涉水产品生产企业的风险预警方法及相关设备

专利申请类型:实用新型专利;
地区:山东-济南；
源自:济南高价值专利检索信息库;

专利名称：涉水产品生产企业的风险预警方法及相关设备

专利类型：实用新型专利

专利申请号：CN202111300659.5

专利申请（专利权）人：山东大学
权利人地址：山东省济南市历城区山大南路27号

专利发明（设计）人：王晖,李学庆

专利摘要：本公开提供一种涉水产品生产企业的风险预警方法及相关设备，该方法包括，生产企业终端获取所述涉水产品生产企业的生产数据，监管部门服务器获取涉水产品生产企业的生产经营数据与企业评价数据，将生产数据、生产经营数据以及企业评价数据随机打乱并混合，得到待评估数据集，并将待评估数据集发送给预设数量的相对权重终端；每个相对权重终端对待评估数据集中的任意两个待评估数据赋予相对权重，得到相对权重数集，监管部门服务器基于所述相对权重数集确定待评估数据的权重，并基于待评估数据与所述权重，生成涉水产品生产企业风险等级，并向基于风险等级向所述生产企业终端发送预警信息，从而提高了确定涉水产品生产企业潜在风险的准确性。

主权利要求：
1.一种涉水产品生产企业的风险预警方法，其中，所述风险预警方法应用于涉水产品生产企业风险管控系统，所述涉水产品生产企业风险管控系统包括生产企业终端、监管部门服务器以及相对权重终端，所述风险预警方法包括：所述生产企业终端获取所述涉水产品生产企业的生产数据，并向所述监管部门服务器发送所述生产数据；所述生产数据包括涉水产品的产量和质量；
所述监管部门服务器通过网络爬虫获取所述涉水产品生产企业的生产经营数据与企业评价数据；所述生产经营数据包括工商信息数据、税务信息数据和财务信息数据；所述企业评价数据包括法律起诉信息数据、用户投诉信息数据以及社会各界的评价信息数据；
所述监管部门服务器将所述生产数据、所述生产经营数据以及所述企业评价数据随机打乱并混合，得到待评估数据集，并将所述待评估数据集发送给预设数量的所述相对权重终端；
每个所述相对权重终端对所述待评估数据集中的任意两个待评估数据赋予相对权重，得到相对权重数集，并向所述监管部门服务器发送所述相对权重数集；
所述监管部门服务器基于所有所述相对权重终端发送的所述相对权重数集确定所述待评估数据的权重，并基于所述待评估数据与所述权重，生成所述涉水产品生产企业风险等级，并向基于所述风险等级向所述生产企业终端发送预警信息；
其中，将所述待评估数据集发送给预设数量的所述相对权重终端，具体包括：所述监管部门服务器基于各个所述相对权重终端的被选中概率，将所述待评估数据集发送给预设数量的所述相对权重终端；
其中，确定每个所述相对权重终端的被选中概率，包括：
所述监管部门服务器确定每个所述相对权重终端发送的历史相对权重数集中有效相对权重与所有相对权重的比值，并基于所述比值与预设阈值确定每个所述相对权重终端的被选中概率；
其中，确定所述有效相对权重的步骤包括：
对于每个所述相对权重终端发送的所述相对权重数集，所述监管部门服务器将该相对权重数集转化为一个判断矩阵，并检验该判断矩阵是否为一致性矩阵；响应于确定该判断矩阵为一致性矩阵，将该判断矩阵中的所述相对权重确定为有效相对权重；响应于确定该判断矩阵不为一致性矩阵，将该判断矩阵中的所述相对权重重新划分为预设数量的子判断矩阵，并检验每个所述子判断矩阵是否为一致性矩阵；响应于确定所述子判断矩阵为一致性矩阵，将该子判断矩阵中的所述相对权重确定为所述有效相对权重。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述监管部门服务器基于所有所述相对权重终端发送的所述相对权重数集确定所述待评估数据的权重，具体包括：所述监管部门服务器基于所有所述相对权重终端对应的所述有效相对权重，确定所述待评估数据的权重。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述监管部门服务器基于所有所述相对权重终端对应的所述有效相对权重，确定所述待评估数据的权重，具体包括：所述监管部门服务器基于每个所述相对权重终端对应的所述有效相对权重确定每个所述待评估数据与该相对权重终端对应的初步权重；
所述监管部门服务器将每个所述待评估数据与所有相对权重终端对应的初步权重的平均值确定为该待评估数据的权重。
