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申请/专利权人：安徽农业大学
摘要：本发明公开了一种小龙虾的产地溯源及防伪方法，涉及产地溯源技术领域，特征数据输入到训练好的深度学习模型中进行分析，自动识别小龙虾是否存在溯源错误，当识别存在溯源错误时，标记该批次小龙虾并向管理员发送警示信息，当识别不存在溯源错误时，将特征数据代入异常检测算法进行综合分析，依据分析结果识别小龙虾是否存在潜在的溯源风险，当识别存在潜在的溯源风险时，标记该批次小龙虾并向管理员发送警示信息。通过对供应链数据进行学习和特征提取，可以捕捉到数据中的时间序列特征和复杂模式，并且更全面地评估每一批次小龙虾的溯源风险，为小龙虾的产地溯源及防伪提供有力保障。
主权项：1.一种小龙虾的产地溯源及防伪方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：系统收集和处理过去几年的小龙虾供应链数据，利用递归神经网络对供应链数据进行学习，提取出与小龙虾生产和运输过程相关的特征数据，使用特征数据对深度学习模型进行训练，使深度学习模型识别正常的供应链模式；在新的一批小龙虾进入供应链时，系统实时收集供应链数据，通过递归神经网络提取特征数据后，特征数据输入到训练好的深度学习模型中进行分析，自动识别小龙虾是否存在溯源错误，当识别存在溯源错误时，标记新的一批小龙虾并向管理员发送警示信息；当识别不存在溯源错误时，将特征数据代入异常检测算法进行综合分析，依据分析结果识别小龙虾是否存在潜在的溯源风险，当识别存在潜在的溯源风险时，标记新的一批小龙虾并向管理员发送警示信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽农业大学 一种小龙虾的产地溯源及防伪方法
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