买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜唐文超申请的专利一种基于区块链的追溯认证方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118278948B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410326943.7，技术领域涉及：G06Q30/018；该发明授权一种基于区块链的追溯认证方法是由谢代林;陈伟星;饶南设计研发完成，并于2024-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于区块链的追溯认证方法在说明书摘要公布了：本发明涉及区块链技术领域，尤其涉及一种基于区块链的追溯认证方法。该方法包括以下步骤：对原始联盟区块链进行每个联盟成员节点的主次共识节点划分，得到主次联盟链；对区块数据集进行上下游区块的聚类向量关联，得到追溯认证关联数据；对联盟成员数据进行三维信用模型构建，得到三维信用模型；基于三维信用模型进行唯一信用评分关联，得到唯一标识评分数据；对追溯认证关联数据和唯一标识评分数据进行共识概率模型构建，得到特征共识概率模型；基于特征共识概率模型对追溯对齐聚类数据进行追溯信用网络模型构建，得到追溯信用网络模型；进行认证特征信任模型构建，得到认证证明信任概率模型，本发明实现了高效、可靠的区块链追溯认证效果。

本发明授权一种基于区块链的追溯认证方法在权利要求书中公布了：1.一种基于区块链的追溯认证方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取原始联盟区块链；对原始联盟区块链进行每个联盟成员节点的主次共识节点划分，从而得到主次联盟链；步骤S2：基于主次联盟链进行追溯业务数据认证，从而得到待共识追溯数据；对待共识追溯数据进行区块发布，从而得到追溯区块数据；步骤S3：对主次联盟链进行区块数据请求，从而获取区块数据集；对区块数据集进行上下游区块的特征聚类，从而获取追溯对齐聚类数据；对区块数据集进行证明细节特征整合，从而得到认证证明细节数据；对追溯对齐聚类数据以及认证证明细节数据进行聚类向量关联，从而得到追溯认证关联数据；步骤S4：获取联盟成员数据；对联盟成员数据进行三维信用模型构建，从而得到三维信用模型；基于三维信用模型进行唯一信用评分关联，从而得到唯一标识评分数据；步骤S5：对追溯认证关联数据以及唯一标识评分数据进行共识概率模型构建，从而得到特征共识概率模型；基于特征共识概率模型对追溯对齐聚类数据进行追溯信用网络模型构建，从而得到追溯信用网络模型；步骤S6：基于追溯信用网络模型对动态主次联盟链进行唯一标识码的产品追溯请求，从而得到产品追溯数据；对唯一标识评分数据以及认证证明细节数据进行认证特征信任模型构建，从而得到认证证明信任概率模型；步骤S1的具体步骤为：步骤S11：获取追溯业务定义数据以及业务关联数据；步骤S12：对追溯业务定义数据以及业务关联数据进行包括所有相关业务成员的联盟链构建，从而得到原始联盟区块链；步骤S13：基于原始联盟区块链进行联盟成员的客户端注册，并对业务关联数据进行信任基数分配，从而得到联盟信任关联数据；步骤S14：根据联盟信任关联数据对原始联盟区块链进行每个联盟成员节点的主次共识节点划分，从而得到主次联盟链；步骤S2的具体步骤为：步骤S21：基于主次联盟链进行追溯业务数据认证，从而得到待共识追溯数据；步骤S22：对待共识追溯数据进行主次业务节点划分，从而得到优先共识节点数据以及次要共识节点数据；步骤S23：根据优先共识节点数据对待共识追溯数据进行优先共识，当优先共识认证失败时，则对主次联盟链进行失败反馈；当优先共识认证成功时，则对主次联盟链进行信用基数请求，从而获取优先共识信用基数；步骤S24：当优先共识信用基数大于预设的共识阈值时，则对待共识追溯数据进行区块发布，从而得到追溯区块数据；步骤S25：当预设的共识阈值大于优先共识信用基数时，则根据次要共识节点数据对待共识追溯数据进行次要共识，当次要共识认证失败时，则对主次联盟链进行失败反馈；当次要共识认证成功时，则对待共识追溯数据进行区块发布，从而得到追溯区块数据；步骤S3的具体步骤为：步骤S31：对主次联盟链进行区块数据请求，从而获取区块数据集，其中区块数据集包括追溯区块数据、认证成员唯一标识数据、区块状态数据、追溯状态数据以及认证证明数据；步骤S32：对追溯区块数据进行上下游区块的数据整合，从而得到相关区块数据集；步骤S33：对相关区块数据集进行相邻区块的相关性数据分析，从而得到区块相关性数据；步骤S34：根据区块相关性数据对追溯区块数据进行归一化对齐处理，从而得到追溯对齐数据；步骤S35：对追溯对齐数据进行特征聚类，从而获取聚类数据，并根据认证成员唯一标识数据对聚类数据、区块状态数据以及追溯状态数据进行唯一标识，从而得到追溯对齐聚类数据；步骤S36：对认证证明数据进行证明细节特征整合，从而得到认证证明细节数据；步骤S37：对追溯对齐聚类数据以及认证证明细节数据进行聚类向量关联，从而得到追溯认证关联数据；步骤S36的具体步骤为：步骤S361：对认证证明数据进行证明电子图像的灰度处理，从而得到灰度图像数据；步骤S362：对认证证明数据进行检测报告的重要特征提取，从而得到检测重要数据；步骤S363：对灰度图像数据进行签名的边缘颗粒度识别，从而获取签名颗粒度数据；步骤S364：根据签名颗粒度数据对灰度图像数据进行纹理信息分析，从而得到签名纹理数据；步骤S365：对灰度图像数据进行结构边缘检测，从而获取图像结构数据；步骤S366：对图像结构数据进行形状拐点分析，从而得到形状拐点数据；步骤S367：根据形状拐点数据对灰度图像数据进行重复拐点处的特征过滤，从而获取简化图像数据；步骤S368：对简化图像数据进行纹理局部性分析，从而获取局部纹理数据；步骤S369：对局部纹理数据以及签名纹理数据进行证明细节特征整合，从而得到认证证明细节数据。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人唐文超，其通讯地址为：410000 湖南省长沙市高新开发区麓谷街道文轩路27号麓谷钰园F4栋1202；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。