4.根据权利要求2所述的方法，其中，通过以下公式确定所述判断矩阵或所述子判断矩阵是否为一致性矩阵：；
；
；
其中，CR表示矩阵一致性指标，当CR大于预设阈值时，表示被检验的判断矩阵具有一致性，CI表示矩阵的一致性指标，RI表示矩阵的平均随机一致性指标，λmax表示矩阵的最大特征值， 表示随机矩阵最大特征值的平均值，n表示矩阵的阶数。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述监管部门服务器将所述生产数据、所述生产经营数据以及所述企业评价数据随机打乱并混合之前，所述方法还包括：将针对同一指标的所述生产数据、所述生产经营数据以及所述企业评价数据基于各自的优先级与出现的频次合并为一个所述待评估数据；
其中，所述生产数据的优先级大于所述生产经营数据的优先级，所述生产经营数据的优先级大于所述企业评价数据的优先级。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，通过以下公式将针对同一指标的所述生产数据、所述生产经营数据以及所述企业评价数据基于各自的优先级与数据出现频次合并为一个所述待评估数据：；
其中， 表示所述待评估数据，P1表示所述生产数据，P2表示所述生产经营数据，P3表示所述企业评价数据，n1表示所述生产数据出现的频次，I1表示所述生产数据的优先级，n2表示所述生产经营数据出现的频次，I2表示所述生产经营数据的优先级，n3表示所述企业评价数据出现的频次，I3表示所述企业评价数据的优先级。
7.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6中任意一项所述的方法。
8.一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行根据权利要求1至6中任一项所述的方法。 说明书 : 涉水产品生产企业的风险预警方法及相关设备技术领域[0001] 本公开涉及企业风险预警技术领域，尤其涉及一种涉水产品生产企业的风险预警方法及相关设备。背景技术[0002] 涉水产品是指涉及饮用水卫生安全的产品，凡在饮用水生产和供水过程中与饮用水接触的联接止水材料、塑料及有机合成管材、管件、防护涂料、水处理剂、除垢剂、水质处理器及其他材料和化学物质均归属于涉水产品。涉水产品与广大人民群众的生活、身体健康有着密切联系，直接关系到每一位公民。而涉水产品的好环直接由涉水产品的生产企业决定，因此，对涉水产品的生产企业的风险预警十分重要。[0003] 目前，对涉水产品生产企业的风险预警主要通过网络收集数据并由指定专家进行分析评估，然后得到各个涉水产品生产企业的风险等级，该方法由于只通过网络来收集企业的数据，往往收集的数据不够全面，同时，分析评估结果很容易受到指定专家主观因素的影响，从而不能准确的对涉水产品生产企业的潜在风险进行预警。发明内容[0004] 有鉴于此，本公开的目的在于提出一种涉水产品生产企业的风险预警方法及相关设备。[0005] 基于上述目的，本公开提供了一种涉水产品生产企业的风险预警方法，其中，所述方法应用于涉水产品生产企业风险管控系统，所述系统包括生产企业终端、监管部门服务器以及相对权重终端，所述方法包括：[0006] 所述生产企业终端获取所述涉水产品生产企业的生产数据，并向所述监管部门服务器发送所述生产数据；[0007] 所述监管部门服务器通过网络爬虫获取所述涉水产品生产企业的生产经营数据与企业评价数据；[0008] 所述监管部门服务器将所述生产数据、所述生产经营数据以及所述企业评价数据随机打乱并混合，得到待评估数据集，并将所述待评估数据集发送给预设数量的所述相对权重终端；[0009] 每个所述相对权重终端对所述待评估数据集中的任意两个待评估数据赋予相对权重，得到相对权重数集，并向所述监管部门服务器发送所述相对权重数集；[0010] 所述监管部门服务器基于所有所述相对权重终端发送的所述相对权重数集确定所述待评估数据的权重，并基于所述待评估数据与所述权重，生成所述涉水产品生产企业风险等级，并向基于所述风险等级向所述生产企业终端发送预警信息。[0011] 相应的，本公开还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上所述的涉水产品生产企业的风险预警方法。