基于区块链的可信电子批记录处理方法及区块链服务平台

摘要

本申请实施例提供一种基于区块链的可信电子批记录处理方法及区块链服务平台，通过提取生产数据中的关键数据后，将关键数据进行压缩并生成多个按照预设规则排列的分块数据包，然后将多个按照预设规则排列的分块数据包分别存储到区块链上，并配置每个分块数据包的索引地址信息，后续可以通过获得的索引地址分布和每个分块数据包的索引地址信息，从区块链中查找获得对应的目标分块数据包，并按照索引地址分布的分布规则进行拼接后，对拼接的数据压缩包进行解压缩，形成目标电子批记录，如此，通过按照预设规则排列生成的分块数据包，可以减少人为蓄意修改的概率，并且进一步存储到区块链中，利用了区块的特性可以便于提高防篡改检测的实时性。

说明书

技术领域

本申请涉及基于区块链的信息处理技术领域，具体而言，涉及一种基于区块链的可信电子批记录处理方法及区块链服务平台。

背景技术

传统的手写批记录适用于几乎所有环境，依靠人力手工记录，然而数据的真实性无所考证，容易造假；并且数据无法及时记录，容易造成事后补写；数据记录后存储依靠纸质，容易丢失或者损坏无法复原；记录者字迹不一，容易造成辨认混淆；资料存储过久后数据太多检索不便。

相关技术中，电子批记录利用组态实时读取生产数据，存入到数据库后形成电子批记录，虽然记录及时性得到了提高，依靠系统间隔固定时间自动读取数据，然而数据可人为蓄意修改，可靠性有待加强。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提供一种基于区块链的可信电子批记录处理方法及区块链服务平台，通过提取生产数据中的关键数据后，将关键数据进行压缩并生成多个按照预设规则排列的分块数据包，然后将多个按照预设规则排列的分块数据包分别存储到区块链上，并配置每个分块数据包的索引地址信息，当接收到针对目标电子批记录的获取请求时，基于获取请求获得目标电子批记录的索引地址分布，并根据索引地址分布和每个分块数据包的索引地址信息，从区块链中查找获得对应的目标分块数据包，将查找获得的目标分块数据包按照索引地址分布的分布规则进行拼接后，对拼接的数据压缩包进行解压缩，形成目标电子批记录，如此，通过按照预设规则排列生成的分块数据包，可以减少人为蓄意修改的概率，并且进一步存储到区块链中，利用了区块的特性可以便于后续第一时间判断数据是否被篡改。

根据本申请的第一方面，提供一种基于区块链的可信电子批记录处理方法，应用于区块链服务平台，所述区块链服务平台与区块链服务终端通信连接，所述方法包括：

通过组态软件平台将所述区块链服务终端上传的生产数据存入到目标数据库中，并提取所述生产数据中的关键数据后，将所述关键数据进行压缩并生成多个按照预设规则排列的分块数据包；

将所述多个按照预设规则排列的分块数据包分别存储到区块链上，并配置每个分块数据包的索引地址信息；

当接收到针对目标电子批记录的获取请求时，基于所述获取请求获得所述目标电子批记录的索引地址分布，并根据所述索引地址分布和所述每个分块数据包的索引地址信息，从所述区块链中查找获得对应的目标分块数据包；

将查找获得的目标分块数据包按照所述索引地址分布的分布规则进行拼接后，对拼接的数据压缩包进行解压缩，形成所述目标电子批记录。

在第一方面的一种可能的实施方式中，所述提取所述生产数据中的关键数据后，将所述关键数据进行压缩并生成多个按照预设规则排列的分块数据包的步骤，包括：

获取所述生产数据中与安全解析标签对应的目标生产项目数据集，作为所述生产数据中的关键数据；

对于所述目标生产项目数据集中的每个生产项目数据，均标记出至少一个识别标签对象，每个所述识别标签对象用于表征一安全数据标识区域的生产记录数据信息；

获取预先配置的排列规则运行组件，采用所述排列规则运行组件解析所述识别标签对象，获取每个生产项目数据的识别标签对象的排列规则解析结果；

按照每个生产项目数据的识别标签对象的排列规则解析结果，对每个生产项目数据按照识别标签对象进行分块后执行对应排列操作，生成多个按照预设规则排列的分块数据包。

在第一方面的一种可能的实施方式中，所述获取所述生产数据中与安全解析标签对应的目标生产项目数据集的步骤，包括：

获取所述生产数据中与安全解析标签对应的初始生产项目数据集，对所述初始生产项目数据集中的生产项目数据进行清洗处理；

标记清洗处理后的所述初始生产项目数据集中的生产项目数据的标识信息，将所述标识信息与生产项目数据的多维信息进行关联，并根据关联后的所述生产项目数据确定获取与所述安全解析标签对应的所述目标生产项目数据集。

