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龙图腾网获悉云南云创数据技术有限公司申请的专利农业供应链数据分析系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121071933B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511604232.2，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权农业供应链数据分析系统及方法是由杨卿;孙家正设计研发完成，并于2025-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本农业供应链数据分析系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了农业供应链数据分析系统及方法，涉及农业数据安全技术领域，各主体先对生产、库存、销量记录进行差分隐私扰动与同态加密并上传，平台据此构建数据面；随后调用知识图谱语义映射器，将加密特征映射至产量‑库存‑销量三元框架并对齐时间索引；在语义对齐数据流上，利用联邦学习训练时序图神经网络，输出带置信区间的全局需求预测；基于该预测，结合库存策略，采用深度强化学习生成补货量计划与优先级列表下发；主体执行后，将实际销售等反馈再次加密上传，平台增量更新知识图谱并用元学习微调模型，同时动态调整隐私预算，提升供应链韧性与精确度值。

本发明授权农业供应链数据分析系统及方法在权利要求书中公布了：1.农业供应链数据分析方法，其特征在于：包括， 各主体对本地生产记录、库存记录、销售记录施加差分隐私扰动并同态加密生成加密特征摘要，将所述加密特征摘要上传至平台以形成安全数据面； 平台调用知识图谱映射器将所述加密特征摘要映射至产量-库存-销量三元语义框架，并生成跨主体统一时间索引后输出语义对齐数据流； 在所述语义对齐数据流上采用联邦学习训练时序图神经网络，并聚合同态加密局部梯度计算得到全局需求预测值和对应预测置信区间； 本地加密前向与蒙特卡洛梯度估计：每一主体首先从全局特征张量中按本地主体标识提取局部张量； 安全梯度聚合与不确定度后验推断：更新后的模型对全局特征张量执行全局前向，得到全局预测向量；为给出不确定度，引入深度证据网络对输出视为Dirichlet证据分布，估计后验参数： ，由此可得各时间步后验期望与后验方差：，式中：Dirichlet参数向量：正实数向量，维度同；深度证据网络：基于现有的证据估计器；后验期望：最终需求预测，实数向量；后验方差：预测不确定度，正实数向量；：向量求和，标量， 根据所述全局需求预测值与预测置信区间，结合库存策略约束，利用深度强化学习生成补货量计划和补货优先级列表并下发至各主体执行； 各主体反馈实际销售与补货记录后经差分隐私与同态加密上传，平台将所述反馈重新注入三元语义框架并触发需求预测模型权重微调，以保持参数一致性；其中，将实际销量、库存损耗及履约延迟分别同态加密后，依品类与时间索引合流为反馈密文张量，平台对该张量与预测张量执行同态差运算得到差分张量，并将所述差分张量写入三元语义框架中的偏差槽；基于差分张量计算局部偏差损失并求得增量梯度，以元学习速率对全局参数矩阵进行少梯度微调，随后依据曲率加权信息利用率指标动态调整隐私预算，并同步下发下一轮差分扰动参数。

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