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申请/专利权人：北京工商大学

摘要：本发明提出一种基于集成DEMATEL‑ISM模型的粮油质量安全区块链风险分析及优化方法，涉及区块链、人工智能及食品安全交叉应用领域。本发明针对粮油质量安全特定场景，从粮油质量安全区块链系统环节、风险出发，构建粮油质量安全区块链风险指标体系，采用集成DEMATEL‑ISM模型的方法构造粮油质量安全区块链风险因素多层递阶有向图，并对粮油质量安全区块链网络风险进行系统性地分析与评价，在此基础上构建粮油质量安全区块链优化网络结构模型。本发明使得粮油质量安全区块链各环节风险因素及传导关系更具解释性，优化了粮油质量安全区块链网络结构，且提高了共识速度和效率，降低了计算能耗以及可能发生的信息泄露风险。

主权项：1.一种基于DEMATEL-ISM的粮油质量安全区块链风险分析及优化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，构建粮油质量安全区块链风险指标体系；所述风险指标体系从三个维度获取六类风险，分别是：供应链维度的生产、加工、储运、销售风险，区块链维度的区块链风险以及监管维度的监管风险；其中，生产风险包括的风险因素有环境条件、土壤水质条件、化肥农药施用情况以及晾晒情况；加工风险包括的风险因素有原粮质量、加工设备及工艺情况、加工环境卫生情况、非法添加剂使用情况以及包装材料；储运风险包括的风险因素有仓库运输环境、熏蒸施药措施及仓储时间；销售风险包括的风险因素有粮油产品流通销售环境；区块链风险包括的风险因素有数据存储方式、数据源头可靠性以及数据匿名风险；监管风险包括的风险因素有质量检测水平、监管执法力度以及法律法规惩罚机制；为六类风险以及各类风险包含的风险因素标号；步骤2，基于DEMATEL-ISM模型计算粮油质量安全区块链风险指标体系中各风险因素间的中心度和原因度，构造粮油质量安全区块链风险因素多层递阶有向图；其中，DEMATEL表示决策实验室分析法，ISM表示解释结构模型；所述的步骤2中包括：步骤2.1，构建直接影响矩阵，用于描述两两风险要素间的直接影响程度；直接影响矩阵的行和列元素为六类风险及各类风险包含的风险因素；步骤2.2，构建综合影响矩阵；首先采用行和最大值法规范化直接影响矩阵，其次将规范化直接影响矩阵自乘n次，共得到n+1个矩阵，最后将n+1个矩阵相加得到综合影响矩阵；n为直接影响矩阵的行数；步骤2.3，计算六类风险及各风险因素的中心度和原因度；首先对综合影响矩阵中的各行各列分别求和，得到各元素的影响度和被影响度；然后对每个元素，将影响度和被影响度相加得到元素的中心度，将影响度和被影响度相减得到元素的原因度；步骤2.4，构造可达矩阵；首先将步骤2.2得到的综合影响矩阵的对角线元素置零，再与单位矩阵相加得到整体影响矩阵；然后利用整体影响矩阵计算模糊可达矩阵；再对模糊可达矩阵中的所有元素去零和去重后得到阈值集合，进一步确定阀值λ为0.067，根据阈值λ得到标准化可达矩阵；步骤2.5，划分风险因素层级；首先根据标准化可达矩阵确定所有风险因素的可达集、先行集、共同集、起始集以及终止集；再进行风险因素的层级划分；步骤2.6，按照层级依次排列各风险因素，再根据粮油质量安全区块链风险因素变量间的二元关系将各因素变量连接，形成多层递阶有向图；设将步骤1中六类风险包含的风险因素依次标号为R1~R19，得到风险因素的层级划分为：第1层包含的风险因素有R9,R16；第2层包含的风险因素有R13,R14；第3层包含的风险因素有R12,R15；第4层包含的风险因素有R5,R6,R7,R8,R10,R11；第5层包含的风险因素有R2,R3,R4；第6层包含的风险因素有R1,R17,R18,R19；步骤3，基于所述多层递阶有向图获得粮油质量安全区块链风险因素的多层递阶解释结构模型，从该模型中获得各个风险因素对粮油质量安全区块链的影响机理及各风险因素间的传导关系；按照多层递阶解释结构模型来构造粮油质量安全区块链网络，在各个风险因素节点进行共识时，仅和上下层相互关联具有传导关系的节点之间进行共识。

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百度查询： 北京工商大学 一种基于DEMATEL-ISM的粮油质量安全区块链风险分析及优化方法