[发明专利]一种基于机器学习的商品防伪及趋势分析方法在审
| 申请号： | 201710764813.1 | 申请日： | 2017-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN107563774A | 公开（公告）日： | 2018-01-09 |
| 发明（设计）人： | 黄慧 | 申请（专利权）人： | 浙江惠码科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/00 | 分类号： | G06Q30/00;G06K7/14;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州华知专利事务所33235 | 代理人： | 张德宝 |
| 地址： | 311000 浙江省杭州市杭区五*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及防伪技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的商品防伪及趋势分析方法,一种基于机器学习的商品防伪及趋势分析方法，其特征在于，包括以下步骤对产品的原始信息加密处理得到防伪二维码；对防伪二维码进行扫码解密，并对解密得到的明文进行验证，从而判断产品为假货或正品或风险产品；收集扫码数据，根据扫码数据对风险产品进行风险评估，并确定产品真伪，对于不能确定真伪的产品进行反馈核实；建立DNN神经网络，输入积累的扫码数据，得到真假货判定模型。本发明的有益效果是基于自研加密算法，加密二维码内容，保障一物一码，无法对二维码内容进行穷举。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 商品 防伪 趋势 分析 方法 | ||
【主权项】：
一种基于机器学习的商品防伪及趋势分析方法，其特征在于，包括以下步骤：1)对产品的原始信息加密处理得到防伪二维码；2)对防伪二维码进行扫码解密，并对解密得到的明文进行验证，从而判断产品为假货或正品或风险产品；3)收集扫码数据，根据扫码数据对风险产品进行风险评估，并确定产品真伪，对于不能确定真伪的产品进行反馈核实；4)建立DNN神经网络，输入积累的扫码数据，得到真假货判定模型。
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