本发明涉及产品溯源领域，更具体地说，它涉及一种基于区块链的乳制品溯源的方法。
背景技术：
1、区块链在食品溯源领域应用日趋广泛，区块链提供的技术框架确实解决了数据不可篡改的问题。但是，由于区块链是一个分布式的存储系统，底层的技术框架无法更好处理集中式的高并发查询的业务需求，无法存储大量的商品属性值，无法实现高速的随机查询功能等。
技术实现思路
1、本发明提供一种基于区块链的乳制品溯源的方法，解决上述背景技术中提出的技术问题。
2、本发明提供了一种基于区块链的乳制品溯源的方法，包括以下步骤：
3、步骤101，牛奶供应链上的所有参与方在区块链网络中注册身份，获得唯一的加密地址和私钥；
4、步骤102，采集牛奶供应链上的牛奶来源数据，并采用加密哈希算法计算获得一个唯一的数字指纹；
5、步骤103，参与方使用自己的私钥，对计算的数据指纹进行数字签名，并将签名后的数据指纹和时间戳一并上传至区块链网络中；
6、步骤104，区块链网络中的节点根据工作量证明共识机制对新提交的区块进行验证，将该区块加入区块链网络上；
7、步骤105，原始的详细乳制品数据被存储在离线的分布式存储系统中，其存储地址与区块链上的数据指纹对应；
8、步骤106，授权的供应链参与方，通过区块链网络查询获取相应的数据指纹，快速获取相应的原始的详细乳制品数据。
9、在一个优选的实施方式中，包括以下步骤：
10、步骤201，从不同农场收集新鲜牛奶样本，对所有新鲜牛奶样本执行相同的预处理步骤和发酵条件，预处理步骤包括去脂和杀菌，发酵条件包括使用的发酵剂种类、添加量、发酵温度、时间和ph值；
11、步骤202，为预处理后的所有新鲜牛奶样本设定固定的取样时间点，预处理后的所有新鲜牛奶样本在发酵过程中，从发酵开始至发酵完成，根据设定的取样时间点，获取所有新鲜牛奶样本在不同时间点的发酵液样本，采用液相色谱-串联质谱技术对每次取样的发酵液样本进行蛋白质组学分析，获得发酵液样本的蛋白识别数据；
12、步骤203，汇总从所有新鲜牛奶样本在不同时间点的发酵液样本中获取的蛋白识别数据，将多次取样获取的蛋白质识别数据按照取样的时间从前至后排序获取识别数据序列；
13、步骤204，构建农场溯源神经网络模型，将识别数据序列输入农场溯源神经网络模型中，输出牛奶来源的农场的概率分布。
14、在一个优选的实施方式中，步骤202中的蛋白识别数据包括父离子质量数据、子离子序列信息数据、离子类型数据、离子强度数据、同位素分布数据和质量误差数据。
15、在一个优选的实施方式中，构建农场溯源神经网络模型的方法，包括以下步骤：
16、步骤301，对收集到的识别数据序列进行预处理，预处理方式包括标准化、编码和序列分割；
17、步骤302，农场溯源神经网络模型包括输入层、循环层、全连接层和输出层；
18、步骤303，采用交叉熵损失函数作为损失函数以及adam优化器对农场溯源神经网络模型进行训练。
19、在一个优选的实施方式中，农场溯源神经网络模型包括输入层、循环层、全连接层和输出层；
20、输入层：输入层接收经过编码和预处理的蛋白质序列数据xt，每个时间步的输入为该时间点的所有蛋白质的编码向量；
21、xt＝{xm，t，n}
22、其中，x表示第m个样本在第t个时间步上第n个蛋白质的蛋白质序列数据，m表示样本的索引，m∈[1，m]，m表示样本总数，t表示时间步的索引，t∈[1，t]，t表示每个样本的时间序列长度，n表示蛋白质的索引，n∈[1，n]，n表示每个时间步测量的蛋白质数量；
23、循环层：循环层包括输入门、遗忘门、细胞状态更新、输出门和隐藏状态，循环层的输入为经过编码和预处理的蛋白质序列数据xt，输出为最后一时间步的隐藏状态ht；