[0012] 从上面所述可以看出，本公开提供的涉水产品生产企业的风险预警方法，所述生产企业终端获取所述涉水产品生产企业的生产数据，并向所述监管部门服务器发送所述生产数据；所述监管部门服务器通过网络爬虫获取所述涉水产品生产企业的生产经营数据与企业评价数据；所述监管部门服务器将所述生产数据、所述生产经营数据以及所述企业评价数据随机打乱并混合，得到待评估数据集，并将所述待评估数据集发送给预设数量的所述相对权重终端；每个所述相对权重终端对所述待评估数据集中的任意两个待评估数据赋予相对权重，得到相对权重数集，并向所述监管部门服务器发送所述相对权重数集；所述监管部门服务器基于所有所述相对权重终端发送的所述相对权重数集确定所述待评估数据的权重，并基于所述待评估数据与所述权重，生成所述涉水产品生产企业风险等级，并向基于所述风险等级向所述生产企业终端发送预警信息，从而提高了确定涉水产品生产企业潜在风险的准确性，并及时通知企业进行整改，避免涉水产品对人民群众的身体健康产生不利影响。附图说明[0013] 为了更清楚地说明本公开或相关技术中的技术方案，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。[0014] 图1为本公开实施例的一种涉水产品生产企业的风险预警方法的流程示意图；[0015] 图2为本公开实施例的一种涉水产品生产企业的风险预警系统的结构示意图；[0016] 图3为本公开实施例的一种具体的电子设备的结构示意图。具体实施方式[0017] 为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本公开进一步详细说明。[0018] 需要说明的是，除非另外定义，本公开实施例使用的技术术语或者科学术语应当为本公开所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本公开实施例中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。[0019] 如背景技术所述，现有的涉水产品生产企业的风险预警主要通过网络收集数据并由指定专家进行分析评估，首先通过网络获取涉水产品生产企业的数据比较单一，一般只包括一些企业的经营信息以及社会评价信息，不仅可靠性不能保证，而且对于企业的生产数据不能很好的掌握，从而导致在进行风险评估时，评估结果比较片面。同时，通过指定专家根据获取到的网络数据直接对各个待评估数据赋予不同的权重，然后用该权重对企业进行风险评估，容易受到专家主观因素的影响。因此，本公开通过直接设置在涉水产品生产企业本地的生产企业终端获取所述涉水产品生产企业的生产数据，然后监管部门服务器通过网络爬虫获取所述涉水产品生产企业的生产经营数据与企业评价数据，并将这三种数据打乱混合，共同作为待评估数据集，在得到该待评估数据集后，将该待评估数据集发送给多个所述相对权重终端，由各个相对权重终端对所述待评估数据集中的任意两个待评估数据赋予相对权重，得到相对权重数集，通过所有所述相对权重终端发送的所述相对权重数集确定所述待评估数据的权重，并基于所述待评估数据与所述权重，生成所述涉水产品生产企业风险等级，最后，根据所述风险等级向所述生产企业终端发送预警信息，从而在获取数据时，可以从网络端以及企业生产现场两种途径收集企业的数据，保证了数据的全面性，并将该数据打乱混合，避免人为主观因素受到数据来源的影响，通过多个相对权重终端分别进行任意两个待评估数据的相对权重的赋值，使各个待评估数据之间的重要性的优先关系得到体现，而且弱化了单个专家对整体评判结果的话语权，进一步提高了企业风险预估的准确性。[0020] 参考图1，为本公开实施例的一种涉水产品生产企业的风险预警方法的流程示意图，该方法应用于涉水产品生产企业风险管控系统，参考图2，所述系统包括生产企业终端201、监管部门服务器202以及相对权重终端203，该方法包括以下步骤：[0021] S101，所述生产企业终端获取所述涉水产品生产企业的生产数据，并向所述监管部门服务器发送所述生产数据。[0022] 具体实施时，生产企业终端设置在涉水产品生产企业本地，可选的，所述生产企业终端包括设置在生产线上的各种传感器，用于获取企业的生产数据，该生产数据包括涉水产品的产量、质量、以及其他各项检测指标数据，需要说明的是，为了保证获取的生产数据的准确性，生产企业终端虽然设置在企业本地，但是设置为自动封闭运行，涉水产品生产企业无法操作该生产企业终端，只能被动的接收生产企业终端发出的预警信息。