方程，将S转换成抛物柱面方程的数学模型后，如果S中不存在变量x，只存在变量y和z，且S展开式中z的最高次数是2，而y的最高次数是1，则先从S中分离出c₁(z-z₀)²c₂；然后从S中分离出b₁(y-y₀)b₂；接着判断c₁(z-z₀)²c₂+b₁(y-y₀)b₂＝0与S等价；然后使b＝b₁b₂和c＝c₁c₂，其中b和c是识别参数；如果bc≥0则意味着用户输入的不是抛物柱面方程，否则，用户输入的是抛物柱面方程，同时可以据此得到绘图坐标如下：

其中u∈(-∞,+∞)，v∈(-∞,+∞)。

S40：根据所述识别参数识别所述抛物柱面。

需要说明的是，所述识别参数通过预设的抛物柱面模型表来识别所述抛物柱面。

为了便于理解，以下结合实例进行说明：

为了识别所有的用户输入模式，特建立如下的数学模式：

(1)a₁(x-x₀)²a₂+b₁(y-y₀)b₂＝0；

(2)b₁(y-y₀)²b₂+a₁(x-x₀)a₂＝0；

(3)a₁(x-x₀)²a₂+c₁(z-z₀)c₂＝0；

(4)c₁(z-z₀)²c₂+a₁(x-x₀)a₂＝0；

(5)b₁(y-y₀)²b₂+c₁(z-z₀)c₂＝0；

(6)c₁(z-z₀)²c₂+b₁(y-y₀)b₂＝0；

如果能将

型的抛物柱面方程所衍生出来的192种用户输入模式转化为模型(1)，则模型(1)就能解决192种抛物柱面的方程输入模式；

如果能将

型的抛物柱面方程所衍生出来的192种用户输入模式转化为模型(2)，则模型(2)就能解决192种抛物柱面的方程输入模式；

如果能将

型的抛物柱面方程所衍生出来的192种用户输入模式转化为模型(3)，则模型(3)就能解决192种抛物柱面的方程输入模式；

如果能将

型的抛物柱面方程所衍生出来的192种用户输入模式转化为模型(4)，则模型(4)就能解决192种抛物柱面的方程输入模式；

如果能将

型的抛物柱面方程所衍生出来的192种用户输入模式转化为模型(5)，则模型(5)就能解决192种抛物柱面的方程输入模式；

如果能将

型的抛物柱面方程所衍生出来的192种用户输入模式转化为模型(6)，则模型(6)就能解决192种抛物柱面的方程输入模式。

因此，对于用户输入的任意抛物柱面方程，就可以通过上述的模型识别。

本实施例通过接收用户触发的抛物柱面的识别指令，从所述识别指令中提取抛物柱面方程数据；然后根据所述抛物柱面方程数据，确定所述抛物柱面对应的数学模型；再从所述数学模型中提取识别参数；根据所述识别参数识别所述抛物柱面。通过上述方式，增强了抛物柱面自动绘图仪的模式识别能力，使用户的输入模式不受限制，从而进一步实现了抛物柱面绘图仪的智能模式识别，能极大地方便用户绘制抛物柱面。

参考图3，图3为本发明一种抛物柱面的绘制方法第二实施例的流程示意图。

基于上述第一实施例，本实施例抛物柱面的绘制方法在所述步骤S10之后，为了便于理解，以下结合图3进行具体说明：

在步骤S20中：将所述抛物柱面方程数据转化为字符串，并过滤所述字符串中的非法字符，得到待处理字符串

具体的说，在实际应用中，可以预先设置非法字符表，并在非法字符表中记录非法字符。这样，在过滤所述字符串中的非法字符时，可以直接将所述非法字符表中的非法字符与所述字符串中的非法字符一一对应，将对应的非法字符删除。

