为提升质量溯源的可信度及有效度,以生食牡蛎为例,应用区块链技术构建了基于危害分析及关键控制点(Hazard analysis and critical control points,HACCP)的质量溯源模型。该模型提取生食牡蛎加工HACCP规范中的关键控制点(Critical contr...为提升质量溯源的可信度及有效度,以生食牡蛎为例,应用区块链技术构建了基于危害分析及关键控制点(Hazard analysis and critical control points,HACCP)的质量溯源模型。该模型提取生食牡蛎加工HACCP规范中的关键控制点(Critical control points,CCP)作为溯源系统监控数据点,并由此设计智能合约,监控数据上下链和对质量进行自动判断,最终应用联盟链平台Hyperledger Fabric实现了该模型的系统溯源。结果表明,系统将HACCP融入智能合约,使用质量控制的关键、有效数据作为溯源数据,并利用区块链中交易的不可篡改性,保证了质量溯源数据的可信度,系统平均交易成功率为99.96%,交易吞吐量可相对平稳地达到377笔/s,平均交易延迟为0.5 s,基本满足生食牡蛎加工过程质量溯源的业务需求。展开更多
为提升水产品危害分析及关键控制点(Hazard analysis and critical control points,HACCP)体系国家标准在保障质量溯源方面的数据可信、可读,以国家标准中的巴氏杀菌蟹肉HACCP计划为例,结合语义建模和区块链技术,提出了巴氏杀菌蟹肉增强...为提升水产品危害分析及关键控制点(Hazard analysis and critical control points,HACCP)体系国家标准在保障质量溯源方面的数据可信、可读,以国家标准中的巴氏杀菌蟹肉HACCP计划为例,结合语义建模和区块链技术,提出了巴氏杀菌蟹肉增强HACCP计划可信可视溯源模型(Enhanced HACCP credibility and visualization traceability model,EHCVTM)。该模型结合国家标准对巴氏杀菌蟹肉HACCP计划进行语义理解,构建巴氏杀菌蟹肉HACCP计划质量安全数据体系(HACCP quality and safety data system,HQSDS)并设计知识表示。为所得的增强HACCP计划的执行数据设计合理的数据存储结构、智能合约,实现“有风险上链,无风险自治”、“高风险直接上链,低风险加密上链”的数据分级存储管理模式。然后借助图数据库实现不同需求的可视化展示。最终实现了基于EHCVTM的HACCP质量溯源应用原型并进行测试。结果表明,基于此模型的应用保障了质量溯源风险数据的可信度,提高了数据反馈时的可读性,增强了质量溯源平台预警能力,使企业内部完成精细化监控,企业外部多方监督,质量安全风险公开,安全责任定位精确。且基于区块链的系统吞吐量达到300笔/s,可基本满足溯源系统的业务需求。该研究为基于HACCP国家标准的水产品质量安全风险监控可信可视溯源提供了新思路。展开更多
为解决花卉病虫害领域中病虫害防治因素关系复杂、知识冗余等问题,结合知识图谱对知识组织和管理的技术,提出一种基于知识图谱的花卉病虫害知识管理方法。首先,根据文献提取包括环境在内的花卉病虫害防治要素,构建花卉病虫害本体模型并...为解决花卉病虫害领域中病虫害防治因素关系复杂、知识冗余等问题,结合知识图谱对知识组织和管理的技术,提出一种基于知识图谱的花卉病虫害知识管理方法。首先,根据文献提取包括环境在内的花卉病虫害防治要素,构建花卉病虫害本体模型并存储在RDF图中,实现对知识规范性和完整性的控制;其次,对花卉病虫害领域文本进行分析,针对分析得到的文本特点,提出融合头尾实体分离“01”标注方法、轻量级双向转换编码表示模型(A lite BERT, ALBERT)和引入词性特征的级联标注模型(CasPOSRel)的抽取框架进行三元组抽取;之后利用自定义RDF2PG映射算法,按照RDF图中的本体模型将抽取到的三元组存入Neo4j数据库中,完成对花卉病虫害知识的存储及管理。实验结果证明提出的抽取框架中标注方法、预训练模型与抽取模型相比基线方法F1值分别提升0.88、4.90、8.57个百分点,同时得到抽取结果F1值为95.07%。通过知识发现表明该知识管理方法能有效组织管理病虫害知识,帮助花卉种植人员进行更为有效的病虫害防治工作。展开更多
