一种钢铁产业链的双向溯源方法及系统与流程

1.本发明涉及产业溯源技术领域，具体涉及一种钢铁产业链的双向溯源方法及系统。


背景技术：

2.在日常生活中，消费者很多时候会受到假冒劣质产品的侵害，原因是消费者很难人为辨别哪些是正品，哪些是劣品，造假现象频繁发生，单单凭外观，普通的消费者是很难分辨出来。目前市面上存在这样的乱象，消费者能买到的“品牌农产品”远远超过实际产量，且产品定价混乱，使得消费者难以分辨产品真假，严重影响品牌价值增长和信誉形象。
3.cn202110431930.2一种基于区块链的农产品安全可信溯源系统，包括物联网系统、视频监控系统和去中心化溯源系统三个部分；视频监控系统和物联网系统用于监控农产品的关键环节信息；去中心化溯源系统用于将从农产品关键环节获取的物联网感知信息和视频监控数据信息进行联盟参与方共识验证上链。本发明提出集成农业物联网、智能全景监控、智能防伪和区块链技术于一体的强信任溯源应用体系，将品牌农产品关键生命周期信息上链，构建整个农产品的全产业链关键环节信息不可篡改不可伪造的强信任背书追踪溯源能力。本发明的方案利用区块链的强安全加密机制和记录公开透明不可篡改的特点，能够克服集中式溯源系统的诸多缺点。
4.虽然现有技术能够实现去中心化溯源，但是保证所有企业溯源同权时会造成溯源系统中数据大幅度并发和留存，造成系统负担重，溯源效率低。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供一种钢铁产业链的双向溯源方法及系统，以解决现有技术中造成溯源系统中数据大幅度并发和留存，造成系统负担重，溯源效率低的技术问题。
6.为解决上述技术问题，本发明具体提供下述技术方案：
7.一种钢铁产业链的双向溯源方法，包括以下步骤：
8.步骤s1、依次在位于钢铁产业链中多个企业节点处获取表征企业行为特征的行为特征数据，依据行为特征数据对所述企业节点进行溯源权限等级标记，并将企业节点的行为特征数据和溯源权限等级映射为溯源模型样本序列；
9.步骤s2、利用bp神经网络对所述溯源模型样本序列进行模型训练得到识别企业节点溯源权限等级的溯源模型，以使得溯源权限等级与企业行为特征的定量映射来实现基于企业行为特征的溯源行为中心化；
10.步骤s3、基于溯源模型对钢铁产业链中待识别溯源权限等级的企业节点进行溯源权限等级的识别，并依据溯源权限等级控制企业节点在钢铁产业链中进行双向溯源，以实现基于溯源行为中心化来减少溯源数据在溯源行为进程中的留存量。
11.作为本发明的一种优选方案，所述企业行为特征包括历史生产行为特征和历史溯源行为特征，所述行为特征数据包括历史生产行为特征数据和历史溯源行为特征数据。
12.作为本发明的一种优选方案，所述依据行为特征数据对所述企业节点进行溯源权限等级标记，包括：
13.设置历史生产行为特征数据和历史溯源行为特征数据的溯源权重，并基于溯源权重对所述历史生产行为特征数据和历史溯源行为特征数据进行加权求和得到企业节点的溯源权限得分，所述溯源权限得分的计算公式为：
14.scorei＝αixi βiyi；
15.式中，scorei表征为第i个企业节点的溯源权限得分，xi、yi表征为第i个企业节点的历史生产行为特征数据、历史溯源行为特征数据，αi、βi分别表征为第i个企业节点的历史生产行为特征数据、历史溯源行为特征数据的溯源权重；
16.将所述溯源权限得分与溯源权限等级的得分置信区间进行包含匹配，并将包含溯源权限得分的得分置信区对应的溯源权限等级标记为所述企业节点的溯源权限等级；
17.优选的，所述溯源权重的设置包括：
18.分别统计所述生产行为特征数据和历史溯源行为特征数据的总数据量和数据的总存续时长，并依据所述总数据量与所述总存续时长计算出生产行为特征数据和历史溯源行为特征数据的平均实时数据流；
19.将生产行为特征数据和历史溯源行为特征数据的平均实时数据流进行归一化处理得到生产行为特征数据和历史溯源行为特征数据的溯源权重；
20.所述溯源权重的计算公式为：