为了便于理解，以下结合实例进行说明：

假设，用户输入的抛物柱面方程数据为：

预设的非法字符表B中记录了的非法字符为：B＝{“。”、“！”、“、”、“？”}。

则通过字符串转化处理，上述抛物柱面方程数据对应的字符串S＝{2(y-1)/5-3(x-1)^2/7＝0。}。

接着，分别对字符串S和非法字符表B进行遍历，并将从字符串S中遍历出的字符与从非法字符表B中遍历出的字符进行比较，最终确定字符串S中的字符“。”为非法字符。

最终，将字符串S中的字符“。”过滤掉，得到的待处理字符串S＝{2(y-1)/5-3(x-1)^2/7＝0}。

在步骤S20'中：从所述待处理字符串中提取预设参数。

仍以抛物柱面方程数据

为例，所述预设参数是指变量y和变量x，则需要从待处理字符串中提取预设参数y和预设参数x。

相应地，在步骤S20”中：根据所述预设参数确定所述抛物柱面对应的数学模型。

仍以抛物柱面方程数据

为例，根据预设参数确定-3(x-1)^2/7和2(y-1)/5这两个数学式，然后将所述数学式转换为-3(x-1)^2/7+2(y-1)/5＝0的模式，将-3(x-1)^2/7+2(y-1)/5＝0与S比较，判断-3(x-1)^2/7+2(y-1)/5＝0与S是否等价，若是等价，则确定-3(x-1)^2/7+2(y-1)/5＝0为抛物柱面方程。

为了便于说明，本实施例给出抛物柱面方程对应的数学模型：

表1

型的全部输入模式

如果用户输入如下11种模型，则绘图仪将无法识别：

(1)

型；(2)

型；(3)

型；(4)

型；

(5)

型；(6)

型；(7)

型；(8)

型；

(9)

型；(10)

型；(11)

型；

以上每个模型都有16种模式，故总共有176种模式，通过分析可以发现，有192种模式是等价的，但是现有系统只认识其中16种等价模式，还有176种等价模式无法识别。

表2

型的全部输入模式

如果用户输入如下11种模型，则绘图仪将无法识别：

(1)

型；(2)

型；(3)

型；(4)

型；

(5)

型；(6)

型；(7)

型；(8)

型；

(9)

型；(10)

型；(11)

型；

以上每个模型都有16种模式，故总共有176种模式，通过分析可以发现，有192种模式是等价的，但是现有系统只认识其中16种等价模式，还有176种等价模式无法识别。

表3

型的全部输入模式

如果用户输入如下11种模型，则绘图仪将无法识别：

(1)

型；(2)

型；(3)

型；(4)

型；

(5)

型；(6)

型；(7)

型；(8)

型；

(9)

型；(10)

型；(11)

型；

以上每个模型都有16种模式，故总共有176种模式，通过分析可以发现，有192种模式是等价的，但是现有系统只认识其中16种等价模式，还有176种等价模式无法识别。

表4

型的全部输入模式

如果用户输入如下11种模型，则绘图仪将无法识别：

(1)

型；(2)

型；(3)

型；(4)

型；

(5)

型；(6)

型；(7)

型；(8)

型；

(9)

型；(10)

型；(11)

型；

以上每个模型都有16种模式，故总共有176种模式，通过分析可以发现，有192种模式是等价的，但是现有系统只认识其中16种等价模式，还有176种等价模式无法识别。

表5

型的全部输入模式

如果用户输入如下11种模型，则绘图仪将无法识别：

(1)

型；(2)

型；(3)

型；(4)

型；

(5)

型；(6)

型；(7)

型；(8)

型；

(9)

型；(10)

型；(11)

型；

以上每个模型都有16种模式，故总共有176种模式，通过分析可以发现，有192种模式是等价的，但是现有系统只认识其中16种等价模式，还有176种等价模式无法识别。

表6

型的全部输入模式

如果用户输入如下11种模型，则绘图仪将无法识别：

(1)

型；(2)

型；(3)

型；(4)

型；

(5)

型；(6)

型；(7)

型；(8)

型；

(9)

型；(10)

型；(11)

型；

以上每个模型都有16种模式，故总共有176种模式，通过分析可以发现，有192种模式是等价的，但是现有系统只认识其中16种等价模式，还有176种等价模式无法识别。

可以理解的是，在实际操作中，首先接收用户触发的抛物柱面的识别指令，从所述识别指令中提取抛物柱面方程数据；然后根据所述抛物柱面方程数据，确定所述抛物柱面对应的数学模型；再从所述数学模型中提取识别参数；根据所述识别参数识别所述抛物柱面。通过上述方式，增强了抛物柱面自动绘图仪的模式识别能力，使用户的输入模式不受限制，从而进一步实现了抛物柱面绘图仪的智能模式识别，能极大地方便用户绘制抛物柱面。

