EgoSF:基于区块链的食品安全数据监管集成模型

摘要：

食品供应链中的供给侧种类多、业务杂,监督管理人员难以制定统一模板对上链节点进行安全评估,导致食品安全监管效率差、质量低.EgoSF是一个结合超级账本2.0去中心化和随机森林集成化的基于授权机制的企业级许可食品安全监管集成模型,交易确认时间短且具有高鲁棒性.通过在食品溯源产品中应用EgoSF模型,证明EgoSF可以在食品安全监管过程中提升监督管理人员的工作效率和工作质量,为进一步研究区块链技术与机器学习、数据挖掘的结合和探索区块链技术在食品溯源领域的应用奠定良好基础.

关键词：食品安全、供应链、区块链、超级账本、机器学习

所属期刊栏目：43

分类号：TP391.41;G250;F203

资助基金：国家自然科学基金;青海省藏文信息处理与机器翻译重点实验室/藏文信息处理教育部重点实验室开放课题基金项目;教育部科技司项目

在线出版日期：2022-07-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：195-200