[0021][0022][0023]
式中，n
i,x
、n
i,y
分别表征为第i个企业节点的生产行为特征数据、历史溯源行为特征数据的总数据量，t
i,x
、t
i,y
分别表征为第i个企业节点的生产行为特征数据、历史溯源行为特征数据的总存续时长，表征为第i个企业节点的生产行为特征数据和历史溯源行为特征数据的平均实时数据流。
[0024]
作为本发明的一种优选方案，所述将企业节点的行为特征数据和溯源权限等级映射为溯源模型样本序列，包括：
[0025]
将所述企业节点的行为特征数据和溯源权限等级映射为序列{xi,yi,leveli}，将序列{xi,yi,leveli}作为溯源模型样本序列；
[0026]
其中，leveli表征为第i个企业节点的溯源权限等级，i∈[1,m]，m表征为企业节点的总数量，i为计量常数。
[0027]
作为本发明的一种优选方案，利用bp神经网络对所述溯源模型样本序列进行模型
训练得到识别企业节点溯源权限等级的溯源模型，包括：
[0028]
将所述溯源模型样本序列{xi,yi,leveli}中的{xi,yi}作为bp神经网络的输入项，以及leveli作为bp神经网络的输出项，基于所述输入项和输出项对所述bp神经网络进行模型训练得到表征行为特征数据和溯源权限等级映射关系的溯源模型；
[0029]
所述溯源模型的表达式为：
[0030]
level＝bp(x,y)；
[0031]
其中，level表征为溯源权限等级，{x,y}表征为行为特征数据，bp表征为bp神经网络。
[0032]
作为本发明的一种优选方案，所述基于溯源模型对钢铁产业链中待识别溯源权限等级的企业节点进行溯源权限等级的识别，包括：
[0033]
依次提取待识别溯源权限等级的企业节点的行为特征数据{xj,yj}，并将所述行为特征数据{xj,yj}输入至溯源模型中得到待识别溯源权限等级的企业节点的溯源权限等级levelj，其中，xj、yj分别表征为第j个待识别溯源权限等级的企业节点的生产行为特征数据、历史溯源行为特征数据，levelj表征为第j个待识别溯源权限等级的企业节点的溯源权限等级。
[0034]
作为本发明的一种优选方案，所述依据溯源权限等级控制企业节点在钢铁产业链中进行双向溯源，包括：
[0035]
依据企业节点的溯源权限等级和溯源权限得分计算出所述企业节点的双向溯源行为权限，并在所述双向溯源行为权限约束下进行双向溯源；
[0036]
所述双向溯源行为权限包括双向溯源深度权限和双向溯源时效权限，所述双向溯源深度权限表征为执行双向溯源行为的企业节点向产业链上游企业节点或产业链下游企业节点的溯源数据查询深度，所述双向溯源时效权限表征为产业链上游企业节点或产业链下游企业节点对执行双向溯源行为的企业节点的溯源数据开放时效，其中，
[0037]
所述双向溯源深度权限的计算公式为：
[0038][0039]
式中，highk表征为第k个企业节点的双向溯源深度，表征为第k个企业节点的溯源权限等级levelk的双向溯源深度上限，scorek表征为第k个企业节点的溯源权限得分，表征为第k个企业节点的溯源权限等级levelk的得分置信区间的下限；
[0040]
所述双向溯源时效权限的计算公式为：
[0041][0042]
式中，timek表征为第k个企业节点的双向溯源时效，表征为第k个企业节点的溯源权限等级levelk的双向溯源时效上限，scorek表征为第k个企业节点的溯源权限得分，表征为第k个企业节点的溯源权限等级levelk的得分置信区间的下限，k为计量常数。
[0043]
作为本发明的一种优选方案，所述在所述双向溯源行为权限约束下进行双向溯源，包括：
[0044]
所述企业节点在双向溯源时效内向所述产业链上游企业节点或产业链下游企业节点按溯源数据查询深度执行溯源数据的查询以实现双向溯源。
[0045]
作为本发明的一种优选方案，所述历史生产行为特征数据和历史溯源行为特征数据在进行加权求和得到企业节点的溯源权限得分前进行了归一化处理。
[0046]