在第一方面的一种可能的实施方式中，所述采用所述排列规则运行组件解析所述识别标签对象，获取每个生产项目数据的识别标签对象的排列规则解析结果的步骤，包括：

运行所述排列规则运行组件以确定针对每个识别标签对象的排列规则匹配节点，并根据所述排列规则匹配节点确定每个识别标签对象的识别标签特征的业务所属书签层级；

根据所述识别标签特征和所述业务所属书签层级将所述每个识别标签对象的排列规则匹配节点构建为匹配节点分布图谱；

根据所述匹配节点分布图谱，提取结构化识别标签特征的第一图谱分布节点与所述结构化识别标签特征对应数据区域的非结构化识别标签特征中的第二图谱分布节点，并依次排列由所述第一图谱分布节点与所述第二图谱分布节点构成的目标匹配节点分布图谱；

将每个目标匹配节点分布图谱转换为同种识别标签特征型的分布规则关系列表，并分析每个分布规则关系列表元素之间的规则向量分布层级信息和规则配置分布层级信息，得到对应的分布层级信息集合，并对所述分布层级信息集合按照层级顺序进行排列，以将所述分布规则关系列表构建成排列后的分布规则关系列表；

确定所述排列规则匹配节点的排列后的分布规则关系列表中图谱分布节点间不同识别标签特征型的业务所属书签层级的层级位置信息，并根据所述层级位置信息为所述排列规则匹配节点分配层级位置；

依次遍历所述排列后的分布规则关系列表的每个分布规则对象目标，根据分布规则对象目标间的关联关系，对每个分布规则对象目标进行划分，得到所述排列规则匹配节点的分布规则对象目标层级；

根据所述排列规则匹配节点的分布规则对象目标层级分别确定包含各个识别标签对象的散列排布信息的散列配置信息和包含各个识别标签对象的散列排布区间的区间信息，其中，所述包含各个识别标签对象的散列排布信息的散列配置信息和包含各个识别标签对象的散列排布区间的区间信息分别与不同的分布规则对象目标层一一预先对应配置；

根据包含各个识别标签对象的散列排布信息的散列配置信息和包含各个识别标签对象的散列排布区间的区间信息对每个识别标签对象所涉及的各排列组合模式信息进行索引查找，确定所述每个识别标签对象对应的排列组合模式；

根据所述排列组合模式确定每个识别标签对象的排列组合节点队列，并提取所述排列组合模式的模式配置信息以及提取所述模式配置信息关联所述排列组合节点队列的模式配置项目集合；

根据所述模式配置项目集合中关联的至少两个模式配置关联项目，将模式配置关联项目中的模式片段按照预设模式映射关系生成多个模式子片段，并计算下一个模式配置关联项目中的所有模式片段与上一个模式配置关联项目中所有模式片段间的片段偏移，并根据得到的每个片段偏移得到对应的预设模式映射关系表；

根据所述预设模式映射关系表，获取模式映射关系相匹配且两模式子片段的各模式片段之间的片段偏移小于所述排列组合模式在该片段偏移内的最大持续片段偏移的模式子片段形成模式配置关联项目图；

对每一模式配置关联项目图中的图单元进行分配，得到分配的每一模式配置关联项目图的覆盖规则，并根据所述模式配置关联项目图的覆盖规则与所述排列规则运行组件所对应的排列运行规则之间的匹配关系，当所述模式配置关联项目图的覆盖规则与所述排列规则运行组件所对应的排列运行规则匹配时，基于每个匹配的排列运行规则分别确定每个对应的识别标签对象的排列规则解析结果。

在第一方面的一种可能的实施方式中，所述根据所述排列组合模式确定每个识别标签对象的排列组合节点队列的步骤，包括：

获取所述排列组合模式下的模式信息组态流，并处理所述模式信息组态流得到多个模式信息组态对应的多个模式组态运行服务序列；

确定所述多个模式组态运行服务序列的模式相关组态运行服务和模式非相关组态运行服务，以及确定所述模式相关组态运行服务在模式组态运行服务中的比例，并根据所述比例确定所述模式相关组态运行服务的运行次数，并按照所述运行次数划分所述模式相关组态运行服务为多个模式相关运行子服务；

