公开(公告)号：CN118278950A

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202410442390.1

申请日：2024-04-12

Applicant: 中国标准化研究院

Inventor： 宫文如 ,  杨景娜 ,  禄雨薇 ,  廖景行

IPC: G06Q30/018 ,  G06Q10/0639 ,  G06Q50/04

Abstract: 本发明涉及质量事故溯源技术领域，具体公开一种基于区块链的产品质量事故溯源方法及系统，该方法包括：供应链信息获取、供应链信息提取、供应链信息分析以及事故溯源定位，通过需质检产品生产信息、需质检产品加工信息、需质检产品运输信息以及需质检产品销售信息，分别分析得出需质检产品的生产影响质量指数、需质检产品的加工影响质量指数、需质检产品的运输影响质量指数以及需质检产品的销售影响质量指数，由此筛选得到需质检产品事故出现区块，并对需质检产品进行质量事故溯源定位，有助于快速找到产品质量事故的根源，并采取针对性的措施对产品质量进行提升，提高解决产品质量事故的效率。

公开(公告)号：CN118154227A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410465896.4

申请日：2024-04-18

Applicant: 中国标准化研究院

Inventor： 支云杰 ,  廖景行 ,  宫文如

IPC: G06Q30/0201 ,  G06Q10/04 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/27

Abstract: 本发明涉及满意度调查技术领域，具体公开一种消费者满意度调查模型的建模方法，该方法包括：获取消费者食品购买满意度调查评价数据集，对消费者食品购买满意度调查评价数据集进行数据预处理并进行数据划分和特征提取及转换，构建消费者满意度调查模型，输出消费者满意度评估指数，优化消费者满意度调查模型输出优化消费者满意度评估指数，对消费者食品购买满意度进行提示，本发明解决了当前对消费者食品购买满意度进行建模时未采集多元化数据，导致模型无法全面反映消费者的需求和偏好的问题，并对所建立的消费者满意度调查模型进行优化，提供了对未来消费者满意度变化的准确预测，有助于企业制定有效的战略和改进计划。

公开(公告)号：CN117893100B

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202410297455.8

申请日：2024-03-15

Applicant: 中国标准化研究院

Inventor： 禄雨薇 ,  宫文如 ,  杨景娜 ,  廖景行

IPC: G06Q10/0639 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及数据更新技术领域，具体公开一种基于卷积神经网络的质量评价数据更新模型的构建方法，该方法包括：采集原始质量评价模型的产品质量评价历史数据，确定原始质量评价模型的质量评价数据更新频率；根据产品质量评价历史数据，并获取原始质量评价模型邻近一次用于数据更新的质量评价数据，建立第一数据样本集和第二数据样本集，对原始质量评价模型进行数据更新；对质量评价数据更新后的质量评价模型进行模型性能测试，判定质量评价数据更新的有效评估结果。本发明通过确定质量评价模型的数据更新频率，对模型中数据样本进行更新，同时通过评估质量评价数据更新的有效性，从而提高模型的性能和准确性。

公开(公告)号：CN118278950B

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202410442390.1

申请日：2024-04-12

Applicant: 中国标准化研究院

Inventor： 宫文如 ,  杨景娜 ,  禄雨薇 ,  廖景行

IPC: G06Q30/018 ,  G06Q10/0639 ,  G06Q50/04

Abstract: 本发明涉及质量事故溯源技术领域，具体公开一种基于区块链的产品质量事故溯源方法及系统，该方法包括：供应链信息获取、供应链信息提取、供应链信息分析以及事故溯源定位，通过需质检产品生产信息、需质检产品加工信息、需质检产品运输信息以及需质检产品销售信息，分别分析得出需质检产品的生产影响质量指数、需质检产品的加工影响质量指数、需质检产品的运输影响质量指数以及需质检产品的销售影响质量指数，由此筛选得到需质检产品事故出现区块，并对需质检产品进行质量事故溯源定位，有助于快速找到产品质量事故的根源，并采取针对性的措施对产品质量进行提升，提高解决产品质量事故的效率。

公开(公告)号：CN117893100A

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202410297455.8

申请日：2024-03-15

Applicant: 中国标准化研究院

Inventor： 禄雨薇 ,  宫文如 ,  杨景娜 ,  廖景行

IPC: G06Q10/0639 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及数据更新技术领域，具体公开一种基于卷积神经网络的质量评价数据更新模型的构建方法，该方法包括：采集原始质量评价模型的产品质量评价历史数据，确定原始质量评价模型的质量评价数据更新频率；根据产品质量评价历史数据，并获取原始质量评价模型邻近一次用于数据更新的质量评价数据，建立第一数据样本集和第二数据样本集，对原始质量评价模型进行数据更新；对质量评价数据更新后的质量评价模型进行模型性能测试，判定质量评价数据更新的有效评估结果。本发明通过确定质量评价模型的数据更新频率，对模型中数据样本进行更新，同时通过评估质量评价数据更新的有效性，从而提高模型的性能和准确性。