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龙图腾网获悉浙江蓝箭称重技术有限公司申请的专利一种基于主动学习的电子秤称重防篡改方法及系统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：CN120316834B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202510393765.4，技术领域涉及：G06F21/64；该发明授权一种基于主动学习的电子秤称重防篡改方法及系统是由顾林德;许杰;贺军;高应能;韩羽琦;吕志坚设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于主动学习的电子秤称重防篡改方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于主动学习的电子秤称重防篡改方法及系统，包括S1、通过多维传感器生成并预处理原始数据集，形成标准化数据集；S2、基于主动学习算法建立动态异常检测模型，计算数据的置信度得分；S3、利用多层次加密算法对标准化数据集进行加密处理，基于加密关联数据集合构建链式数据存储结构；S4、构建云端溯源管理平台及全生命周期管理模型；S5、配置模块化智能硬件；S6、通过实时多节点协同监测技术，建立联动校验机制，通过智能判别算法对多节点异常行为进行综合分析；S7、结合移动端应用和近场通讯技术，为用户提供实时称重数据和溯源信息。本发明具备防篡改能力强、检测精度高、监管效率高和用户监督便捷的优点。

本发明授权一种基于主动学习的电子秤称重防篡改方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于主动学习的电子秤称重防篡改方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取电子秤的实时称重数据、设备运行状态数据和外部环境参数，生成原始数据集，并进行预处理，形成标准化数据集； S2、建立动态异常检测模型，将标准化数据集输入动态异常检测模型，通过计算标准化数据集中数据的置信度得分，筛选高置信度数据用于动态异常检测模型在线更新，对低置信度数据进行人工标注，完成标注后再次更新动态异常检测模型； S3、对标准化数据集进行加密处理，并构建唯一标识符集合，将加密数据和唯一标识符集合进行关联存储，生成加密关联数据集合，基于加密关联数据集合构建链式数据存储结构，并在链式数据存储结构的基础上嵌入溯源信息，生成链式溯源数据集合； S4、构建云端溯源管理平台及全生命周期管理模型，通过全生命周期管理模型记录电子秤设备的各环节数据，并通过时间戳和版本控制对各环节数据实现动态追踪和实时校验； S5、集成模块化智能硬件，当检测到传感器信号异常和电路被非授权改动时，触发硬件锁定功能，同时记录事件并生成警报信息； S6、通过实时多节点协同监测技术，建立多个电子秤节点间的联动校验机制，对复杂场景下的作弊行为进行识别与定位； S7、结合移动端应用和近场通讯技术，为用户提供实时称重数据和溯源信息； 所述S4具体包括： S41、将链式溯源数据集合上传至云端溯源管理平台，基于全生命周期管理模型对链式溯源数据集合进行初始化，得到初始化后的溯源数据集合，其中包括电子秤设备标识符、生产日期、校准参数、维护记录和使用场景信息 S42、基于时间戳生成机制，为溯源数据集合中的每条数据记录附加唯一时间戳，时间戳的计算规则为： 其中，表示数据上传的基准时间，为每条记录上传时的相对时间偏移量； S43、依据版本控制机制对溯源数据集合进行历史状态管理，生成多版本溯源数据集合，其中表示溯源数据集合在第个版本的状态； S44、结合全生命周期管理模型，将多版本溯源数据集合与设备的生产、校准、维护及使用信息进行多维关联存储，生成全生命周期关联数据集合； S45、利用云端溯源管理平台对全生命周期关联数据集合进行动态追踪和实时校验，在校验通过后，生成校验记录集合，在校验失败时触发异常处理机制，将异常记录存储为异常数据集合。

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