作为本发明的一种优选方案，本发明提供了一种根据所述的钢铁产业链的双向溯源方法的双向溯源系统，包括：
[0047]
数据处理单元，用于依次在位于钢铁产业链中多个企业节点处获取表征企业行为特征的行为特征数据，依据行为特征数据对所述企业节点进行溯源权限等级标记，并将企业节点的行为特征数据和溯源权限等级映射为溯源模型样本序列；
[0048]
模型建立单元，用于利用bp神经网络对所述溯源模型样本序列进行模型训练得到识别企业节点溯源权限等级的溯源模型，以使得溯源权限等级与企业行为特征的定量映射来实现基于企业行为特征的溯源行为中心化；
[0049]
溯源执行单元，用于基于溯源模型对钢铁产业链中待识别溯源权限等级的企业节点进行溯源权限等级的识别，并依据溯源权限等级控制企业节点在钢铁产业链中进行双向溯源，以实现基于溯源行为中心化来减少溯源数据在溯源行为进程中的留存量。
[0050]
发明与现有技术相比较具有如下有益效果：
[0051]
本发明依次在位于钢铁产业链中多个企业节点处获取表征企业行为特征的行为特征数据，依据行为特征数据对所述企业节点进行溯源权限等级标记，并建立溯源模型，以使得溯源权限等级与企业行为特征的定量映射来实现基于企业行为特征的溯源行为中心化，以及依据溯源权限等级控制企业节点在钢铁产业链中进行双向溯源，以实现基于溯源行为中心化来减少溯源数据在溯源行为进程中的留存量。
附图说明
[0052]
为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术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示例性的，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，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。
[0053]
图1为本发明实施例提供的双向溯源方法流程图；
[0054]
图2为本发明实施例提供的双向溯源系统结构框图。
[0055]
图中的标号分别表示如下：
[0056]
1-数据处理单元；2-模型建立单元；3-溯源执行单元。
具体实施方式
[0057]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0058]
如图1所示，本发明提供了一种钢铁产业链的双向溯源方法，包括以下步骤：
[0059]
步骤s1、依次在位于钢铁产业链中多个企业节点处获取表征企业行为特征的行为特征数据，依据行为特征数据对所述企业节点进行溯源权限等级标记，并将企业节点的行为特征数据和溯源权限等级映射为溯源模型样本序列；
[0060]
所述企业行为特征包括历史生产行为特征和历史溯源行为特征，所述行为特征数据包括历史生产行为特征数据和历史溯源行为特征数据，历史生产行为特征包括但不限于历史产量、历史生产频率、历史供应量以及历史采购量等，历史溯源行为特征数据包括但不限于历史溯源行为频率、历史溯源行为总量以及历史溯源投诉行为频率和历史溯源投诉行为总量。
[0061]
所述依据行为特征数据对所述企业节点进行溯源权限等级标记，包括：
[0062]
设置历史生产行为特征数据和历史溯源行为特征数据的溯源权重，并基于溯源权重对所述历史生产行为特征数据和历史溯源行为特征数据进行加权求和得到企业节点的溯源权限得分，所述溯源权限得分的计算公式为：
[0063]
scorei＝αixi βiyi；
[0064]
式中，scorei表征为第i个企业节点的溯源权限得分，xi、yi表征为第i个企业节点的历史生产行为特征数据、历史溯源行为特征数据，αi、βi分别表征为第i个企业节点的历史生产行为特征数据、历史溯源行为特征数据的溯源权重；
[0065]
将所述溯源权限得分与溯源权限等级的得分置信区间进行包含匹配，并将包含溯源权限得分的得分置信区对应的溯源权限等级标记为所述企业节点的溯源权限等级，得分越高则溯源权限等级越高，则表征具有的溯源权限越大，比如溯源权限等级a的得分置信区间为(a,b]，某一企业节点的得分位于a,b之间，则表明该企业节点的溯源权限等级为a；
