[发明专利]食品安全大数据自动编码与全链条溯源体系

权利要求书

1.食品安全大数据自动编码与全链条溯源系统，其特征是：包括，食品安全大数据自动编码与全链条溯源系统根据自动编码与全链条溯源规则将根据食品安全大数据的特征对采集的数据进行自动编码、根据风险评估模型进行风险评估和预警、根据风险评估和预警结果进行解码、对食品安全事件或隐患进行溯源，食品安全大数据包括食品生产加工全产业链各节点产生的食品安全数据和危害因子风险评估值；

自动编码与全链条溯源规则根据产业链顺序对生产或加工节点进行数字或字母或数字、字母组合编码，各生产或加工节点对食品种类、来源、描述对象、用途、产生主体、产生地址、产生时间和危害因子风险评估值进行数字或字母或数字、字母组合编码，得到各生产或加工节点的溯源编码；

根据物流顺序对物流节点进行数字或字母或数字、字母组合进行编码，各物流节点对食品种类、来源、描述对象、用途、运输主体、仓储地址、运输时间进行数字或字母或数字、字母组合编码，得到各运输节点的溯源编码；

根据溯源编码从消费终端逆向回溯生产源头各个节点的对应信息，确定食品安全事件危害源头对应的节点，再从此节点正向追溯各节点信息确定危害终点，从而对食品的整个生产经营活动进行风险防控和食品安全事故责任溯源；

自动编码与全链条溯源规则实现的步骤为：

S1.将食品安全大数据根据产业链顺序、物流顺序和食品安全信息内容，在终端产品上赋予食品生产全链条信息，形成标准化代码，即数据编码，数据编码由溯源编码和质量安全码组成；

S2.根据溯源编码先逆向回溯确定危害源头，再正向追溯至危害终点，进行全链条或各节点风险防控以及确定食品安全事件源头，确定食品安全生产链中各危害节点；

食品安全大数据还包括用于源头控制的农业数据、用于加工过程管理的食品工业数据、企业管理数据、用于流通管理的物流数据、用于营销管理的商超零售数据、用于餐饮管理的数据、用于食品安全事件识别与发掘的食品安全事件数据、用于食品特征识别和危害因子发现的食品属性数据以及用于标准化执行和处置决策的规范标准数据；

食品安全大数据自动编码与全链条溯源系统包括食品安全数据处理模块、食品安全风险评估模块和食品安全溯源模块，食品安全数据处理模块包括食品安全数据识别与赋码模块、食品安全数据整理模块和食品安全数据挖掘模块，食品安全溯源模块包括编码解析模块和节点溯源模块；

食品安全数据处理模块用于根据自动编码与全链条溯源规则对食品安全大数据进行数据编码、数据整理和数据挖掘；

食品安全数据处理模块实现的步骤为：

S1a.食品安全数据识别与赋码模块识别食品数据所隐含的种类、或来源、或用途、或生产主体、或生产地址、或生产时间、或产品批次、或产品码或这些信息组合，并对数据进行数据编码，并将数据信息传给食品安全数据整理模块；

S1b.食品安全数据整理模块对食品数据进行数据清洗：对不正常数据的去除、修正、填补，以及数据补全，包括增加日期、地址、任务、事件，将完整、正确、一致的数据信息存入数据仓库中；

S1c.食品安全数据挖掘模块根据数据仓库中的数据信息，根据关联规则和特征选择处理信息，得出有用的分析信息；

食品安全风险评估模块用于构建食品安全风险等级模型，评估食品安全风险程度；

食品安全溯源模块用于根据自动编码与全链条溯源规则回溯并确定食品安全事件源头，追溯并确定食品安全危害点；

编码解析模块用于逆向解析出编码的数据特征，包括食品种类、来源、危害因子名称及其含量、食品安全风险程度、描述对象、用途、产生主体、产生地址和产生时间；

节点溯源模块用于从产业链的消费终端逆向回溯确定食品安全事件危害源头，再正向追溯确定危害终点；

食品安全溯源模块实现的步骤为：

S2a.编码解析模块根据自动编码与全链条溯源规则逆向解析出溯源编码中所包含的食品信息；

S2b.节点溯源模块从消费终点到食品原料种植或养殖的方向回溯排查危害节点，根据各节点责任主体的食品生产的交易信息和危害因子风险评估值，确定食品安全事件的危害源头，再正向追溯确定危害终点，从而确定食品安全事件的所有发生节点,以及对应的责任主体和责任人；

食品安全数据识别与赋码模块用于识别食品生产过程不同阶段不同主体产生的数据，以及对食品生产加工过程中形成的数据进行数据编码；

食品安全数据整理模块用于对食品数据进行数据清洗和数据补全；

食品安全数据整理模块实现的步骤为:

Sa1.数据获取：从食品安全数据识别与赋码模块获取识别的数据；

Sa2.数据清洗补全：去掉缺失数据、异常数据和不一致数据，补全必要数据；

Sa3.数据整合：对不同数据源进行整理；

Sa4.数据类型转换：对不同字段数据类型进行转换；

Sa5.分组汇总：对数据进行各个维度的计算；

食品安全数据挖掘模块用于对非结构化数据进行结构化处理，以及对隐藏信息进行分析处理；

食品安全数据挖掘模块实现的步骤为:

Sb1.从食品安全数据整理模块处理后的食品数据对非结构化数据进行结构化处理，提取食品安全数据有关的元数据，采用了文件模板的方式，把文件分为文件字段名、字段类型、索引创建数据表，将不定长或无固定格式的数据统一为固定格式或有限长度的数据；

Sb2.对食品安全数据隐含信息进行挖掘：将结构化的食品数据进行特征选择，根据关联规则选取食品安全检测标准相关数据集根据每个特征与相应变量的相关性，过滤掉相关性较低的特征；

Sb3.将数据变量传入食品数据评估模块进行食品安全风险评估。