针对每个模式组态运行服务序列，确定当前处理的模式组态运行服务序列中每个模式组态运行服务的每个模式相关运行子服务的锁定模式签名对象，并根据每个锁定模式签名对象在当前模式组态运行服务序列包含的多个模式组态运行服务的模式签名参数生成每个锁定模式签名对象的模式签名参数偏移变化图；

针对所述每个模式相关运行子服务，根据当前处理的模式相关运行子服务包含的多个锁定模式签名对象的模式签名参数偏移变化图，确定所述当前处理的模式相关运行子服务是否包含模式签名参数周期性变化的锁定模式签名对象；

若当前处理的模式相关运行子服务包含模式签名参数周期性变化的锁定模式签名对象，则标记所述当前处理的模式相关运行子服务为被选择的模式相关运行子服务；

若当前处理的模式相关运行子服务不包含模式签名参数周期性变化的锁定模式签名对象，则标记所述当前处理的模式相关运行子服务为未被选择的模式相关运行子服务；

针对标记后的被选择的多个模式相关运行子服务，按照过程关联性将具有关联关系的模式相关运行子服务拼接为候选排列组合节点；

确定所述候选排列组合节点中多个模式签名对象中模式签名参数发生周期性变化的多个参考模式签名对象，以及确定每个参考模式签名对象的签名参数变化速率；

加权计算所述候选排列组合节点中所述多个参考模式签名对象的签名参数变化速率，得到所述当前处理的模式组态运行服务序列的签名参数变化速率，并根据所述每个模式组态运行服务序列的签名参数变化速率筛选出符合预设变化速率的至少一个模式组态运行服务序列；

将所述符合预设变化速率的至少一个模式组态运行服务序列作为每个识别标签对象的排列组合节点队列。

在第一方面的一种可能的实施方式中，所述按照每个生产项目数据的识别标签对象的排列规则解析结果，对每个生产项目数据按照识别标签对象进行分块后执行对应排列操作，生成多个按照预设规则排列的分块数据包的步骤，包括：

按照每个生产项目数据的识别标签对象的排列规则解析结果，对每个生产项目数据按照识别标签对象进行分块后得到的分块数据包执行对应排列操作，生成多个按照预设规则排列的分块数据包；

所述将所述多个按照预设规则排列的分块数据包分别存储到区块链上，并配置每个分块数据包的索引地址信息的步骤，包括：

将所述多个按照预设规则排列的分块数据包分别存储到区块链上，并配置每个分块数据包的索引地址、索引业务以及索引标签层级，作为每个分块数据包的索引地址信息。

在第一方面的一种可能的实施方式中，所述方法还包括：

向所述区块链服务终端下发所述每个分块数据包的索引地址信息，以使得所述区块链服务终端记录每个分块数据包的索引地址、索引业务以及索引标签层级，并在检测到用户操作后，生成一索引配置拦以提示用户选择索引地址、索引业务以及索引标签层级中的至少一种元素后进行相应信息配置，以生成针对目标电子批记录的获取请求，所述获取请求中包括索引地址分布，所述索引地址分布包括索引地址、索引业务以及索引标签层级中的至少一种元素的配置信息。

在第一方面的一种可能的实施方式中，所述基于所述获取请求获得所述目标电子批记录的索引地址分布，并根据所述索引地址分布和所述每个分块数据包的索引地址信息，从所述区块链中查找获得对应的目标分块数据包的步骤，包括：

根据所述索引地址分布与所述每个分块数据包的索引地址信息进行匹配；

根据匹配结果从所述区块链中查找获得对应的目标分块数据包。

在第一方面的一种可能的实施方式中，所述对于所述目标生产项目数据集中的每个生产项目数据，均标记出至少一个识别标签对象的步骤，包括：

根据预先得到的与每个生产项目数据的生产项目所属类别对应的至少一个第一安全数据标识区域识别网络对每个生产项目数据的生产数据记录特征进行安全数据标识识别，分别得到至少一个安全数据标识识别图谱；

在所述至少一个安全数据标识识别图谱上进行安全数据标识区域提取，得到所述生产数据记录特征的安全数据标识区域，所述安全数据标识区域用于描述每个生产项目数据的安全数据标识对象；