[0023] S102，所述监管部门服务器通过网络爬虫获取所述涉水产品生产企业的生产经营数据与企业评价数据。[0024] 具体实施时，监管部门服务器通过网络爬虫获取所述涉水产品生产企业的生产经营数据与企业评价数据。其中，生产经营数据主要包括企业的工商信息数据，税务信息数据，以及公开的财务信息数据，该生产经营数据主要通过官方公开的数据获取。企业评价数据主要包括企业的法律起诉信息数据、用户投诉信息数据以及社会各界的评价信息数据。[0025] S103，所述监管部门服务器将所述生产数据、所述生产经营数据以及所述企业评价数据随机打乱并混合，得到待评估数据集，并将所述待评估数据集发送给预设数量的所述相对权重终端。[0026] 具体实施时，为了避免获取渠道使相对权重终端对数据重要性的判断产生明显倾向，即在判断不同数据的重要程度时过于考虑数据的来源，而忽略了数据信息本身含义的重要性。在将数据发送给所述相对权重终端之前，先将数据打乱并混合，得到待评估数据集，该待评估数据集包括多个待评估数据，然后相对权重终端将收到该待评估数据后，并不能很好的判断出每个待评估数据的数据来源，只能依靠数据本身信息的重要程度做出判断。在发送待评估数据集时，同时发送给预设数量的所述相对权重终端。该预设数量可以根据需要进设置，在此不做限定，例如该预设数量可以设置为10。[0027] 需要说明的是，本公开中的相对权重终端的数量可以是多个，具体数值不做限定，但是该数值一般要大于上述预设数量，这样保证了每次发送的待评估数据集，并不是由相同的一批相对权重终端来接收，而是从所有的相对权重终端中挑选出预设数量的相对权重终端来接收并处理待评估数据。[0028] 在一些实施例中，将所述待评估数据集发送给预设数量的所述相对权重终端，具体包括：[0029] 所述监管部门服务器基于各个所述相对权重终端的被选中概率，将所述待评估数据集发送给预设数量的所述相对权重终端。[0030] 具体实施时，每个相对权重终端的被选中概率决定了该相对权重终端被发送待评估数据集的可能性，一般情况下，相对权重终端的被选中概率越大，相对权重终端被发送待评估数据集的可能性越高。需要说明的是，相对权重终端的被选中概率并不完全等于优先级，每次发送待评估数据集时并不是被选中概率排序在前的一定会被发送待评估数据集，这样可以避免待评估数据集一直被相同的一批相对权重终端接收。[0031] 为了提高相对权重终端的整体的评价水平，在一些实施例中，确定每个所述相对权重终端的被选中概率，包括：[0032] 所述监管部门服务器确定每个所述相对权重终端发送的历史相对权重数集中有效相对权重与所有相对权重的比值，并基于所述比值与预设阈值确定每个所述相对权重终端的被选中概率。[0033] 具体实施时，监管部门服务器根据相对权重终端发送的历史相对权重数集中有效相对权重的数量与所有相对权重的数量的比值，以及预设阈值确定每个所述相对权重终端的被选中概率。有效相对权重与所有相对权重的比值代表了相对权重终端赋予相对权重的准确度，但是只通过该一个标准确定所述被选中概率，可能会使某一些相对权重终端的被选中概率无限的增加，最终会导致各个相对权重终端的被选中概率出现两极分化，并且当某个被选中概率增加为100%时，就会导致每次都必然会给该被选中概率对应的相对权重终端发送待评估数据集，为了避免这种情况，需要设置一个预设阈值，当某个相对权重终端被选中概率大于等于该预设阈值时，该相对权重终端被的选中概率将设置为与预设阈值一样。该预设阈值可以根据需要进行设置，例如可以将该预设阈值设置为30%。[0034] S104，每个所述相对权重终端对所述待评估数据集中的任意两个待评估数据赋予相对权重，得到相对权重数集，并向所述监管部门服务器发送所述相对权重数集。[0035] 具体实施时，每个所述相对权重终端收到所述待评估数据集后，对该待评估数据集中的任意两个待评估数据赋予相对权重，得到由所有相对权重组成的相对权重数集，该相对权重表示两个待评估数据中的一个待评估数据的权重与另一个待评估数据的权重的比值，例如，第一个待评估数据的权重为0.1，第二个待评估数据的权重为0.2，则第一个待评估数据与第二个待评估数据的相对权重为1/2。