[0066]
优选的，所述溯源权重的设置包括：
[0067]
分别统计所述生产行为特征数据和历史溯源行为特征数据的总数据量和数据的总存续时长，并依据所述总数据量与所述总存续时长计算出生产行为特征数据和历史溯源行为特征数据的平均实时数据流；
[0068]
将生产行为特征数据和历史溯源行为特征数据的平均实时数据流进行归一化处理得到生产行为特征数据和历史溯源行为特征数据的溯源权重；
[0069]
所述溯源权重的计算公式为：
[0070][0071][0072]
式中，n
i,x
、n
i,y
分别表征为第i个企业节点的生产行为特征数据、历史溯源行为特征数据的总数据量，t
i,x
、t
i,y
分别表征为第i个企业节点的生产行为特征数据、历史溯源行
为特征数据的总存续时长，表征为第i个企业节点的生产行为特征数据和历史溯源行为特征数据的平均实时数据流。
[0073]
生产行为特征数据或历史溯源行为特征数据的平均实时数据流的越大，映射至现实场景中，生产行为特征数据或历史溯源行为特征数据的数据流越大，则说明该企业节点是生产量、生产频率均较高的企业或溯源需求大的企业，无论为何种，则都表明该企业节点在产业链中具有越高的影响地位，因此将企业节点的影响地位转化为溯源权限得分进行量化；而且生产行为特征数据或历史溯源行为特征数据的平均实时数据流的越大，还表明该企业节点的生产行为特征数据或历史溯源行为特征数据中包含重要特征的可能性越高，因此对企业节点的生产行为特征数据或历史溯源行为特征数据赋予更高的权重，以在溯源权限得分中保留下重要特征数据，使得溯源权限得分的计算更具可信度。
[0074]
步骤s2、利用bp神经网络对所述溯源模型样本序列进行模型训练得到识别企业节点溯源权限等级的溯源模型，以使得溯源权限等级与企业行为特征的定量映射来实现基于企业行为特征的溯源行为中心化；
[0075]
所述将企业节点的行为特征数据和溯源权限等级映射为溯源模型样本序列，包括：
[0076]
将所述企业节点的行为特征数据和溯源权限等级映射为序列{xi,yi,leveli}，将序列{xi,yi,leveli}作为溯源模型样本序列；
[0077]
其中，leveli表征为第i个企业节点的溯源权限等级，i∈[1,m]，m表征为企业节点的总数量，i为计量常数。
[0078]
利用bp神经网络对所述溯源模型样本序列进行模型训练得到识别企业节点溯源权限等级的溯源模型，包括：
[0079]
将所述溯源模型样本序列{xi,yi,leveli}中的{xi,yi}作为bp神经网络的输入项，以及leveli作为bp神经网络的输出项，基于所述输入项和输出项对所述bp神经网络进行模型训练得到表征行为特征数据和溯源权限等级映射关系的溯源模型；
[0080]
所述溯源模型的表达式为：
[0081]
level＝bp(x,y)；
[0082]
其中，level表征为溯源权限等级，{x,y}表征为行为特征数据，bp表征为bp神经网络。
[0083]
建立溯源模型可实现直接根据企业节点的行为特征数据计算出企业节点的溯源权限等级，提高计算效率。
[0084]
步骤s3、基于溯源模型对钢铁产业链中待识别溯源权限等级的企业节点进行溯源权限等级的识别，并依据溯源权限等级控制企业节点在钢铁产业链中进行双向溯源，以实现基于溯源行为中心化来减少溯源数据在溯源行为进程中的留存量。
[0085]
所述基于溯源模型对钢铁产业链中待识别溯源权限等级的企业节点进行溯源权限等级的识别，包括：
[0086]
依次提取待识别溯源权限等级的企业节点的行为特征数据{xj,yj}，并将所述行为特征数据{xj,yj}输入至溯源模型中得到待识别溯源权限等级的企业节点的溯源权限等级levelj，其中，xj、yj分别表征为第j个待识别溯源权限等级的企业节点的生产行为特征数
据、历史溯源行为特征数据，levelj表征为第j个待识别溯源权限等级的企业节点的溯源权限等级。
