CN115841336A - 一种基于云计算的农产品交易流通信息追溯方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于云计算的农产品交易流通信息追溯方法，涉及农产品交易流通技术领域，通过获取到所有的节点信息，之后对所有的节点信息进行归类处理，通过将选中的任一节点信息标记为标本信息；之后将其余的节点信息与标本信息进行比较，从而确定类似值和序匹值，根据类似值和序匹值确定相似值，之后根据相似值确定标本信息的关联信息；根据标本信息和关联信息，得到所有的本位信息及其对应的本位数；根据本位数从所有的本位信息内确认出模板信息；并对所有的模板信息进行归化处理，得到所有的模板信息对应的表头信息；最后在进行农产品交易流通信息过程中，每一步进行溯源时，会自动进行对码分析，确认简化后的储存信息。

Description

一种基于云计算的农产品交易流通信息追溯方法

技术领域

本发明属于农产品交易流通追溯技术领域，具体是一种基于云计算的农产品交易流通信息追溯方法。

背景技术

公开号为CN106127492A的专利公开了一种农产品追溯系统，解决了现有技术中农产品追溯程序繁琐，不准确的问题，其技术方案要点是，包括电子标签：贴于农产品个体表面；扫描枪，用于读取电子标签上的信息；电子秤，用于称量农产品并输出重量检测信号；系统控制模块，用于接收重量检测信号和扫描枪的信息数据；信息磁卡和刷卡机；GPRS模块，耦接于系统控制模块并输出无线信号；云端服务器，用于接收无线信号，本发明的农产品追溯系统，农产品出产之后，通过电子标签对其进行编号，在对农产品进行称重时将农产品的交易信息输入至云端服务器；交易时采用信息磁卡结算，即刷卡后上述信息则自动发送至云端服务器，云端服务器开设有访问接口，可供访问，方便追溯。

当前，针对于农产品的追溯，都是借助云服务器来实现的，然后，农产品的追溯过程中，会存在很多的流程信息，需要占用较大的内容来实现，但是这些农产品的具体流程，一般采用批量、工序化培养，一般会存在很多相似的流程，而针对云服务器来说，越大的云服务器，成本越高，那么如何对这类内容进行压缩处理，这是个问题，基于此，提供一种解决方案。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本发明提出了一种基于云计算的农产品交易流通信息追溯方法。

