基于区块链技术的米粉生产数据溯源方法及装置与流程

本发明涉及区块链存储，具体涉及基于区块链技术的米粉生产数据溯源方法及装置。

背景技术：

1、区块链技术是一种通过去中心化的方式记录和传输信息的技术。它的核心特点是将数据分布式存储在多个节点中，并通过加密技术将这些节点连接成一个不可篡改的链条，即区块链。每个区块链节点都拥有整个链条的副本，因此没有单一的中心化控制点，从而保证整个链条数据的安全性，利用区块链的特性对米粉生产中的数据进行验证和记录。通过对米粉生产数据的分析和验证，且结合区块链的不可篡改性追溯米粉的生产环节，从而提高米粉安全管理的可靠溯源。

2、由于区块链技术具有不可篡改的特性，在对米粉生产数据信息链进行溯源过程时，需要在数据链路上逐一遍历排查，这使得溯源过程中需要审查较多的冗余信息，对溯源异常信息的筛查误差率高，溯源过程的效率较低，影响后续对米粉生产数据的分析管理。

技术实现思路

1、为了解决现有技术中溯源过程的效率较低，影响后续对米粉生产数据的分析管理技术问题，本发明的目的在于提供一种基于区块链技术的米粉生产数据溯源方法及装置，所采用的技术方案具体如下：

2、本发明实施例提供了一种基于区块链技术的米粉生产数据溯源方法，所述方法包括：

3、获取每条米粉生产数据，每条米粉生产数据中包含不同种类的生产参数；

4、根据每两条米粉生产数据在不同种类的生产参数的偏差分布情况，获得每两条米粉生产数据的异常度量；基于异常度量对米粉生产数据进行聚类获得生产聚类簇；

5、根据每条米粉生产数据在所处生产聚类簇中其他米粉生产数据的异常度量，每个种类的生产参数对异常度量的影响程度，以及生产聚类簇中米粉生产数据的聚集分布程度，获得每条米粉生产数据的数据异常情况；

6、将每条米粉生产数据及对应的数据异常情况在区块链上进行存储。

7、进一步地，所述异常度量的获取方法包括：

8、对于任意两条米粉生产数据，将该两条米粉生产数据在每个种类的生产参数的差异，作为该两条米粉生产数据在每个种类的参数差异；

9、融合该两条米粉生产数据的所有种类的参数差异，获得该两条米粉生产数据的数值差异指标；

10、根据该两条米粉生产数据的所有种类的参数差异的混乱程度，获得该两条米粉生产数据的分布差异指标；

11、结合该两条米粉生产数据的数值差异指标和分布差异指标，获得该两条米粉生产数据的异常度量。

12、进一步地，所述分布差异指标的获取方法包括：

13、将该两条米粉生产数据的所有种类的参数差异的数值种类的数量，作为该两条米粉生产数据的差异分布数量；

14、计算该两条米粉生产数据的所有种类的参数差异的数值的方差，获得该两条米粉生产数据的差异混乱值；

15、结合该两条米粉生产数据的差异分布数量和差异混乱值，获得该两条米粉生产数据的分布差异指标。

16、进一步地，所述数据异常情况的获取方法包括：

17、根据每个生产聚类簇中米粉生产数据间的异常度量以及米粉生产数据的分布数量，获得每个生产聚类簇的聚集异常可能；

18、在每条米粉生产数据与所处生产聚类簇中其他米粉生产数据之间，根据异常度量与除每个种类的生产参数后的异常度量的变化程度，获得每条米粉生产数据在每个种类生产参数的异常影响度；

19、根据每条米粉生产数据所处生产聚类簇的聚集异常可能以及在每个种类生产参数的异常影响度，获得每条米粉生产数据在每个种类生产参数的参数异常度；

20、结合每条米粉生产数据中所有种类生产参数的参数异常度，获得每条米粉生产数据的数据异常情况。

21、进一步地，所述聚集异常可能的获取方法包括：

22、将每个生产聚类簇中所有米粉生产数据的数量作为每个生产聚类簇的聚类数量；将每个生产聚类簇的聚类数量与所有米粉生产数据的总数量的比值，作为每个生产聚类簇的聚集指标；