在所述至少一个安全数据标识识别图谱上进行安全强化特征提取，得到所述生产数据记录特征的安全强化特征，所述安全强化特征用于描述生产数据记录特征的安全强化区域；

当所述生产数据记录特征包括一个记录特征集合时，基于所述生产数据记录特征的安全数据标识区域和安全强化特征，对所述记录特征集合的安全数据标识区域和安全强化特征分别进行回归模型分析，得到第一回归模型分析结果，并基于所述第一回归模型分析结果中与所述安全数据标识区域匹配的回归模型分析结果，在安全强化参考特征数据库的回归模型分析结果中进行查找，得到与所述安全数据标识区域匹配的第一安全强化参考特征查找结果，而后基于所述第一回归模型分析结果中与所述安全强化特征匹配的回归模型分析结果，在所述安全强化参考特征数据库的回归模型分析结果中进行查找，得到与所述安全强化特征匹配的第二安全强化参考特征查找结果，并获取所述第一安全强化参考特征查找结果和所述第二安全强化参考特征查找结果中相同的安全强化参考特征查找结果，得到初步安全强化参考特征查找结果，对于所述初步安全强化参考特征查找结果中包括的每一项安全强化参考特征查找结果，获取所述安全强化参考特征查找结果与所述记录特征集合之间的相似度，并按照与所述每一项安全强化参考特征查找结果匹配的相似度，对所述初步安全强化参考特征查找结果中包括的安全强化参考特征查找结果进行融合，得到目标安全强化参考特征查找结果；

当所述生产数据记录特征包括至少两个记录特征集合时，对于所述生产数据记录特征中的每一个记录特征集合，对所述记录特征集合的安全数据标识区域和安全强化特征分别进行回归模型分析，得到第二回归模型分析结果，并基于所述第二回归模型分析结果，在所述安全强化参考特征数据库的回归模型分析结果中进行查找，得到初步安全强化参考特征查找结果，并对与每一个记录特征集合匹配的初步安全强化参考特征查找结果进行融合，得到所述目标安全强化参考特征查找结果；

对于所述目标安全强化参考特征查找结果中的每一项安全强化参考特征查找结果，对所述安全强化参考特征查找结果进行分节点处理，获取所述安全强化参考特征查找结果的关键特征向量节点，并对获取到的每一个关键特征向量节点分别进行安全数据标识区域提取和安全强化特征提取，对于所述每一个关键特征向量节点，对所述关键特征向量节点的安全数据标识区域和安全强化特征分别进行回归模型分析，得到所述关键特征向量节点的回归模型分析结果，而后获取所述关键特征向量节点在所述安全强化参考特征查找结果中的节点位置，并基于所述安全强化参考特征查找结果的标识信息以及所述关键特征向量节点的节点位置，关联所述关键特征向量节点的回归模型分析结果，以得到每个生产项目数据的安全强化参考特征信息，其中，所述目标安全强化参考特征查找结果的回归模型分析结果中包括所述每一项安全强化参考特征查找结果的关键特征向量节点的回归模型分析结果；

基于每个生产项目数据的安全强化参考特征信息所对应的区域，标记出至少一个识别标签对象。

根据本申请的第二方面，提供一种基于区块链的可信电子批记录处理装置，应用于与区块链服务终端通信连接的区块链服务平台，所述装置包括：

提取生成模块，用于通过组态软件平台将所述区块链服务终端上传的生产数据存入到目标数据库中，并提取所述生产数据中的关键数据后，将所述关键数据进行压缩并生成多个按照预设规则排列的分块数据包；

配置模块，用于将所述多个按照预设规则排列的分块数据包分别存储到区块链上，并配置每个分块数据包的索引地址信息；

查找模块，用于当接收到针对目标电子批记录的获取请求时，基于所述获取请求获得所述目标电子批记录的索引地址分布，并根据所述索引地址分布和所述每个分块数据包的索引地址信息，从所述区块链中查找获得对应的目标分块数据包；

拼接解压模块，用于将查找获得的目标分块数据包按照所述索引地址分布的分布规则进行拼接后，对拼接的数据压缩包进行解压缩，形成所述目标电子批记录。

第三方面，本发明实施例还提供一种基于区块链的可信电子批记录处理系统，所述基于区块链的可信电子批记录处理系统包括区块链服务平台以及与所述区块链服务平台通信连接的区块链服务终端；

所述区块链服务平台用于：

通过组态软件平台将所述区块链服务终端上传的生产数据存入到目标数据库中，并提取所述生产数据中的关键数据后，将所述关键数据进行压缩并生成多个按照预设规则排列的分块数据包；

将所述多个按照预设规则排列的分块数据包分别存储到区块链上，并配置每个分块数据包的索引地址信息；

当接收到针对目标电子批记录的获取请求时，基于所述获取请求获得所述目标电子批记录的索引地址分布，并根据所述索引地址分布和所述每个分块数据包的索引地址信息，从所述区块链中查找获得对应的目标分块数据包；