24、全连接层：全连接层的输入为最后一时间步的隐藏状态ht，输出为一个形状为[m，k]的张量，k为分类类别数，表示农场的数量；
25、全连接层的计算公式为：
26、y＝ρ(whht+bh)
27、其中，y表示每个样本对k个类别的预测分数，wh表示全连接层的权重矩阵，bh表示全连接层的偏置系数，ρ表示线性函数；
28、输出层：输出层的输入为全连接层的输出，输出为每个元素属于相应农场的概率；
29、输出层的计算公式为：
30、
31、其中，p(y＝k丨xt)表示样本属于第k个农场的概率，zk表示全连接层输出的第k个元素，表示所有农场的归一化因子。
32、在一个优选的实施方式中，循环层中的输入门的计算公式为：
33、it＝σ(wixxt+wihht-1+bi)
34、其中，it表示当前时间步的输入门激活值，σ表示sigmoid函数，xt表示当前时间步的输入向量，ht-1表示前一时间步的隐藏状态，bi表示输入门的偏置系数，wix和wih分别表示输入数据和前一时间步隐藏状态到输入门的权重矩阵；
35、循环层中的遗忘门的计算公式为：
36、γf＝σ(wfxxt+wfhht-1+bf)
37、其中，γf表示当前时间步的遗忘门激活值，σ表示sigmoid函数，xt表示当前时间步的输入向量，ht-1表示前一时间步的隐藏状态，bf表示遗忘门的偏置系数，wix和wih分别表示输入数据和前一时间步隐藏状态到遗忘门的权重矩阵；
38、循环层中的细胞状态更新的计算公式为：
39、ct＝γf⊙ct-1+it⊙tanh(wcxxt+wchht-1+bc)
40、其中，ct表示更新后的细胞状态，γf表示当前时间步的遗忘门激活值，it表示当前时间步的输入门激活值，⊙表示逐元素乘法，ct-1表示前一时间步的细胞状态，bf表示细胞状态更新的偏置系数，wcx和wch分别表示输入数据和前一时间步隐藏状态到细胞状态更新的权重矩阵；
41、循环层中的输出门的计算公式为：
42、γo＝σ(woxxt+wohht-1+bo)
43、其中，γo表示被输出到隐藏状态的细胞状态，xt表示当前时间步的输入向量，ht-1表示前一时间步的隐藏状态，bo表示输出门的偏置系数，wox和woh分别表示输入数据和前一时间步隐藏状态到输出门的权重矩阵；
44、循环层中的隐藏状态的计算公式为：
45、ht＝γo⊙tanh(ct)
46、其中，ht表示当前时间步的隐藏状态，ct表示更新后的细胞状态，γo表示被输出到隐藏状态的细胞状态，⊙表示逐元素乘法。
47、在一个优选的实施方式中，获取所有新鲜牛奶样本在不同时间点的发酵液样本的方法包括以下步骤：
48、步骤一、在预先设定的多个时间点，从发酵装置中无菌取出预设体积的发酵液；
49、步骤二、将取出的发酵液加入等体积的变性液中，使蛋白质变性并终止发酵；
50、步骤三、将变性后的样本置于冰浴中，并尽快转运至实验室制备样本；
51、步骤四、对变性样本进行还原和烷基化处理，使蛋白质链上的二硫键断裂并封闭游离巯基；
52、步骤五、使用蛋白酶k进行酶解，将蛋白质消化为多肽片段；
53、步骤六、对消化后的肽段进行固相萃取纯化步骤，除去盐分和杂质；
54、步骤七、将纯化后的肽段溶于适当的流动相溶液中，配制成ms检测样本。
55、在一个优选的实施方式中，采用液相色谱-串联质谱技术分析的方法，包括以下步骤：
56、步骤一、采用正相或反相色谱柱对肽段进行分离；
57、步骤二、将色谱分离出的肽段在线进行电喷雾电离，产生加和离子；
58、步骤三、利用高分辨质量分析器对肽段离子进行质量扫描并测量质量；
59、步骤四、对肽段离子进行碰撞诱导离子解离，产生子离子；