23、在每个生产聚类簇中，计算两两米粉生产数据间的异常度量的均值，获得每个生产聚类簇的异常分布指标；

24、结合每个生产聚类簇的聚集指标和异常分布指标，获得每个生产聚类簇的异常显著指标；聚集指标与异常显著指标呈负相关，异常分布指标与异常显著指标呈正相关；

25、将每个生产聚类的异常显著指标与所有生产聚类簇的异常显著指标的和值的比值，作为每个生产聚类簇的聚集异常可能。

26、进一步地，所述异常影响度的获取方法包括：

27、对于任意一条米粉生产数据，计算该米粉生产数据所处生产聚类簇中除该米粉生产数据外的其他所有米粉生产数据在每个种类的生产参数的均值，获得该米粉生产数据在每个种类生产参数的其他均值；

28、基于异常度量的获取过程获取该米粉生产数据的每个种类的生产参数与其他均值间的其他异常度量；

29、依次将每个种类的生产参数作为目标种类，基于异常度量的获取过程获取该米粉生产数据在除目标种类外每个种类的生产参数与其他均值的目标异常度量；

30、将该米粉生产数据的其他异常度量和目标异常度量的差异，作为每条米粉生产数据在目标种类的异常影响度。

31、进一步地，所述参数异常度的获取方法包括：

32、计算每条米粉生产数据中每个种类生产参数的异常影响度与所处生产聚类簇的聚类异常可能的乘积并进行归一化处理，获得每条米粉生产数据在每个种类生产参数的参数异常度。

33、进一步地，所述结合每条米粉生产数据中所有种类生产参数的参数异常度，获得每条米粉生产数据的数据异常情况，包括：

34、将每条米粉生产数据中所有种类生产参数的参数异常度的最大值，作为每条米粉生产数据的异常最值；

35、将每条米粉生产数据中所有种类生产参数的参数异常度的均值，作为每条米粉生产数据的异常均值；

36、将每条米粉生产数据的异常最值与异常均值的乘积进行负相关映射并归一化处理，获得每条米粉生产数据的数据异常情况。

37、进一步地，所述将每条米粉生产数据及对应的数据异常情况在区块链上进行存储，包括：

38、将米粉生产数据及数据异常情况按照数据异常情况从大到小的顺序进行区块链上链。

39、本发明还提供了一种基于区块链技术的米粉生产数据溯源装置，包括：

40、数据获取模块，用于获取每条米粉生产数据，每条米粉生产数据中包含不同种类的生产参数；

41、聚簇分析模块，用于根据每两条米粉生产数据在不同种类的生产参数的偏差分布情况，获得每两条米粉生产数据的异常度量；基于异常度量对米粉生产数据进行聚类获得生产聚类簇；

42、异常分析模块，用于根据每条米粉生产数据在所处生产聚类簇中其他米粉生产数据的异常度量，每个种类的生产参数对异常度量的影响程度，以及生产聚类簇中米粉生产数据的聚集分布程度，获得每条米粉生产数据的数据异常情况；

43、数据上链模块，用于将每条米粉生产数据及对应的数据异常情况在区块链上进行存储。

44、本发明具有如下有益效果：

45、本发明先基于米粉生产数据间的异常度量进行聚类，通过得到的生产聚类簇反映生产数据的近似情况，以便于通过聚类情况评估生产数据的异常，考虑到在米粉生产环节中异常数据的单随机程度高，因此在每个生产聚类簇中通过每个种类的生产参数对异常度量的影响情况，调整异常度量的分析，并聚类簇中的数据聚集情况，从聚类簇的整体异常情况和簇内数据在不同生产参数上的异常影响，综合得到每条米粉生产数据的数据异常情况，反映生产数据中出现异常的可能程度，结合米粉生产数据进行区块链存储。本发明通过在区块链存储前对每条米粉数据优先分析异常情况，结合生产过程的异常环节随机性高的特征，得到数据异常情况一并进行存储，提高精准溯源的分析效率，使米粉生产数据的管理更安全可靠。