将查找获得的目标分块数据包按照所述索引地址分布的分布规则进行拼接后，对拼接的数据压缩包进行解压缩，形成所述目标电子批记录。

第四方面，本发明实施例还提供一种区块链服务平台，所述区块链服务平台包括处理器、机器可读存储介质和网络接口，所述机器可读存储介质、所述网络接口以及所述处理器之间通过总线系统相连，所述网络接口用于与至少一个区块链服务终端通信连接，所述机器可读存储介质用于存储程序、指令或代码，所述处理器用于执行所述机器可读存储介质中的程序、指令或代码，以执行第一方面或者第一方面中任意一个可能的实现方式中的基于区块链的可信电子批记录处理方法。

第五方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当其被执行时，使得计算机执行上述第一方面或者第一方面中任意一个可能的实现方式中的基于区块链的可信电子批记录处理方法。

基于上述任一方面，本申请通过提取生产数据中的关键数据后，将关键数据进行压缩并生成多个按照预设规则排列的分块数据包，然后将多个按照预设规则排列的分块数据包分别存储到区块链上，并配置每个分块数据包的索引地址信息，后续可以通过获得的索引地址分布和每个分块数据包的索引地址信息，从区块链中查找获得对应的目标分块数据包，并按照索引地址分布的分布规则进行拼接后，对拼接的数据压缩包进行解压缩，形成目标电子批记录，如此，通过按照预设规则排列生成的分块数据包，可以减少人为蓄意修改的概率，并且进一步存储到区块链中，利用了区块的特性可以便于提高防篡改检测的实时性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。

图1示出了本申请实施例所提供的基于区块链的可信电子批记录处理系统的应用场景示意图；

图2示出了本申请实施例所提供的基于区块链的可信电子批记录处理方法的流程示意图；

图3示出了本申请实施例所提供的基于区块链的可信电子批记录处理装置的功能模块示意图；

图4示出了本申请实施例所提供的用于执行上述的基于区块链的可信电子批记录处理方法的区块链服务平台的组件结构示意图。

具体实施方式

为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。

应当理解，本说明书中所使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模组”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。

如本说明书和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。

本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。

图1是本发明一种实施例提供的基于区块链的可信电子批记录处理系统10的交互示意图。基于区块链的可信电子批记录处理系统10可以包括区块链服务平台100以及与所述区块链服务平台100通信连接的区块链服务终端200。图1所示的基于区块链的可信电子批记录处理系统10仅为一种可行的示例，在其它可行的实施例中，该基于区块链的可信电子批记录处理系统10也可以仅包括图1所示组成部分的其中一部分或者还可以包括其它的组成部分。

本实施例中，基于区块链的可信电子批记录处理系统10中的区块链服务平台100和区块链服务终端200可以通过配合执行以下方法实施例所描述的基于区块链的可信电子批记录处理方法，具体区块链服务平台100和区块链服务终端200的执行步骤部分可以参照以下方法实施例的详细描述。

为了解决前述背景技术中的技术问题，图2为本发明实施例提供的基于区块链的可信电子批记录处理方法的流程示意图，本实施例提供的基于区块链的可信电子批记录处理方法可以由图1中所示的区块链服务平台100执行，下面对该基于区块链的可信电子批记录处理方法进行详细介绍。

步骤S110，通过组态软件平台将区块链服务终端200上传的生产数据存入到目标数据库中，并提取生产数据中的关键数据后，将关键数据进行压缩并生成多个按照预设规则排列的分块数据包。

步骤S120，将多个按照预设规则排列的分块数据包分别存储到区块链上，并配置每个分块数据包的索引地址信息。

步骤S130，当接收到针对目标电子批记录的获取请求时，基于获取请求获得目标电子批记录的索引地址分布，并根据索引地址分布和每个分块数据包的索引地址信息，从区块链中查找获得对应的目标分块数据包。

步骤S140，将查找获得的目标分块数据包按照索引地址分布的分布规则进行拼接后，对拼接的数据压缩包进行解压缩，形成目标电子批记录。

本实施例中，组态软件平台能够实现对自动化过程和装备的监视和控制，能从自动化过程和装备中采集各种信息，并将信息以图形化等更易于理解的方式进行显示，将重要的信息以各种手段传送到相关的目标数据库中，对信息执行必要分析处理和存储，发出控制指令等等。