此外，本发明实施例还提出一种抛物柱面的识别装置。如图4所示，该抛物柱面的识别装置包括：获取模块10、查找模块20、提取模块30、识别模块40。

其中，获取模块10，用于接收用户触发的抛物柱面的识别指令，从所述识别指令中提取抛物柱面方程数据；

确定模块20，用于根据所述抛物柱面方程数据，确定所述抛物柱面对应的数学模型；

提取模块30，用于从所述数学模型中提取识别参数；

识别模块40，用于根据测量的照度值生成对应的配光曲线。

需要说明的是，本实施例中所说的预设存储区域，其中存储的主要是椭圆锥面方程数据与字符串之间的对应关系，字符串与数值之间的对应关系、预设程序。

通过上述描述不难发现，本实施例中提供的抛物柱面的识别方法，首先接收用户触发的抛物柱面的识别指令，从所述识别指令中提取抛物柱面方程数据；然后根据所述抛物柱面方程数据，确定所述抛物柱面对应的数学模型；再从所述数学模型中提取识别参数；根据所述识别参数识别所述抛物柱面。通过上述方式，增强了抛物柱面自动绘图仪的模式识别能力，使用户的输入模式不受限制，从而进一步实现了抛物柱面绘图仪的智能模式识别，能极大地方便用户绘制抛物柱面。

此外，需要说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，并不对本发明的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的，此处不做限制。

另外，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的抛物柱面的识别方法，此处不再赘述。

此外，本发明实施例还提出一种可读存储介质，所述可读存储介质为计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有抛物柱面的识别程序，所述抛物柱面的识别程序被处理器执行时实现如下操作：

接收用户触发的抛物柱面的识别指令，从所述识别指令中提取抛物柱面方程数据；

根据所述抛物柱面方程数据，确定所述抛物柱面对应的数学模型；

从所述数学模型中提取识别参数；

根据所述识别参数识别所述抛物柱面。

进一步地，所述抛物柱面的识别程序被处理器执行时还实现如下操作：

将所述抛物柱面方程数据转化为字符串，并过滤所述字符串中的非法字符，得到待处理字符串；

从所述待处理字符串中提取预设参数；

根据所述预设参数确定所述抛物柱面对应的数学模型。

进一步地，所述抛物柱面的识别程序被处理器执行时还实现如下操作：

判断预设变量是否同时存在，所述预设变量包括预设第一变量、预设第二变量和预设第三变量；

若所述预设第一变量、所述预设第二变量和所述预设第三变量同时存在或者若只存在所述预设第一变量、所述预设第二变量和所述预设第三变量中的其中一个变量，则进行错误提示；

若存在所述预设第一变量、所述预设第二变量和所述预设第三变量中的任意两个变量，则根据所述变量确定对应的预设参数。

进一步地，所述抛物柱面的识别程序被处理器执行时还实现如下操作：

根据所述预设参数从所述数学模型中提取数学式；

从所述数学式中提取所述预设变量对应的识别参数。

进一步地，所述抛物柱面的识别程序被处理器执行时还实现如下操作：

将所述数学式重新组合作为新数学模型；

将所述新数学模型与所述数学模型进行比较；

若所述新数学模型与所述数学模型不等价，则向用户发出错误提示，以使所述用户根据所述错误提示修改所述抛物柱面方程数据；

若所述新数学模型与所述数学模型等价，则从所述数学式中提取所述预设变量对应的识别参数。

进一步地，所述抛物柱面的识别程序被处理器执行时还实现如下操作：

判断所述识别参数的数值是否小于零；

若所述识别参数的数值不小于零，则提示用户输入的不是抛物柱面方程；

若所述识别参数的数值小于零，则根据所述识别参数识别所述抛物柱面。

进一步地，所述抛物柱面的识别程序被处理器执行时还实现如下操作：

通过预设抛物柱面模型表识别所述识别参数对应的抛物柱面。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。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(如只读存储器/随机存取存储器、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种抛物柱面的识别方法，其特征在于，所述抛物柱面的识别方法包括以下步骤：