由于对每个待评估数据单独赋予权重时，容易使不同待评估数据的执行标准不统一，不能很好的反演各个待评估数据之间的权重关系，所以本公开由相对权重终端对任意两个待评估数据赋予相对权重，而不是直接确定每个待处理数据的权重，从而提高了各个待评估数据之间的关联性。相对权重终端在得到相对权重数集后，向所述监管部门服务器发送所述相对权重数集。可选的，相对权重终端可以是手机，笔记本电脑，第三方服务器等其他具有通信功能的设备终端。[0036] 需要说明的是，本公开中相对权重终端对接收到的待评估数据集中的任意两个待评估数据赋予相对权重的过程，并不限定于由用户接收到该数据，然后通过用户主观判断对待评估数据赋予相对权重。该赋予相对权重的过程可以由安装于相对权重终端的神经网络模型来进行，可选的，该神经网络模型可以是已公开的任何一个用于评估权重的神经网络模型，也可以用已公开的神经网络模型作为基准模型，然后通过大量的涉水产品数据对该基准模型进行训练，然后由训练后的基准模型对待评估数据赋予相对权重。可选的，该相对权重终端还可以根据层次分析法（AnalyticHierarchyProcess ,AHP）来实现对接收到的待评估数据集中的任意两个待评估数据赋予相对权重的过程。[0037] 相对权重终端在收到所述待评估数据集后，可以由专家用户对所述待评估数据集中的任意两个待评估数据赋予相对权重，也可以是人工智能对所述待评估数据集中的任意两个待评估数据赋予相对权重，在此不做限定。[0038] 在一些实施例中，所述监管部门服务器基于所有所述相对权重终端发送的所述相对权重确定所述待评估数据的权重，具体包括：[0039] 对于每个所述相对权重终端发送的所述相对权重数集，所述监管部门服务器将该相对权重数集转化为一个判断矩阵，并检验该判断矩阵是否为一致性矩阵；响应于确定该判断矩阵为一致性矩阵，将该判断矩阵中的所述相对权重确定为有效相对权重；响应于确定该判断矩阵不为一致性矩阵，将该判断矩阵中的所述相对权重重新划分为预设数量的子判断矩阵，并检验每个所述子判断矩阵是否为一致性矩阵；响应于确定所述子判断矩阵为一致性矩阵，将该子判断矩阵中的所述相对权重确定为所述有效相对权重；[0040] 所述监管部门服务器基于所有所述相对权重终端对应的所述有效相对权重，确定所述待评估数据的权重。[0041] 具体实施时，为了进一步提高相对权重的准确性，所述监管部门服务器先将每个所述相对权重终端发送的相对权重数集转化为一个判断矩阵，并通过判断该矩阵是否为一致性矩阵来筛选出有效相对权重。一般情况下，某判断矩阵为一致性矩阵，则该判断矩阵中的各个数据之间没有逻辑冲突，可以将该判断矩阵中的所有相对权重认定为效相对权重。举例说明，相对权重终端发送的相对权重为三个待评估数据相互之间的相对权重，这三个待评估数据用甲、乙、丙表示，其中，相对权重终端发送的相对权重中，甲和乙的相对权重为2（即甲的权重是乙的权重的2倍），乙和丙的相对权重为2（即乙的权重是丙的权重的2倍），甲和丙的相对权重为3（即甲的权重是丙的权重的3倍），但是，通过简单的数学计算可以得出甲的权重应该是丙的权重的4倍，所以上述相对权重终端发送的相对权重存在逻辑错误，甲、乙、丙组成的判断矩阵也不为一致性矩阵，因此，上述甲、乙、丙均不被认定为有效相对权重。[0042] 由于相对权重数集中包括的相对权重的数量一般较大，如果将整个相对权重数集作为一个整体来判断是否满足一致性条件，满足一致性的可能性不大，这时很可能将所有相对权重数排除，进而得不到有效相对权重，但是对于一个相对权重终端来说，当判断的样本足够大时，可能数据集中的某一部分是满足一致性的，这部分数据集也可以认定为有效数据，为了应对这种情况，当确定该判断矩阵不为一致性矩阵时，将该判断矩阵中的所述相对权重重新划分为预设数量的子判断矩阵，并检验每个所述子判断矩阵是否为一致性矩阵；当确定所述子判断矩阵为一致性矩阵时，将该子判断矩阵中的所述相对权重确定为所述有效相对权重。[0043] 在一些实施例中，所述监管部门服务器基于所有所述相对权重终端对应的所述有效相对权重，确定所述待评估数据的权重，包括：[0044] 所述监管部门服务器基于每个所述相对权重终端对应的所述有效相对权重确定每个所述待评估数据与该相对权重终端对应的初步权重；[0045] 所述监管部门服务器将每个所述待评估数据与所有相对权重终端对应的初步权重的平均值确定为该待评估数据的权重。