本实施例中，关键数据可以是指生产数据中需要进行重点存储的数据，也即需要按照本申请实施例存储的数据，具体可以根据业务需求进行灵活设置和选择。

基于上述设计，本实施例通过提取生产数据中的关键数据后，将关键数据进行压缩并生成多个按照预设规则排列的分块数据包，然后将多个按照预设规则排列的分块数据包分别存储到区块链上，并配置每个分块数据包的索引地址信息，后续可以通过获得的索引地址分布和每个分块数据包的索引地址信息，从区块链中查找获得对应的目标分块数据包，并按照索引地址分布的分布规则进行拼接后，对拼接的数据压缩包进行解压缩，形成目标电子批记录，如此，通过按照预设规则排列生成的分块数据包，可以减少人为蓄意修改的概率，并且进一步存储到区块链中，利用了区块的特性可以便于提高防篡改检测的实时性。

在一种可能的实施方式中，针对步骤S110而言，在提取生产数据中的关键数据后，将关键数据进行压缩并生成多个按照预设规则排列的分块数据包的过程中，为了提高规则排列的可靠性，进而减少人为蓄意修改的概率，可以通过以下示例性的子步骤来实现。

子步骤S111，获取生产数据中与安全解析标签对应的目标生产项目数据集，作为生产数据中的关键数据。

子步骤S112，对于目标生产项目数据集中的每个生产项目数据，均标记出至少一个识别标签对象，每个识别标签对象用于表征一安全数据标识区域的生产记录数据信息。

子步骤S113，获取预先配置的排列规则运行组件，采用排列规则运行组件解析识别标签对象，获取每个生产项目数据的识别标签对象的排列规则解析结果。

子步骤S114，按照每个生产项目数据的识别标签对象的排列规则解析结果，对每个生产项目数据按照识别标签对象进行分块后执行对应排列操作，生成多个按照预设规则排列的分块数据包。

示例性地，针对子步骤S111，为了减少数据噪声，以降低后续的计算量，可以获取生产数据中与安全解析标签对应的初始生产项目数据集，对初始生产项目数据集中的生产项目数据进行清洗处理。然后，标记清洗处理后的初始生产项目数据集中的生产项目数据的标识信息，将标识信息与生产项目数据的多维信息进行关联，并根据关联后的生产项目数据确定获取与安全解析标签对应的目标生产项目数据集。

示例性地，针对子步骤S113，可以通过以下实施方式来具体实施。

（1）运行排列规则运行组件以确定针对每个识别标签对象的排列规则匹配节点，并根据排列规则匹配节点确定每个识别标签对象的识别标签特征的业务所属书签层级。

（2）根据识别标签特征和业务所属书签层级将每个识别标签对象的排列规则匹配节点构建为匹配节点分布图谱。

（3）根据匹配节点分布图谱，提取结构化识别标签特征的第一图谱分布节点与结构化识别标签特征对应数据区域的非结构化识别标签特征中的第二图谱分布节点，并依次排列由第一图谱分布节点与第二图谱分布节点构成的目标匹配节点分布图谱。

（4）将每个目标匹配节点分布图谱转换为同种识别标签特征型的分布规则关系列表，并分析每个分布规则关系列表元素之间的规则向量分布层级信息和规则配置分布层级信息，得到对应的分布层级信息集合，并对分布层级信息集合按照层级顺序进行排列，以将分布规则关系列表构建成排列后的分布规则关系列表。

（5）确定排列规则匹配节点的排列后的分布规则关系列表中图谱分布节点间不同识别标签特征型的业务所属书签层级的层级位置信息，并根据层级位置信息为排列规则匹配节点分配层级位置。

（6）依次遍历排列后的分布规则关系列表的每个分布规则对象目标，根据分布规则对象目标间的关联关系，对每个分布规则对象目标进行划分，得到排列规则匹配节点的分布规则对象目标层级。

（7）根据排列规则匹配节点的分布规则对象目标层级分别确定包含各个识别标签对象的散列排布信息的散列配置信息和包含各个识别标签对象的散列排布区间的区间信息，其中，包含各个识别标签对象的散列排布信息的散列配置信息和包含各个识别标签对象的散列排布区间的区间信息分别与不同的分布规则对象目标层一一预先对应配置。

（8）根据包含各个识别标签对象的散列排布信息的散列配置信息和包含各个识别标签对象的散列排布区间的区间信息对每个识别标签对象所涉及的各排列组合模式信息进行索引查找，确定每个识别标签对象对应的排列组合模式。

（9）根据排列组合模式确定每个识别标签对象的排列组合节点队列，并提取排列组合模式的模式配置信息以及提取模式配置信息关联排列组合节点队列的模式配置项目集合。

例如，可以获取排列组合模式下的模式信息组态流，并处理模式信息组态流得到多个模式信息组态对应的多个模式组态运行服务序列。

然后，确定多个模式组态运行服务序列的模式相关组态运行服务和模式非相关组态运行服务，以及确定模式相关组态运行服务在模式组态运行服务中的比例，并根据比例确定模式相关组态运行服务的运行次数，并按照运行次数划分模式相关组态运行服务为多个模式相关运行子服务。