60、步骤五、通过质量分析得到父离子和子离子的质量数据，形成ms谱图，再从ms谱图中获取蛋白识别数据；
61、步骤六、将采集到的ms谱图与蛋白质数据库进行比对，鉴定肽段和相应的蛋白质；
62、步骤七、根据离子强度计算不同肽段或蛋白质在各时间点的相对或绝对丰度。
63、一种基于区块链的乳制品溯源系统，包括以下模块：
64、身份管理模块，用于负责所有供应链参与者的注册与认证，分配唯一的加密地址及私钥；
65、数据采集与加密模块，用于采集乳制品供应链上各个环节的具体数据，使用加密哈希算法计算数据指纹；
66、数字签名模块，用于对数据指纹进行数字签名，并将签名信息与时间戳上传至区块链网络；
67、区块链验证模块，用于根据区块链网络共识机制验证新提交的区块，确保数据的完整性和不可篡改性；
68、离线数据存储模块，用于存储原始详细的乳制品数据于分布式离线系统中，与链上数据指纹关联；
69、信息追溯模块，用于授权用户查询区块链上的数据指纹，进而访问离线存储系统获取乳制品的详细追溯信息。
70、一种存储介质，其存储了非暂时性计算机可读指令，当非暂时性计算机可读指令由计算机执行时，能够执行如上述的一种基于区块链的乳制品溯源的方法中的步骤。
71、本发明的有益效果在于：
72、1、本发明的溯源方法通过将这些庞大的原始数据存储在离线的分布式存储系统中，而只在区块链上存储一个经过哈希计算的数字指纹，作为原始数据的指引和索引；通过这种方式，一方面可以保证数据的完整性和可追溯性；另一方面也降低了在区块链上存储大量数据的成本和压力，当需要查询原始数据时，可根据区块链上的数字指纹指引，从离线存储系统中快速获取相应的完整数据；
73、2、本发明的溯源方法通过不同农场的原料奶在发酵时会表现出特征性的蛋白质降解动态行为，通过对比在不同发酵时间点上的蛋白质指纹差异，结合化学计量学建模数据解析手段，对奶源进行高度区分和追溯，相比单一时间点的蛋白质组学分析，这种时间维度上的动态指纹方法提供了更丰富的特征信息，从而提高牛奶溯源的识别精确度。
1.一种基于区块链的乳制品溯源的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于区块链的乳制品溯源的方法，其特征在于，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于区块链的乳制品溯源的方法，其特征在于，步骤202中的蛋白识别数据包括父离子质量数据、子离子序列信息数据、离子类型数据、离子强度数据、同位素分布数据和质量误差数据。
4.根据权利要求3所述的一种基于区块链的乳制品溯源的方法，其特征在于，构建农场溯源神经网络模型的方法，包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于区块链的乳制品溯源的方法，其特征在于，农场溯源神经网络模型包括输入层、循环层、全连接层和输出层；
6.根据权利要求5所述的一种基于区块链的乳制品溯源的方法，其特征在于，循环层中的输入门的计算公式为：
7.根据权利要求6所述的一种基于区块链的乳制品溯源的方法，其特征在于，获取所有新鲜牛奶样本在不同时间点的发酵液样本的方法包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的一种基于区块链的乳制品溯源的方法，其特征在于，采用液相色谱-串联质谱技术分析的方法，包括以下步骤：
9.一种基于区块链的乳制品溯源系统，其特征在于，包括以下模块：
10.一种存储介质，其存储了非暂时性计算机可读指令，其特征在于，当非暂时性计算机可读指令由计算机执行时，能够执行如权利要求8所述的一种基于区块链的乳制品溯源的方法中的步骤。
