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申请/专利权人：中南大学

摘要：本发明公开一种基于区块链的碳排放监测核查方法、装置、设备及介质，所述碳排放监测核查方法包括获取监测企业的当前碳排放数据样本；调用异常数据识别智能合约对所述当前碳排放数据样本进行异常数据识别；根据所述当前碳排放数据样本调用可排放额计算智能合约计算所述监测企业的可排放余额；将异常数据识别结果与所述可排放余额上传至区块链。本发明的碳排放监测核查方法，能够对碳排放数据进行实时的异常核查和存证，有效保证系统内碳排放数据的数据质量并提升监管效率。

主权项：1.一种基于区块链的碳排放监测核查方法，其特征在于，包括：获取监测企业的当前碳排放数据样本；调用异常数据识别智能合约对所述当前碳排放数据样本进行异常数据识别，包括应用所述异常数据识别智能合约搭载的ACGMM模型检验所述当前碳排放数据样本是否存在数据离群情况，如果是，则向所述当前碳排放数据样本添加数据离群异常标签，所述ACGMM模型包括对比表示模块、注意力模块、估计网络模块；其中，所述应用所述异常数据识别智能合约搭载的ACGMM模型检验所述当前碳排放数据样本是否存在数据离群情况，包括：获取与所述当前碳排放数据样本对应的所述监测企业的预配置模型参数和预设时长内的历史碳排放数据，所述历史碳排放数据包括多个碳排放数据样本以及各所述碳排放数据样本对应的企业碳排放特征、样本属于各个分布的概率；将所述预配置模型参数载入到所述ACGMM模型，提取所述历史碳排放数据中各碳排放数据样本的数值指标和所述当前碳排放数据样本的数值指标，组成碳排放数据集，所述碳排放数据集为矩阵，矩阵的每一行即为一个样本表示向量，任一所述样本表示向量由其中一碳排放数据样本的数值指标组成；取所述当前碳排放数据样本对应的样本表示向量输入所述对比表示模块，得到对比表示向量；将所述碳排放数据集输入L层的所述注意力模块，得到所述当前碳排放数据样本对应的注意力分布向量；对所述对比表示向量和所述注意力分布向量进行拼接，得到所述当前碳排放数据样本的企业碳排放特征；应用所述估计网络模块对所述企业碳排放特征进行处理，获取所述当前碳排放数据样本属于各个分布的概率；根据所述历史碳排放数据中各所述碳排放数据样本对应的企业碳排放特征以及样本属于各个分布的概率、所述对比表示模块、所述注意力模块与所述估计网络模块的输出值计算均值、协方差矩阵： ， ， ，其中，B为碳排放数据集包含的样本表示向量个数，K为估计网络分类的子分布个数，为第k个子分布的概率，为第k个子分布的均值，为第k个子分布的协方差，表示样本表示向量的企业碳排放特征与第k个子分布的均值之差的转置；根据所述当前碳排放数据样本的企业碳排放特征、所述均值以及所述协方差矩阵计算所述当前碳排放数据样本的企业碳排放特征的能量值；判断所述当前碳排放数据样本的所述能量值是否大于预设的参考阈值，如果是，则返回当前碳排放数据存在数据离群情况的识别结果；根据所述当前碳排放数据样本调用可排放额计算智能合约计算所述监测企业的可排放余额；将异常数据识别结果与所述可排放余额上传至区块链。

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百度查询： 中南大学 基于区块链的碳排放监测核查方法、装置、设备及介质