一种基于云计算的农产品交易流通信息追溯方法，该方法具体包括下述步骤：

步骤一：获取到所有的节点信息，之后对所有的节点信息进行归类处理，归类处理具体方式为：

S1：任选一节点信息，将其标记为标本信息；

S2：之后将其余的节点信息与标本信息进行比较，获取到其余的节点信息与标本信息之间的类似值；

S3：再获取到节点信息与标本信息之间的序匹值；

S4：利用公式计算相似度，相似度＝0.75*类似值+0.25*序匹值，此处0.75和0.25均为预设的权值，用于凸显不同因素的不同重要性；

S5：将相似度超过X1的节点信息标记为标本信息的关联信息；此处X1为预设数值；

S6：之后获取到标本信息及其关联信息，将标本信息和关联信息中内容最多的标记为本位信息，标本信息加上关联信息的个数标记为本位数，此处内容最多指代为字符数最多；

S7：之后获取到剩余的节点信息，重复步骤S1-S6，对所有的节点信息处理完毕，得到所有的本位信息；

S8：得到所有的本位信息及其对应的本位数；

S9：之后将本位数除以本位数之和，得到的数值标记为本位数对应的本位信息的本位占比；

S10：将本位占比超过X2的对应本位信息标记为模板信息，X2位预设数值；得到所有的模板信息；

步骤二：对所有的模板信息进行归化处理，得到所有的模板信息对应的表头信息；

步骤三：之后在进行农产品交易流通信息过程中，每一步进行溯源时，会自动进行对码分析，对码分析具体方式为：

当用户在农产品交易每一步过程中，会自动产生流程信息，并通过扫码的方式录入；

之后自动将流程信息与模板信息进行匹配，获取到相似比超过X3且相似比最高的模板信息，将该模板信息标记为选中模板，并获取到选中模板对应的表头信息，X3位预设数值；

之后将流程信息与模板信息不一致的地方自动获取到不同之处的位置表示，同时将流程信息内不同的地方标记为替换信息，得到位置表示加上替换信息融合形成的标替信息；

得到标替信息和表头信息，将其标记为储存信息。

进一步地，在进行步骤一之前还需进行下述步骤：

获取到目标区域，对目标区域所有的过往农产品的溯源信息进行搜集，存储在云平台内；

对过往农产品的溯源信息进行归纳总结，溯源信息具体包括若干个节点信息。

进一步地，节点信息用于描述对应农产品各个阶段的具体内容。

进一步地，步骤S2中的类似值获取方式为将节点信息和标本信息两者之间的所有文字内容进行一一比较，获取到节点信息中与标本信息一致的文字，将其标记为相似文字数，此处相似文字数不重复计算文字内容，将节点信息和标本信息中字数少的对应数值标记为字总数，将相似文字数除以字总数得到的值标记为类似值。

进一步地，步骤S3中的序匹值具体获取方式为：

将节点信息与标本信息进行比较，将二者一致的文字内容全部按原有顺序留存，得到留存节点信息和留存标本信息，其余删除；

获取到逆序数，逆序数具体定义为当任意留存的文字在留存节点信息中处于的顺序数与留存标本信息中的对应文字顺序数不一致时，将逆序数加一，得到所有的逆序数；

将逆序数除以留存节点信息和留存标本信息中文字数少的数值，之后利用一减去得到的数值得到序匹值。

进一步地，步骤二中的归化处理具体方式为：

S01：获取到所有的模板信息，将所有模板信息中相似的字符全部去除，将去除后剩余的模板信息标记为模异信息；

S02：之后获取到模异信息中字符最少的个数，将其标记为基本数；

S03：从每个模异信息中随机选中对应基本数个数的字符，将其标记为对应模板信息的表头信息；

S04：得到所有的表头信息。

进一步地，在进行完步骤三之后还需进行下述处理，具体为：

步骤四：将模板信息存储到云端，之后将经过步骤五处理的所有流程信息后得到的储存信息同步存储到云端，当需要扫码调取时，会自动根据储存信息中的表头信息找到模板信息，之后根据标替信息对模板信息进行更新替换，得到完成的初始流程信息。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明通过获取到所有的节点信息，之后对所有的节点信息进行归类处理，通过将选中的任一节点信息标记为标本信息；之后将其余的节点信息与标本信息进行比较，从而确定类似值和序匹值，根据类似值和序匹值确定相似值，之后根据相似值确定标本信息的关联信息；

根据标本信息和关联信息，得到所有的本位信息及其对应的本位数；根据本位数从所有的本位信息内确认出模板信息；并对所有的模板信息进行归化处理，得到所有的模板信息对应的表头信息；

最后在进行农产品交易流通信息过程中，每一步进行溯源时，会自动进行对码分析，确认简化后的储存信息，从而实现压缩内容大小的好处；本发明简单有效，且易于实用。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

本申请提供了一种基于云计算的农产品交易流通信息追溯方法；

作为本发明的实施例一，该方法具体包括下述步骤，具体为：

步骤一：获取到目标区域，对目标区域所有的过往农产品的溯源信息进行搜集，存储在云平台内；

步骤二：对过往农产品的溯源信息进行归纳总结，溯源信息具体包括若干个节点信息，节点信息用于描述对应农产品各个阶段，从种子、产地、培育过程、施肥情况等相关内容；

步骤三：获取到所有的节点信息，之后对所有的节点信息进行归类处理，归类处理具体方式为：

S1：任选一节点信息，将其标记为标本信息；

S2：之后将其余的节点信息与标本信息进行比较，获取到其余的节点信息与标本信息之间的类似值；

类似值获取方式为将节点信息和标本信息两者之间的所有文字内容进行一一比较，获取到节点信息中与标本信息一致的文字，将其标记为相似文字数，此处相似文字数不重复计算文字内容，具体举例为：若节点信息中存在某一个字与标本信息中任意字相同，则将相同的字去除，去除之后进行对剩余的再次进行该步骤，得到相似文字数，将节点信息和标本信息中字数少的对应数值标记为字总数，将相似文字数除以字总数得到的值标记为类似值；