[0046] 具体实施时，监管部门服务器先基于每个所述相对权重终端对应的所述有效相对权重确定每个所述待评估数据与该相对权重终端对应的初步权重，可选的，可以对所有有效相对权重排序，然后从中找出排序最小的相对权重，并根据该最小的相对权重确定出权重最小的待评估数据，对该待处理数据赋予一个预设初步权重，然后就可以得到所有待评估数据的初步权重。例如，排序最小的相对权重是待评估数据甲和乙的相对权重，具体数值为1/2（即甲的权重是乙的权重的1/2），则可以确定权重最小的待评估数据为甲，然后对甲赋予一个预设初步权重，如0.1，则很容易可以得到乙的初步权重为0.2，依次类推，可以得到所有待评估数据的初步权重。在得到每个所述待评估数据与每个相对权重终端对应的初步权重后，监管部门服务器将每个所述待评估数据与所有相对权重终端对应的初步权重的平均值确定为该待评估数据的权重。[0047] 在一些实施例中，通过以下公式确定所述判断矩阵或所述子判断矩阵是否为一致性矩阵：[0048] ；[0049] ；[0050] ；[0051] 其中，CR表示矩阵一致性指标，当CR大于预设阈值时，表示被检验的判断矩阵具有一致性，CI表示矩阵的一致性指标，RI表示矩阵的平均随机一致性指标，λmax表示矩阵的最大特征值， 表示随机矩阵最大特征值的平均值，n表示矩阵的阶数。可选的，随机矩阵最大特征值的平均值可以通过实验获得，即随机的从1～9及其倒数中抽取数字构造正互反矩阵，构造预设数值的样本矩阵，然后就可以求得该预设数值的随机矩阵最大特征值的平均值，n表示矩阵的阶数。[0052] S105，所述监管部门服务器基于所有所述相对权重终端发送的所述相对权重数集确定所述待评估数据的权重，并基于所述待评估数据与所述权重，生成所述涉水产品生产企业风险等级，并向基于所述风险等级向所述生产企业终端发送预警信息。[0053] 具体实施时，监管部门服务器先跟据所有所述相对权重终端发送的所述相对权重数集确定所述待评估数据的权重，然后根据待评估数据与所述权重生成所述涉水产品生产企业风险等级，可选的，可以先对待评估数据进行归一化处理，然后用每个待评估数据与其对应的权重相乘，得到每个待评估数据的评分数值，然后求所有的待评估数据的评分数值的和，并根据该和在预设风险等级对照表中的位置，生成所述涉水产品生产企业风险等级，在得到所述涉水产品生产企业风险等级后，所述监管部门服务器根据所述风险等级向所述生产企业终端发送预警信息。可选的，该预警信息可以包括涉水产品生产企业的风险等级以及涉水产品生产企业需要采取的整改措施。可选的，参考表1，为一种预设风险等级对照表，需要说明的是，表1只是本实施例中提供的一种可实现方案，并不代表对本方案的限制，本领域技术人员可以根据需要对预设风险等级对照表进行调整。[0054] 表1[0055][0056] 在一些实施例中，所述监管部门服务器将所述生产数据、所述生产经营数据以及所述企业评价数据随机打乱并混合之前，所述方法还包括：[0057] 将针对同一指标的所述生产数据、所述生产经营数据以及所述企业评价数据基于各自的优先级与出现的频次合并为一个所述待评估数据；[0058] 其中，所述生产数据的优先级大于所述生产经营数据的优先级，所述生产经营数据的优先级大于所述企业评价数据的优先级。[0059] 具体实施时，由于本公开的方法从不同的渠道获取了三种企业相关的数据，但是这三种企业相关的数据很可能有重合的部分，例如针对企业一季度产量这一指标，可以存在于生产数据中（可以由现场传感器测量获得），也可以存在于生产经营数据中（可以通过企业公布的一季度财务报表获得），这时需要将重合的指标数据合并，进而减少所述监管部门服务器与相对权重终端后续的运算量。因此，在得到待评估数据集之前，所述监管部门服务器会将针对同一指标的所述生产数据、所述生产经营数据以及所述企业评价数据合并为一个所述待评估数据，合并的依据主要是所述生产数据、所述生产经营数据以及所述企业评价数据各自的优先级与出现的频次。一般情况下，由于生产数据是通过设置在企业生产线上的传感器直接测量获得，所以该数据的优先级最高，而生产经营数据主要通过官方平台获得，所以其优先级要高于企业评价数据的优先级。