文摘为提升质量溯源的可信度及有效度,以生食牡蛎为例,应用区块链技术构建了基于危害分析及关键控制点(Hazard analysis and critical control points,HACCP)的质量溯源模型。该模型提取生食牡蛎加工HACCP规范中的关键控制点(Critical control points,CCP)作为溯源系统监控数据点,并由此设计智能合约,监控数据上下链和对质量进行自动判断,最终应用联盟链平台Hyperledger Fabric实现了该模型的系统溯源。结果表明,系统将HACCP融入智能合约,使用质量控制的关键、有效数据作为溯源数据,并利用区块链中交易的不可篡改性,保证了质量溯源数据的可信度,系统平均交易成功率为99.96%,交易吞吐量可相对平稳地达到377笔/s,平均交易延迟为0.5 s,基本满足生食牡蛎加工过程质量溯源的业务需求。
文摘为提升水产品危害分析及关键控制点(Hazard analysis and critical control points,HACCP)体系国家标准在保障质量溯源方面的数据可信、可读,以国家标准中的巴氏杀菌蟹肉HACCP计划为例,结合语义建模和区块链技术,提出了巴氏杀菌蟹肉增强HACCP计划可信可视溯源模型(Enhanced HACCP credibility and visualization traceability model,EHCVTM)。该模型结合国家标准对巴氏杀菌蟹肉HACCP计划进行语义理解,构建巴氏杀菌蟹肉HACCP计划质量安全数据体系(HACCP quality and safety data system,HQSDS)并设计知识表示。为所得的增强HACCP计划的执行数据设计合理的数据存储结构、智能合约,实现“有风险上链,无风险自治”、“高风险直接上链,低风险加密上链”的数据分级存储管理模式。然后借助图数据库实现不同需求的可视化展示。最终实现了基于EHCVTM的HACCP质量溯源应用原型并进行测试。结果表明,基于此模型的应用保障了质量溯源风险数据的可信度,提高了数据反馈时的可读性,增强了质量溯源平台预警能力,使企业内部完成精细化监控,企业外部多方监督,质量安全风险公开,安全责任定位精确。且基于区块链的系统吞吐量达到300笔/s,可基本满足溯源系统的业务需求。该研究为基于HACCP国家标准的水产品质量安全风险监控可信可视溯源提供了新思路。
文摘为解决花卉病虫害领域中病虫害防治因素关系复杂、知识冗余等问题,结合知识图谱对知识组织和管理的技术,提出一种基于知识图谱的花卉病虫害知识管理方法。首先,根据文献提取包括环境在内的花卉病虫害防治要素,构建花卉病虫害本体模型并存储在RDF图中,实现对知识规范性和完整性的控制;其次,对花卉病虫害领域文本进行分析,针对分析得到的文本特点,提出融合头尾实体分离“01”标注方法、轻量级双向转换编码表示模型(A lite BERT, ALBERT)和引入词性特征的级联标注模型(CasPOSRel)的抽取框架进行三元组抽取;之后利用自定义RDF2PG映射算法,按照RDF图中的本体模型将抽取到的三元组存入Neo4j数据库中,完成对花卉病虫害知识的存储及管理。实验结果证明提出的抽取框架中标注方法、预训练模型与抽取模型相比基线方法F1值分别提升0.88、4.90、8.57个百分点,同时得到抽取结果F1值为95.07%。通过知识发现表明该知识管理方法能有效组织管理病虫害知识,帮助花卉种植人员进行更为有效的病虫害防治工作。
