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龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202510925244.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0639；該發(fā)明授權(quán)一種農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量溯源異常檢測(cè)方法是由沈玲玲;吳震;談?dòng)?胡林峰;聶吉意設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-05向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量溯源異常檢測(cè)方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量溯源異常檢測(cè)方法，包括農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量溯源數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)圖結(jié)構(gòu)構(gòu)建、異常檢測(cè)模型構(gòu)建以及利用訓(xùn)練好的模型對(duì)新流入的農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)或批量異常檢測(cè)。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了有效捕捉多源數(shù)據(jù)的時(shí)空關(guān)聯(lián)性，解決了傳統(tǒng)方法中異常信號(hào)被淹沒(méi)的問(wèn)題；自適應(yīng)聚合不同粒度的特征，解決了傳統(tǒng)全局池化方法丟失細(xì)粒度信息的問(wèn)題；采用因果膨脹卷積層，解決了傳統(tǒng)RNN類(lèi)模型難以捕獲超長(zhǎng)程時(shí)間依賴(lài)的問(wèn)題，平衡了誤報(bào)和漏報(bào)的代價(jià)，提高了模型的魯棒性和可靠性。

本發(fā)明授權(quán)一種農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量溯源異常檢測(cè)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量溯源異常檢測(cè)方法，其特征在于，包括： S1、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量溯源數(shù)據(jù)采集，具體為，通過(guò)多源異構(gòu)方式收集與農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)全過(guò)程相關(guān)的數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)覆蓋環(huán)境參數(shù)、農(nóng)事操作事件和檢測(cè)結(jié)果； S2、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量溯源數(shù)據(jù)標(biāo)注，具體為對(duì)采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)簽分配，以構(gòu)建監(jiān)督學(xué)習(xí)所需的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集； S3、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)圖結(jié)構(gòu)構(gòu)建，具體包括將農(nóng)事操作事件作為節(jié)點(diǎn)，環(huán)境參數(shù)作為邊屬性； S4、異常檢測(cè)模型構(gòu)建，所述模型包括輸入層、核心處理模塊以及輸出層，所述輸入層接收所述多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，輸出層則通過(guò)全連接網(wǎng)絡(luò)將聚合特征映射到異常概率分布； S5、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量溯源異常檢測(cè)，利用訓(xùn)練好的模型對(duì)新流入的農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)或批量異常檢測(cè)； 所述多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)圖結(jié)構(gòu)構(gòu)建包括基于當(dāng)前時(shí)刻發(fā)生的農(nóng)事操作事件定義農(nóng)事操作節(jié)點(diǎn)集合，通過(guò)協(xié)方差和標(biāo)準(zhǔn)差量化因果強(qiáng)度定義時(shí)序因果邊集合，將環(huán)境參數(shù)包括溫度和濕度編碼為邊特征矩陣； 所述核心處理模塊包括時(shí)序感知的特征對(duì)齊嵌入、基于譜殘差的多尺度異常增強(qiáng)、層級(jí)圖卷積特征提取、時(shí)序因果膨脹卷積以及多粒度注意力聚合。

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