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申请/专利权人：江苏中科小达人智能科技有限公司

摘要：本发明公开了基于区块链及人工智能数据集成的资源互通系统，包括：物流信息采集模块、数据管理中心、货物运输监测模块、信息资源互通模块和货物追踪规划模块，通过物流信息采集模块采集需要运输的货物信息和物流链节点信息，通过数据管理中心存储并管理采集到的所有信息，通过货物运输监测模块实时对货物运输过程进行监测，通过信息资源互通模块集成节点数据并预测货物丢失范围，通过货物追踪规划模块建立节点信息资源互通模型，规划找回丢失货物，通过人工智能深度学习并训练出节点信息资源互通模型，实现了跨部门、跨区域信息资源互通，筛除了无效信息，通过货物信息的集成和过滤，加快了找回货物速度，同时减少了信息分析的工作量。

主权项：1.基于区块链及人工智能数据集成的资源互通系统，其特征在于：所述系统包括：物流信息采集模块（S1）、数据管理中心（S2）、货物运输监测模块（S3）、信息资源互通模块（S4）和货物追踪规划模块（S5）；所述物流信息采集模块（S1）用于采集需要运输的货物信息和物流链节点信息；所述数据管理中心（S2）用于存储并管理采集到的所有信息；所述货物运输监测模块（S3）用于实时对货物运输过程进行监测；所述信息资源互通模块（S4）用于集成节点数据并预测货物丢失范围；所述货物追踪规划模块（S5）用于建立节点信息资源互通模型，规划找回丢失货物；所述信息资源互通模块（S4）包括物流路径获取单元、节点信息集成单元和丢失范围预测单元，所述物流路径获取单元用于依据货物运输顺序、运输路线和节点位置数据连接物流链节点，获取物流路径；所述节点信息集成单元用于将物流链节点上记录的丢失货物信息进行集成；所述丢失范围预测单元用于预测货物丢失的范围；所述货物追踪规划模块（S5）包括资源互通模型建立单元、信息有效测试单元、有效信息分析单元和货物找回规划单元，所述资源互通模型建立单元用于通过神经网络集成信息并建立物流链节点间资源互通模型；所述信息有效测试单元用于通过人工智能训练资源互通模型测试节点信息的有效程度；所述有效信息分析单元用于比较节点信息对找回丢失货物的有效程度，按照有效程度从大到小的顺序分析节点上记录的丢失货物信息；所述货物找回规划单元用于得到节点信息分析结果，依据分析结果规划找回丢失货物；利用所述物流路径获取单元获取丢失货物的运输路径，获取到物流链节点需要运输的货物数量集合为B={B1，B2，...，Bk+1}，货物丢失前显示的位置到节点的距离集合为d={d1，d2，...，dk+1}，随机一个节点需要与丢失货物同时运输的货物的体积集合为v={v1，v2，...，vp}，其中，p表示随机一个节点需要与丢失货物同时运输的货物数量，根据下列公式计算随机一个物流链节点对货物丢失的影响程度Qi： ；其中，Vi表示丢失货物的体积，vj表示对应节点上需要与丢失货物同时运输的随机一个货物的体积，Bi表示对应物流链节点需要运输的货物数量，di表示货物丢失前显示的位置到对应节点的距离，得到物流链节点对货物丢失的影响程度集合为Q={Q1，Q2，…，Qk+1}，利用所述丢失范围预测单元预测货物丢失范围：筛选出对货物丢失的影响程度最大的物流链节点，最大影响程度为Qmax，预测货物丢失范围为：以对货物丢失的影响程度最大的物流链节点为圆心，半径为d’的圆形范围内，其中，d’表示货物丢失前显示位置到对货物丢失的影响程度最大的物流链节点的距离；获取到k+1个物流链节点记录的货物信息与丢失货物信息的关联度集合为s={s1，s2，…，sk+1}，设置神经元输入偏差值为a，建立物流链节点间资源互通模型：，其中，si值是神经元的输入，si表示随机一个物流链节点记录的货物信息与丢失货物信息的关联度，Qi值是输入的权重，Qi表示随机一个节点对货物丢失的影响程度，k+1是输入的数量，将经过函数进行变换得到处理结果：，处理结果yi表示随机一个物流链节点记录的丢失货物信息的有效程度，其中，，表示参数变换系数，得到所有物流链节点记录的丢失货物信息的有效程度集合为y={y1，y2，…，yk+1}，将信息有效程度信息传输到所述有效信息分析单元中。

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