北京市农林科学院信息技术研究中心罗娜获国家专利权
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龙图腾网获悉北京市农林科学院信息技术研究中心申请的专利食品生物性污染源识别模型训练方法、识别方法及装置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：CN119941268B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411868728.6，技术领域涉及：G06Q30/018；该发明授权食品生物性污染源识别模型训练方法、识别方法及装置是由罗娜;邢斌;孙传恒设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本食品生物性污染源识别模型训练方法、识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种食品生物性污染源识别模型训练方法、识别方法及装置，该食品生物性污染源识别模型训练方法包括：基于目标农产品的地域信息和交易信息构建流通网络图模型；初始化流通网络图模型，并根据初始化后的流通网络图模型进行多次食品风险传播模拟，得到训练数据集；其中，训练数据集中的每组样本数据包括目标图节点和传播结果快照数据；目标图节点为不同图节点中的至少一项；针对训练数据集中的每组训练数据，以传播结果快照数据为输入，以传播结果快照数据对应的图节点为输出对图卷积神经网络的进行迭代训练，并在图卷积神经网络收敛的情况下，得到食品生物性污染源识别模型。本发明所述方法提高了食品安全污染源识别效率和准确率。
本发明授权食品生物性污染源识别模型训练方法、识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种食品生物性污染源识别模型训练方法，其特征在于，包括： 基于目标农产品的地域信息和交易信息构建流通网络图模型，所述流通网络图模型包括多个图节点，不同的图节点对应不同区域，不同图节点之间的边对应不同区域之间的食品流通信息；边的权重基于对应两个区域之间的食品交易数量、交易金额、地理距离和人口数量之中的至少一项确定； 初始化所述流通网络图模型，并根据初始化后的流通网络图模型进行多次食品风险传播模拟，得到训练数据集；其中，训练数据集中的每组样本数据包括目标图节点和传播结果快照数据；所述目标图节点为所述不同图节点中的至少一项； 针对所述训练数据集中的每组训练数据，以传播结果快照数据为输入，以所述传播结果快照数据对应的图节点为输出对图卷积神经网络的进行迭代训练，并在所述图卷积神经网络收敛的情况下，得到食品生物性污染源识别模型。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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