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龙图腾网获悉上海绿泽生物科技有限责任公司申请的专利一种基于二维码的称重数据智能化处理系统及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：CN120217022B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510695678.4，技术领域涉及：G06F18/2321；该发明授权一种基于二维码的称重数据智能化处理系统及方法是由刘军阳;宋彬;李卫兵;金冠儒;江红涛;乔华设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于二维码的称重数据智能化处理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理的技术领域，公开了一种基于二维码的称重数据智能化处理系统及方法。本发明首先使用改进的密度聚类算法对初始称重数据集合进行异常称重数据识别，将初始称重数据集合分成异常称重数据集合和正常称重数据集合；其次，基于改进的粒子群优化算法对BP神经网络中权值和阈值进行优化，得到BP神经网络预测模型；再根据正常称重数据集合和BP神经网络预测模型验证异常称重数据集合，并进行异常数据修正和缺失数据填补，得到处理好的称重数据集合；最后对处理好的称重数据集合进行数据编码、纠错编码和掩膜处理，生成最终称重数据二维码。本发明通过对称重数据进行分析处理，实现称重数据智能化处理目的，方法客观准确。

本发明授权一种基于二维码的称重数据智能化处理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于二维码的称重数据智能化处理方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取相关物品称重数据，组成初始称重数据集合，使用改进的密度聚类算法对所述初始称重数据集合进行异常称重数据识别，得到异常称重数据集合和正常称重数据集合； 所述S1包括以下步骤： S11、使用称重设备获取相关物品称重数据，所述相关物品包括物流仓储物品、工业生产物品、农产品加工物品，得到初始称重数据，组成初始称重数据集合，使用改进的密度聚类算法对所述初始称重数据集合进行数据划分，识别得到异常称重数据，具体步骤如下： S111、在所述初始称重数据集合中随机选取初始称重数据，记为核心数据点，以所述核心数据点为中心，寻找离核心数据点距离最近的k个初始称重数据，组成核心距离集合A＝{a1,a2,a3,...,ak}，其中ak表示核心数据点和距离最近的第k个初始称重数据的距离；设定半径参数，将半径参数置为ak，以所述核心数据点为中心，半径参数为半径形成初始圆形簇，依次选取初始称重数据集合中其他初始称重数据为核心数据点，得到若干个初始圆形簇；在若干簇中选取任意簇，记为标记簇，在标记簇范围内寻找不在若干簇范围内的初始称重数据，记为未标记称重数据，并进行邻域拓展，直至标记簇范围内不存在未标记称重数据，得到拓展簇； S112、设定拓展簇中第b个初始称重数据为rb，距离初始称重数据rb最近的k个初始称重数据记为rk,b，计算拓展簇中初始称重数据rb的平均距离，计算公式如下： 其中，B表示拓展簇中初始称重数据rb的平均距离，drb,rk,b表示初始称重数据rb和初始称重数据rk,b的距离，α表示拓展簇； 计算拓展簇中其他初始称重数据的平均距离，将平均距离小于半径参数对应的初始称重数据记为离群点，所述离群点即异常称重数据； S12、统计所述初始称重数据集合中全部异常称重数据，将异常称重数据组成异常称重数据集合，初始称重数据集合中其他初始称重数据组成正常称重数据集合； S2、训练BP神经网络，使用优化算法对BP神经网络中权值和阈值进行优化，得到BP神经网络预测模型； S3、根据所述正常称重数据集合，使用BP神经网络预测模型预测值验证所述异常称重数据集合，并进行异常数据修正和缺失数据填补，得到处理好的称重数据集合； S4、所述处理好的称重数据集合进行数据编码后，得到新的二进制编码，对所述新的二进制编码再进行纠错编码和掩膜处理，得到最终称重数据二维码，并实现识别读取，完成称重数据智能化处理。

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