[0060] 在一些实施例中，通过以下公式将针对同一指标的所述生产数据、所述生产经营数据以及所述企业评价数据基于各自的优先级与数据出现频次合并为一个所述待评估数据：[0061] ；[0062] 其中， 表示所述待评估数据，P1表示所述生产数据，P2表示生产经营数据，P3表示企业评价数据，n1表示所述生产数据出现的频次，I1表示所述生产数据的优先级，n2表示所述生产经营数据出现的频次，I2表示所述生产经营数据的优先级，n3表示所述企业评价数据出现的频次，I3表示所述企业评价数据的优先级。[0063] 需要说明的是，上述公式中，P1、P2、P3均可以为0，I1>I2>I3，各个优先级的具体数值可以根据需要进行设置。[0064] 本公开提供的涉水产品生产企业的风险预警方法，所述生产企业终端获取所述涉水产品生产企业的生产数据，并向所述监管部门服务器发送所述生产数据；所述监管部门服务器通过网络爬虫获取所述涉水产品生产企业的生产经营数据与企业评价数据；所述监管部门服务器将所述生产数据、所述生产经营数据以及所述企业评价数据随机打乱并混合，得到待评估数据集，并将所述待评估数据集发送给预设数量的所述相对权重终端；每个所述相对权重终端对所述待评估数据集中的任意两个待评估数据赋予相对权重，得到相对权重数集，并向所述监管部门服务器发送所述相对权重数集；所述监管部门服务器基于所有所述相对权重终端发送的所述相对权重数集确定所述待评估数据的权重，并基于所述待评估数据与所述权重，生成所述涉水产品生产企业风险等级，并向基于所述风险等级向所述生产企业终端发送预警信息，从而提高了确定涉水产品生产企业潜在风险的准确性，并及时通知企业进行整改，避免涉水产品对人民群众的身体健康产生不利影响。[0065] 需要说明的是，本公开实施例的方法可以由单个设备执行，例如一台计算机或服务器等。本实施例的方法也可以应用于分布式场景下，由多台设备相互配合来完成。在这种分布式场景的情况下，这多台设备中的一台设备可以只执行本公开实施例的方法中的某一个或多个步骤，这多台设备相互之间会进行交互以完成所述的方法。[0066] 需要说明的是，上述对本公开的一些实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于上述实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。[0067] 基于同一发明构思，与上述任意实施例方法相对应的，本公开还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上任意一实施例所述的涉水产品生产企业的风险预警方法。[0068] 图3示出了本实施例所提供的一种更为具体的电子设备硬件结构示意图，该设备可以包括：处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040和总线1050。其中处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040通过总线1050实现彼此之间在设备内部的通信连接。[0069] 处理器1010可以采用通用的CPU（CentralProcessingUnit，中央处理器）、微处理器、应用专用集成电路（ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC）、或者一个或多个集成电路等方式实现，用于执行相关程序，以实现本说明书实施例所提供的技术方案。[0070] 存储器1020可以采用ROM（ReadOnlyMemory，只读存储器）、RAM（RandomAccessMemory，随机存取存储器）、静态存储设备，动态存储设备等形式实现。存储器1020可以存储操作系统和其他应用程序，在通过软件或者固件来实现本说明书实施例所提供的技术方案时，相关的程序代码保存在存储器1020中，并由处理器1010来调用执行。[0071] 输入/输出接口1030用于连接输入/输出模块，以实现信息输入及输出。输入输出/模块可以作为组件配置在设备中（图中未示出），也可以外接于设备以提供相应功能。其中输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风、各类传感器等，输出设备可以包括显示器、扬声器、振动器、指示灯等。[0072] 通信接口1040用于连接通信模块（图中未示出），以实现本设备与其他设备的通信交互。其中通信模块可以通过有线方式（例如USB、网线等）实现通信，也可以通过无线方式（例如移动网络、WIFI、蓝牙等）实现通信。