接收用户触发的抛物柱面的识别指令，从所述识别指令中提取抛物柱面方程数据；

根据所述抛物柱面方程数据，确定所述抛物柱面对应的数学模型；

从所述数学模型中提取识别参数；

根据所述识别参数识别所述抛物柱面，增强了抛物柱面自动绘图仪的模式识别能力，使用户的输入模式不受限制；

其中，从所述数学模型中提取识别参数，包括：

将所述抛物柱面方程数据转化为字符串，并过滤所述字符串中的非法字符，得到待处理字符串；

从所述待处理字符串中提取预设参数，所述预设参数为三个预设变量中的任意两个预设变量；

根据所述数学模型中变量的最高次数来决定提取数学式的顺序；根据提取顺序从所述数学模型中提取数学式和

，式中，x和y是预设参数；

从所述数学式中提取所述预设变量对应的识别参数，和

，式中，a和b是识别参数；

其中，根据所述识别参数识别所述抛物柱面，包括：

若ab≥0，则用户输入的不是抛物柱面方程；

若ab＜0，则用户输入的不是抛物柱面方程。

2.如权利要求1所述的抛物柱面的识别方法，其特征在于，所述根据所述抛物柱面方程数据，确定所述抛物柱面对应的数学模型的步骤，具体包括：

将所述抛物柱面方程数据转化为字符串，并过滤所述字符串中的非法字符，得到待处理字符串；

从所述待处理字符串中提取预设参数；

根据所述预设参数确定所述抛物柱面对应的数学模型。

3.如权利要求2所述的抛物柱面的识别方法，其特征在于，所述从所述待处理字符串中提取预设参数，具体包括：

判断预设变量是否同时存在，所述预设变量包括预设第一变量、预设第二变量和预设第三变量；

若所述预设第一变量、所述预设第二变量和所述预设第三变量同时存在或者若只存在所述预设第一变量、所述预设第二变量和所述预设第三变量中的其中一个变量，则进行错误提示；

若存在所述预设第一变量、所述预设第二变量和所述预设第三变量中的任意两个变量，则根据所述变量确定对应的预设参数。

4.如权利要求3所述的抛物柱面的识别方法，其特征在于，所述从所述数学模型中提取识别参数，具体包括：

根据所述预设参数从所述数学模型中提取数学式；

从所述数学式中提取所述预设变量对应的识别参数。

5.如权利要求4所述的抛物柱面的识别方法，其特征在于，所述根据所述预设参数从所述数学模型中提取数学式之后，所述抛物柱面的识别方法包括：

将所述数学式重新组合作为新数学模型；

将所述新数学模型与所述数学模型进行比较；

若所述新数学模型与所述数学模型不等价，则向用户发出错误提示，以使所述用户根据所述错误提示修改所述抛物柱面方程数据；

若所述新数学模型与所述数学模型等价，则从所述数学式中提取所述预设变量对应的识别参数。

6.如权利要求5所述的抛物柱面的识别方法，其特征在于，所述从所述数学式中提取所述预设变量对应的识别参数之后，所述抛物柱面的识别方法还包括：

判断所述识别参数的乘积是否小于零；

若所述识别参数的乘积不小于零，则提示用户输入的不是抛物柱面方程；

若所述识别参数的乘积小于零，则根据所述识别参数识别所述抛物柱面。

7.如权利要求1至6任一项所述的抛物柱面的识别方法，其特征在于，所述根据所述识别参数识别所述抛物柱面，具体包括：

通过预设抛物柱面模型表识别所述识别参数对应的抛物柱面。

8.一种抛物柱面的识别装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于接收用户触发的抛物柱面的识别指令，从所述识别指令中提取抛物柱面方程数据；

确定模块，用于根据所述抛物柱面方程数据，确定所述抛物柱面对应的数学模型；

提取模块，用于从所述数学模型中提取识别参数；

识别模块，用于根据所述识别参数识别所述抛物柱面，增强了抛物柱面自动绘图仪的模式识别能力，使用户的输入模式不受限制；

所述提取模块，还用于将所述抛物柱面方程数据转化为字符串，并过滤所述字符串中的非法字符，得到待处理字符串；

从所述待处理字符串中提取预设参数，所述预设参数为三个预设变量中的任意两个预设变量；

根据所述数学模型中变量的最高次数来决定提取数学式的顺序；根据提取顺序从所述数学模型中提取数学式和

，式中，x和y是预设参数；

从所述数学式中提取所述预设变量对应的识别参数，和

，式中，a和b是识别参数；

所述识别模块，还用于若ab≥0，则用户输入的不是抛物柱面方程；

若ab＜0，则用户输入的不是抛物柱面方程。

9.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的抛物柱面的识别程序，所述抛物柱面的识别程序配置为实现如权利要求1至7任一项所述的抛物柱面的识别方法的步骤。

10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质为计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有抛物柱面的识别程序，所述抛物柱面的识别程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的抛物柱面的识别方法的步骤。

Images