基于区块链的食品安全上链数据可信性度量方法与流程

技术特征：
1.基于区块链的食品安全上链数据可信性度量方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、建立链上成员信用度量模型，链上成员信用度量模型由链上成员初始信用度、上链数据共识度和第三方质检机构根据企业信息综合评价得到；步骤二、建立链上数据质量度量模型，链上数据质量度量模型由数据质量属性度量模型构成；步骤三、建立上链数据可信性度量模型，上链数据可信性度量模型由链上成员信用度量模型和链上数据质量度量模型用证据理论构建组成。2.根据权利要求1所述的基于区块链的食品安全上链数据可信性度量方法，其特征在于：上链数据可信性度量模型在初始时刻，由第三方质检机构根据企业信息综合评价得到动态变化的链上成员信用度量模型的初始信用度，根据数据质量属性度量模型的评价标准，保证上链数据的品质，基于链上成员信用度量模型和数据质量属性度量模型，用证据理论构建出上链数据可信性模型。3.根据权利要求1或2所述的基于区块链的食品安全上链数据可信性度量方法，其特征在于：链上成员信用度量模型由链上成员初始信用度和上传数据共识度组成，链上成员初始信用度的符号记作t(b，t)，表示在t时刻时，链上成员b的综合信用度，链上成员信用度的公式，如式(1)所示：t(b，t)＝λ
·
initt(b，t) ξ
·
consent(data，t)
ꢀꢀꢀ
(1)其中，λ ξ＝1，且1＞λ＞0，1＞ξ＞0，λ、ξ均为权重系数；链上成员初始信用度由第三方质检机构根据相关评判标准综合评价提供的可信度平均值，其符号记作initt
a
(b，t)，表示在t时刻时，第三方质检机构集合a评价链上成员b的信用度，链上成员初始信用度的公式，如式(2)所示：initt(b，t)＝thirdt
a
(b，t)
ꢀꢀꢀ
(2)第三方质检机构的评分代表该链上成员在相关领域的信用值的平均值，把组织基础信用、组织社会信用、组织财务能力、组织管理服务四个指标作为评判标准，由第三方质检机构依据评判标准进行具体打分，其符号记作thirdt
a
(b，t)，表示在t时刻时，第三方质检机构a对链上成员b评价的信用度的平均值，第三方质检机构评估可信度的计算公式，如式(3)所示：上链数据共识度是在共识网络中用相同的参数和操作，其执行结果也相同的共识节点的数量，上链数据共识度的符号记作consent(data，t)，表示在t时刻，上传数据data的共识度，上链数据共识度的计算公式如式(4)所示，上链数据共识度的可信度恢复公式如式(5)所示：4.根据权利要求1所述的基于区块链的食品安全上链数据可信性度量方法，其特征在
于：链上数据质量度量模型将数据质量属性划分为关键属性和非关键属性，关键属性是从与数据质量相关定义中所涉及属性中抽取得到，包括准确性、完整性、可访问性和及时性，非关键属性依据具体应用场景给出，包括可信性、相关性和可读性。5.根据权利要求1所述的基于区块链的食品安全上链数据可信性度量方法，其特征在于：上链数据可信性度量模型由d
‑
s证据理论综合多个数据源的证据构建，(d
‑
s)证据理论引入分配置信度和合理度至可能的测量假设，并且用规定的融合规则去融合多个数据源的证据。6.根据权利要求5所述的基于区块链的食品安全上链数据可信性度量方法，其特征在于：采用d
‑
s证据理论综合多个数据源的证据构建上链数据可信性度量模型的公式，如式(6)、(7)、(8)、(9)所示：其中，x表示识别框架，幂级2
x
表示包含x的所有子集的集合，函数m表示框架x的基本可信度分配，其中，m(a)表示对a的基本可信度，鉴于仅有链上成员信用度量模型和链上数据质量度量模型两个信息源需要融合，因此仅考虑两个置信度质量函数m1和m2，其中e、联合置信度函数m
1，2
计算如式(7)、(8)所示：示：其中m1和m2为两个信息源的置信度质量函数，m
1，2
为联合置信度函数，m1(e)、m2(c)是两个概率分配函数，m1(e)概率分配规则按照{t(b，t)，1
‑
t(b，t)
‑
0.1，0.1，0}，m2(c)概率分配规则按照{t1，1
‑
t1‑
0.1，0.1，0}，即证据中的未知部分设定为0.1，a表示对上链数据的精确信任程度；k的计算方法如式(9)所示：其中，k表示两个信息源m1和m2之间直接的冲突量。

技术总结
本发明涉及食品溯源技术领域，且公开了基于区块链的食品安全上链数据可信性度量方法，包括建立链上成员信用度量模型，链上成员信用度量模型由链上成员初始信用度、上链数据共识度和第三方质检机构根据企业信息综合评价得到；建立链上数据质量度量模型，链上数据质量度量模型由数据质量属性度量模型构成；建立上链数据可信性度量模型，上链数据可信性度量模型由链上成员信用度量模型和链上数据质量度量模型用证据理论构建组成。该基于区块链的食品安全上链数据可信性度量方法，可以构建基于区块链的、动态的、层次化的食品安全上链数据可信性模型，使用户直接了解到当前数据状态，为后续的数据应用和分析提供可信性参考。为后续的数据应用和分析提供可信性参考。为后续的数据应用和分析提供可信性参考。


技术研发人员：陶红伟 胡英辉 赵杰 张静 尚松涛 王晓 马江涛 陈浩然 蒋敏
受保护的技术使用者：郑州轻工业大学
技术研发日：2021.07.31
技术公布日：2021/11/2