[0073] 总线1050包括一通路，在设备的各个组件（例如处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040）之间传输信息。[0074] 需要说明的是，尽管上述设备仅示出了处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040以及总线1050，但是在具体实施过程中，该设备还可以包括实现正常运行所必需的其他组件。此外，本领域的技术人员可以理解的是，上述设备中也可以仅包含实现本说明书实施例方案所必需的组件，而不必包含图中所示的全部组件。[0075] 上述实施例的电子设备用于实现前述任一实施例中相应的涉水产品生产企业的风险预警方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。[0076] 基于同一发明构思，与上述任意实施例方法相对应的，本公开还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行如上任一实施例所述的涉水产品生产企业的风险预警方法。[0077] 本实施例的计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存（PRAM）、静态随机存取存储器（SRAM）、动态随机存取存储器（DRAM）、其他类型的随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、电可擦除可编程只读存储器（EEPROM）、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器（CD‑ROM）、数字多功能光盘（DVD）或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。[0078] 上述实施例的存储介质存储的计算机指令用于使所述计算机执行如上任一实施例所述的涉水产品生产企业的风险预警方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。[0079] 所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本公开的范围（包括权利要求）被限于这些例子；在本公开的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本公开实施例的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。[0080] 另外，为简化说明和讨论，并且为了不会使本公开实施例难以理解，在所提供的附图中可以示出或可以不示出与集成电路（IC）芯片和其它部件的公知的电源/接地连接。此外，可以以框图的形式示出装置，以便避免使本公开实施例难以理解，并且这也考虑了以下事实，即关于这些框图装置的实施方式的细节是高度取决于将要实施本公开实施例的平台的（即，这些细节应当完全处于本领域技术人员的理解范围内）。在阐述了具体细节（例如，电路）以描述本公开的示例性实施例的情况下，对本领域技术人员来说显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下或者这些具体细节有变化的情况下实施本公开实施例。因此，这些描述应被认为是说明性的而不是限制性的。[0081] 尽管已经结合了本公开的具体实施例对本公开进行了描述，但是根据前面的描述，这些实施例的很多替换、修改和变型对本领域普通技术人员来说将是显而易见的。例如，其它存储器架构（例如，动态RAM（DRAM））可以使用所讨论的实施例。[0082] 本公开实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本公开实施例的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。

专利地区：山东

专利申请日期：2021-11-04

专利公开日期：2024-11-29

专利公告号：CN114282745B

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