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龙图腾网恭喜山东省农业技术推广中心(山东省农业农村发展研究中心)申请的专利一种菌草生产过程环境溯源追踪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：CN119168668B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411621178.8，技术领域涉及：G06Q30/018；该发明授权一种菌草生产过程环境溯源追踪系统是由赵淑芳;李秋梅;崔慧;常尚连;于晓庆;魏德军;汪丽设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种菌草生产过程环境溯源追踪系统在说明书摘要公布了：本发明涉及环境溯源技术领域，具体为一种菌草生产过程环境溯源追踪系统，包括数据采集模块、数据分析模块和溯源追踪模块。数据采集模块用于采集菌草的环境数据和质量数据。数据分析模块用于构建狼群算法优化孤立森林算法的异常数据分析模型，并构建蜣螂算法优化的SVM‑LSTM网络模型。溯源追踪模块用于对菌草生产过程进行标记，并将异常数据输入菌草溯源分析模型中，对异常数据的来源进行溯源追踪。本发明利用基于狼群算法优化孤立森林算法分析异常数据，具有更好的区分能力，适应性更强，提高异常检测的准确度，同时结合蜣螂算法优化的SVM‑LSTM网络模型进行环境溯源追踪，加快了模型的收敛速度，使得训练过程更加高效，提高了整体的运行效率。

本发明授权一种菌草生产过程环境溯源追踪系统在权利要求书中公布了：1.一种菌草生产过程环境溯源追踪系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于采集菌草生长、加工及售出阶段的全部环境数据和质量数据；数据分析模块，包括异常数据分析单元、分析模型构建单元、模型优化单元、模型训练单元；所述异常数据分析单元用于在采集的所述环境数据和所述质量数据中分析出异常数据；所述分析模型构建单元用于构建基于SVM-LSTM网络模型的菌草溯源分析模型；所述模型优化单元用于采用蜣螂算法对所述菌草溯源分析模型进行优化；所述模型训练单元用于对优化后的菌草溯源分析模型进行训练，保留精确度最高的模型参数；所述异常数据分析单元的具体分析过程如下：构建多元数据集；定义多元数据集为X={x1，x2，…，xn}，xi={Ei，Mi，Qi}（i=1,2，…，n），其中，Ei为环境数据，Mi为管理数据，Qi为质量数据；构建基于孤立森林算法的异常数据分析模型；采用狼群算法优化异常数据分析模型；采用预先获取的训练集、测试集对所述异常数据分析模型进行训练，保留满足准确率的模型参数；将训练后的所述异常数据分析模型在所述多元数据集上运行，输出异常数据；所述狼群算法优化异常数据分析模型的具体过程如下：计算样本xi在所有决策树中的平均路径长度Lxi，公式表达为： 式中，i=1,2,3，……，n，n为决策树的数量，为样本xi在孤立森林中到达最近叶子节点的路径长度；设置异常得分Sxi作为适应度，计算公式表达为： 式中，c是用于控制异常得分的参数，设置为异常值的估计比例；初始化狼群：随机生产N个狼的位置；将适应度最高的狼作为领导者，对每只狼进行位置更新，公式如下： 式中，是第j只狼在第t次迭代的位置向量，A和C是系数向量，根据狼群算法的参数动态调整，Dj是第j只狼与当前最佳位置之间的距离向量，Dα和Dβ分别是第j只狼与狼群中领导者和次好狼之间的距离向量；狼群算法迭代结束后，位置向量指向的异常得分最高的样本被识别为潜在的异常数据；其中，所述分析模型构建单元构建菌草溯源分析模型的具体过程如下：构建基础SVM网络模型；将SVM的输出作为LSTM网络的输入，构建基础LSTM网络模型；溯源追踪模块，包括标记单元、环境溯源追踪单元；所述标记单元用于对菌草生产过程进行标记，并记录菌草从种植到售出的全部信息；所述环境溯源追踪单元用于判断所述异常数据的综合重要度是否高于预设的重要度阈值，是则将异常质量数据输入优化后的菌草溯源分析模型中，对所述异常质量数据的菌草环境数据进行溯源追踪，得到溯源的菌草环境数据。

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