接着，针对每个模式组态运行服务序列，确定当前处理的模式组态运行服务序列中每个模式组态运行服务的每个模式相关运行子服务的锁定模式签名对象，并根据每个锁定模式签名对象在当前模式组态运行服务序列包含的多个模式组态运行服务的模式签名参数生成每个锁定模式签名对象的模式签名参数偏移变化图。

在此基础上，针对每个模式相关运行子服务，根据当前处理的模式相关运行子服务包含的多个锁定模式签名对象的模式签名参数偏移变化图，确定当前处理的模式相关运行子服务是否包含模式签名参数周期性变化的锁定模式签名对象。

例如，若当前处理的模式相关运行子服务包含模式签名参数周期性变化的锁定模式签名对象，则标记当前处理的模式相关运行子服务为被选择的模式相关运行子服务。

又例如，若当前处理的模式相关运行子服务不包含模式签名参数周期性变化的锁定模式签名对象，则标记当前处理的模式相关运行子服务为未被选择的模式相关运行子服务。

这样，可以针对标记后的被选择的多个模式相关运行子服务，按照过程关联性将具有关联关系的模式相关运行子服务拼接为候选排列组合节点，然后确定候选排列组合节点中多个模式签名对象中模式签名参数发生周期性变化的多个参考模式签名对象，以及确定每个参考模式签名对象的签名参数变化速率。

在此基础上通过加权计算候选排列组合节点中多个参考模式签名对象的签名参数变化速率，得到当前处理的模式组态运行服务序列的签名参数变化速率，并根据每个模式组态运行服务序列的签名参数变化速率筛选出符合预设变化速率的至少一个模式组态运行服务序列，由此可以将符合预设变化速率的至少一个模式组态运行服务序列作为每个识别标签对象的排列组合节点队列。

（10）根据模式配置项目集合中关联的至少两个模式配置关联项目，将模式配置关联项目中的模式片段按照预设模式映射关系生成多个模式子片段，并计算下一个模式配置关联项目中的所有模式片段与上一个模式配置关联项目中所有模式片段间的片段偏移，并根据得到的每个片段偏移得到对应的预设模式映射关系表。

（11）根据预设模式映射关系表，获取模式映射关系相匹配且两模式子片段的各模式片段之间的片段偏移小于排列组合模式在该片段偏移内的最大持续片段偏移的模式子片段形成模式配置关联项目图。

（12）对每一模式配置关联项目图中的图单元进行分配，得到分配的每一模式配置关联项目图的覆盖规则，并根据模式配置关联项目图的覆盖规则与排列规则运行组件所对应的排列运行规则之间的匹配关系，当模式配置关联项目图的覆盖规则与排列规则运行组件所对应的排列运行规则匹配时，基于每个匹配的排列运行规则分别确定每个对应的识别标签对象的排列规则解析结果。

示例性地，针对子步骤S114，可以按照每个生产项目数据的识别标签对象的排列规则解析结果，对每个生产项目数据按照识别标签对象进行分块后得到的分块数据包执行对应排列操作，生成多个按照预设规则排列的分块数据包。

在此基础上，针对步骤S120，在将多个按照预设规则排列的分块数据包分别存储到区块链上，并配置每个分块数据包的索引地址信息的过程中，可以将多个按照预设规则排列的分块数据包分别存储到区块链上，并配置每个分块数据包的索引地址、索引业务以及索引标签层级，作为每个分块数据包的索引地址信息。

在此基础上，在应用层面，为了便于后续索引查找，例如，可以向区块链服务终端200下发每个分块数据包的索引地址信息，以使得区块链服务终端200记录每个分块数据包的索引地址、索引业务以及索引标签层级，并在检测到用户操作后，生成一索引配置拦以提示用户选择索引地址、索引业务以及索引标签层级中的至少一种元素后进行相应信息配置，以生成针对目标电子批记录的获取请求，获取请求中包括索引地址分布。其中，索引地址分布包括索引地址、索引业务以及索引标签层级中的至少一种元素的配置信息。

在此基础上，针对步骤S130而言，可以根据索引地址分布与每个分块数据包的索引地址信息进行匹配，然后根据匹配结果从区块链中查找获得对应的目标分块数据包。

在此基础上，针对步骤S140而言，将查找获得的目标分块数据包按照所述索引地址分布的分布规则进行拼接后，对拼接的数据压缩包进行解压缩，即可形成所述目标电子批记录，从而结束整个索引查找过程，并且在整个过程中由于规则排列的限制，仅能在索引查找的时候由区块链服务平台进行拼接后返回，而无法直接获取到目标分块数据包，对于用户而言是感知不到规则排列的限制性所在的，从而可以减少人为蓄意修改的概率。