S3：再获取到节点信息与标本信息之间的序匹值，具体获取方式为：

将节点信息与标本信息进行比较，将二者一致的文字内容全部按原有顺序留存，得到留存节点信息和留存标本信息，其余删除；

获取到逆序数，逆序数具体定义为当任意留存的文字在留存节点信息中处于的顺序数与留存标本信息中的对应文字顺序数不一致时，将逆序数加一，得到所有的逆序数；

将逆序数除以留存节点信息和留存标本信息中文字数少的数值，之后利用一减去得到的数值得到序匹值；

S4：利用公式计算相似度，相似度＝0.75*类似值+0.25*序匹值，此处0.75和0.25均为预设的权值，用于凸显不同因素的不同重要性；

S5：将相似度超过X1的节点信息标记为标本信息的关联信息；此处X1为预设数值，一般取值为0.9；

S6：之后获取到标本信息及其关联信息，将标本信息和关联信息中内容最多的标记为本位信息，标本信息加上关联信息的个数标记为本位数，此处内容最多指代为字符数最多；

S7：之后获取到剩余的节点信息，重复步骤S1-S6，对所有的节点信息处理完毕，得到所有的本位信息；

S8：得到所有的本位信息及其对应的本位数；

S9：之后将本位数除以本位数之和，得到的数值标记为本位数对应的本位信息的本位占比；

S10：将本位占比超过X2的对应本位信息标记为模板信息，X2位预设数值；得到所有的模板信息；

步骤四：对所有的模板信息进行归化处理，归化处理具体方式为：

S01：获取到所有的模板信息，将所有模板信息中相似的字符全部去除，将去除后剩余的模板信息标记为模异信息；

S02：之后获取到模异信息中字符最少的个数，将其标记为基本数；

S03：从每个模异信息中随机选中对应基本数个数的字符，将其标记为对应模板信息的表头信息；

S04：得到所有的表头信息；

步骤五：之后在进行农产品交易流通信息过程中，每一步进行溯源时，会自动进行对码分析，对码分析具体方式为：

当用户在农产品交易每一步过程中，会自动产生流程信息，并通过扫码的方式录入；

之后自动将流程信息与模板信息进行匹配，获取到相似比超过X3且相似比最高的模板信息，将该模板信息标记为选中模板，并获取到选中模板对应的表头信息，X3位预设数值，一般取值为0.9；

之后将流程信息与模板信息不一致的地方自动获取到不同之处的位置表示，同时将流程信息内不同的地方标记为替换信息，得到位置表示加上替换信息融合形成的标替信息；

得到标替信息和表头信息，将其标记为储存信息；

步骤六：将模板信息存储到云端，之后将经过步骤五处理的所有流程信息后得到的储存信息同步存储到云端，当需要扫码调取时，会自动根据储存信息中的表头信息找到模板信息，之后根据标替信息对模板信息进行更新替换，得到完成的初始流程信息。

作为本发明的实施例二，其与实施例一不同之处在于，步骤四中对所有的模板信息进行归化处理的具体方式不一样，本实施例中给出的归化处理具体方式为：

S01：获取到所有的模板信息，将所有模板信息中相似的字符全部去除，将去除后剩余的模板信息标记为模异信息；

S02：之后获取到模异信息中最后一个字符，将其标记为表头信息；

S03：得到所有的表头信息；

作为本发明的实施例三，其与实施例一不同之处在于，步骤四中对所有的模板信息进行归化处理的具体方式不一样，本实施例中给出的归化处理具体方式为：

S01：获取到所有的模板信息，将其顺序排列之后，得到一个序列号，之后将该序列号标记为对应的表头信息；

等等类似方式还存在诸多。

上述公式中的部分数据均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集的大量数据经过软件模拟得到最接近真实情况的一个公式；公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者通过大量数据模拟获得。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。

Claims (7)