[0087]
所述依据溯源权限等级控制企业节点在钢铁产业链中进行双向溯源，包括：
[0088]
依据企业节点的溯源权限等级和溯源权限得分计算出所述企业节点的双向溯源行为权限，并在所述双向溯源行为权限约束下进行双向溯源；
[0089]
所述双向溯源行为权限包括双向溯源深度权限和双向溯源时效权限，所述双向溯源深度权限表征为执行双向溯源行为的企业节点向产业链上游企业节点或产业链下游企业节点的溯源数据查询深度，所述双向溯源时效权限表征为产业链上游企业节点或产业链下游企业节点对执行双向溯源行为的企业节点的溯源数据开放时效，其中，
[0090]
所述双向溯源深度权限的计算公式为：
[0091][0092]
式中，highk表征为第k个企业节点的双向溯源深度，表征为第k个企业节点的溯源权限等级levelk的双向溯源深度上限，scorek表征为第k个企业节点的溯源权限得分，表征为第k个企业节点的溯源权限等级levelk的得分置信区间的下限；
[0093]
所述双向溯源时效权限的计算公式为：
[0094][0095]
式中，timek表征为第k个企业节点的双向溯源时效，表征为第k个企业节点的溯源权限等级levelk的双向溯源时效上限，scorek表征为第k个企业节点的溯源权限得分，表征为第k个企业节点的溯源权限等级levelk的得分置信区间的下限，k为计量常数。
[0096]
随双向溯源深度和时效进行权限约束，可使得具有溯源权限等级越高的企业节点，即在产业链中具有越高的影响地位的企业节点，能够具有越高的双向溯源深度和时效，能够现实场景中解决产量大、生产频率快而对应产生的大量溯源需求，而且对于现实场景中产量小、生产频率慢的企业节点，较低的深度和时效，可实现保障满足企业溯源需求的同时，能够减少溯源系统中对该企业溯源数据的留存，在有限时效内进行并发，实现系统留存并发的可控，从而将剩余资源供应给企业溯源需求大的企业节点，实现系统资源的合理分配，降低数据并发和数据留存也有效的减轻系统压力以及提高系统效率。
[0097]
所述在所述双向溯源行为权限约束下进行双向溯源，包括：
[0098]
所述企业节点在双向溯源时效内向所述产业链上游企业节点或产业链下游企业节点按溯源数据查询深度执行溯源数据的查询以实现双向溯源。
[0099]
所述历史生产行为特征数据和历史溯源行为特征数据在进行加权求和得到企业节点的溯源权限得分前进行了归一化处理。
[0100]
如图2所示，基于上述钢铁产业链的双向溯源方法，本发明提供了一种双向溯源系统，包括：
[0101]
数据处理单元1，用于依次在位于钢铁产业链中多个企业节点处获取表征企业行为特征的行为特征数据，依据行为特征数据对所述企业节点进行溯源权限等级标记，并将企业节点的行为特征数据和溯源权限等级映射为溯源模型样本序列；
[0102]
模型建立单元2，用于利用bp神经网络对所述溯源模型样本序列进行模型训练得到识别企业节点溯源权限等级的溯源模型，以使得溯源权限等级与企业行为特征的定量映射来实现基于企业行为特征的溯源行为中心化；
[0103]
溯源执行单元3，用于基于溯源模型对钢铁产业链中待识别溯源权限等级的企业节点进行溯源权限等级的识别，并依据溯源权限等级控制企业节点在钢铁产业链中进行双向溯源，以实现基于溯源行为中心化来减少溯源数据在溯源行为进程中的留存量。
[0104]
本发明依次在位于钢铁产业链中多个企业节点处获取表征企业行为特征的行为特征数据，依据行为特征数据对所述企业节点进行溯源权限等级标记，并建立溯源模型，以使得溯源权限等级与企业行为特征的定量映射来实现基于企业行为特征的溯源行为中心化，以及依据溯源权限等级控制企业节点在钢铁产业链中进行双向溯源，以实现基于溯源行为中心化来减少溯源数据在溯源行为进程中的留存量。
[0105]
以上实施例仅为本技术的示例性实施例，不用于限制本技术，本技术的保护范围由权利要求书限定。本领域技术人员可以在本技术的实质和保护范围内，对本技术做出各种修改或等同替换，这种修改或等同替换也应视为落在本技术的保护范围内。