1.一种基于云计算的农产品交易流通信息追溯方法，其特征在于，该方法具体包括下述步骤：

步骤一：获取到所有的节点信息，之后对所有的节点信息进行归类处理，归类处理具体方式为：

S1：任选一节点信息，将其标记为标本信息；

S2：之后将其余的节点信息与标本信息进行比较，获取到其余的节点信息与标本信息之间的类似值；

S3：再获取到节点信息与标本信息之间的序匹值；

S4：利用公式计算相似度，相似度＝0.75*类似值+0.25*序匹值，此处0.75和0.25均为预设的权值，用于凸显不同因素的不同重要性；

S5：将相似度超过X1的节点信息标记为标本信息的关联信息；此处X1为预设数值；

S6：之后获取到标本信息及其关联信息，将标本信息和关联信息中内容最多的标记为本位信息，标本信息加上关联信息的个数标记为本位数，此处内容最多指代为字符数最多；

S7：之后获取到剩余的节点信息，重复步骤S1-S6，对所有的节点信息处理完毕，得到所有的本位信息；

S8：得到所有的本位信息及其对应的本位数；

S9：之后将本位数除以本位数之和，得到的数值标记为本位数对应的本位信息的本位占比；

S10：将本位占比超过X2的对应本位信息标记为模板信息，X2位预设数值；得到所有的模板信息；

步骤二：对所有的模板信息进行归化处理，得到所有的模板信息对应的表头信息；

步骤三：之后在进行农产品交易流通信息过程中，每一步进行溯源时，会自动进行对码分析，对码分析具体方式为：

当用户在农产品交易每一步过程中，会自动产生流程信息，并通过扫码的方式录入；

之后自动将流程信息与模板信息进行匹配，获取到相似比超过X3且相似比最高的模板信息，将该模板信息标记为选中模板，并获取到选中模板对应的表头信息，X3位预设数值；

之后将流程信息与模板信息不一致的地方自动获取到不同之处的位置表示，同时将流程信息内不同的地方标记为替换信息，得到位置表示加上替换信息融合形成的标替信息；

得到标替信息和表头信息，将其标记为储存信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于云计算的农产品交易流通信息追溯方法，其特征在于，在进行步骤一之前还需进行下述步骤：

获取到目标区域，对目标区域所有的过往农产品的溯源信息进行搜集，存储在云平台内；

对过往农产品的溯源信息进行归纳总结，溯源信息具体包括若干个节点信息。

3.根据权利要求2所述的一种基于云计算的农产品交易流通信息追溯方法，其特征在于，节点信息用于描述对应农产品各个阶段的具体内容。

4.根据权利要求1所述的一种基于云计算的农产品交易流通信息追溯方法，其特征在于，步骤S2中的类似值获取方式为将节点信息和标本信息两者之间的所有文字内容进行一一比较，获取到节点信息中与标本信息一致的文字，将其标记为相似文字数，此处相似文字数不重复计算文字内容，将节点信息和标本信息中字数少的对应数值标记为字总数，将相似文字数除以字总数得到的值标记为类似值。

5.根据权利要求1所述的一种基于云计算的农产品交易流通信息追溯方法，其特征在于，步骤S3中的序匹值具体获取方式为：

将节点信息与标本信息进行比较，将二者一致的文字内容全部按原有顺序留存，得到留存节点信息和留存标本信息，其余删除；

获取到逆序数，逆序数具体定义为当任意留存的文字在留存节点信息中处于的顺序数与留存标本信息中的对应文字顺序数不一致时，将逆序数加一，得到所有的逆序数；

将逆序数除以留存节点信息和留存标本信息中文字数少的数值，之后利用一减去得到的数值得到序匹值。

6.根据权利要求1所述的一种基于云计算的农产品交易流通信息追溯方法，其特征在于，步骤二中的归化处理具体方式为：

S01：获取到所有的模板信息，将所有模板信息中相似的字符全部去除，将去除后剩余的模板信息标记为模异信息；

S02：之后获取到模异信息中字符最少的个数，将其标记为基本数；

S03：从每个模异信息中随机选中对应基本数个数的字符，将其标记为对应模板信息的表头信息；

S04：得到所有的表头信息。

7.根据权利要求1所述的一种基于云计算的农产品交易流通信息追溯方法，其特征在于，在进行完步骤三之后还需进行下述处理，具体为：

步骤四：将模板信息存储到云端，之后将经过步骤五处理的所有流程信息后得到的储存信息同步存储到云端，当需要扫码调取时，会自动根据储存信息中的表头信息找到模板信息，之后根据标替信息对模板信息进行更新替换，得到完成的初始流程信息。