进一步地，示例性地，针对前述的子步骤S112，可以通过以下具体的实施方式来实施。

（1）根据预先得到的与每个生产项目数据的生产项目所属类别对应的至少一个第一安全数据标识区域识别网络对每个生产项目数据的生产数据记录特征进行安全数据标识识别，分别得到至少一个安全数据标识识别图谱。

（2）在至少一个安全数据标识识别图谱上进行安全数据标识区域提取，得到生产数据记录特征的安全数据标识区域，安全数据标识区域用于描述每个生产项目数据的安全数据标识对象。

（3）在至少一个安全数据标识识别图谱上进行安全强化特征提取，得到生产数据记录特征的安全强化特征。

其中，值得说明的是，安全强化特征用于描述生产数据记录特征的安全强化区域。

（4）当生产数据记录特征包括一个记录特征集合时，基于生产数据记录特征的安全数据标识区域和安全强化特征，对记录特征集合的安全数据标识区域和安全强化特征分别进行回归模型分析，得到第一回归模型分析结果，并基于第一回归模型分析结果中与安全数据标识区域匹配的回归模型分析结果，在安全强化参考特征数据库的回归模型分析结果中进行查找，得到与安全数据标识区域匹配的第一安全强化参考特征查找结果，而后基于第一回归模型分析结果中与安全强化特征匹配的回归模型分析结果，在安全强化参考特征数据库的回归模型分析结果中进行查找，得到与安全强化特征匹配的第二安全强化参考特征查找结果，并获取第一安全强化参考特征查找结果和第二安全强化参考特征查找结果中相同的安全强化参考特征查找结果，得到初步安全强化参考特征查找结果，对于初步安全强化参考特征查找结果中包括的每一项安全强化参考特征查找结果，获取安全强化参考特征查找结果与记录特征集合之间的相似度，并按照与每一项安全强化参考特征查找结果匹配的相似度，对初步安全强化参考特征查找结果中包括的安全强化参考特征查找结果进行融合，得到目标安全强化参考特征查找结果。

（5）当生产数据记录特征包括至少两个记录特征集合时，对于生产数据记录特征中的每一个记录特征集合，对记录特征集合的安全数据标识区域和安全强化特征分别进行回归模型分析，得到第二回归模型分析结果，并基于第二回归模型分析结果，在安全强化参考特征数据库的回归模型分析结果中进行查找，得到初步安全强化参考特征查找结果，并对与每一个记录特征集合匹配的初步安全强化参考特征查找结果进行融合，得到目标安全强化参考特征查找结果。

（6）对于目标安全强化参考特征查找结果中的每一项安全强化参考特征查找结果，对安全强化参考特征查找结果进行分节点处理，获取安全强化参考特征查找结果的关键特征向量节点，并对获取到的每一个关键特征向量节点分别进行安全数据标识区域提取和安全强化特征提取，对于每一个关键特征向量节点，对关键特征向量节点的安全数据标识区域和安全强化特征分别进行回归模型分析，得到关键特征向量节点的回归模型分析结果，而后获取关键特征向量节点在安全强化参考特征查找结果中的节点位置，并基于安全强化参考特征查找结果的标识信息以及关键特征向量节点的节点位置，关联关键特征向量节点的回归模型分析结果，以得到每个生产项目数据的安全强化参考特征信息。

其中，值得说明的是，目标安全强化参考特征查找结果的回归模型分析结果中包括每一项安全强化参考特征查找结果的关键特征向量节点的回归模型分析结果。

（7）基于每个生产项目数据的安全强化参考特征信息所对应的区域，标记出至少一个识别标签对象。

基于同一发明构思，请参阅图3，示出了本申请实施例提供的基于区块链的可信电子批记录处理装置300的功能模块示意图，本实施例可以根据上述方法实施例对基于区块链的可信电子批记录处理装置300进行功能模块的划分。例如，可以对应各个功能划分各个功能模块，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。需要说明的是，本申请实施例中对模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。比如，在采用对应各个功能划分各个功能模块的情况下，图3示出的基于区块链的可信电子批记录处理装置300只是一种装置示意图。其中，基于区块链的可信电子批记录处理装置300可以包括提取生成模块310、配置模块320、查找模块330以及拼接解压模块340，下面分别对该基于区块链的可信电子批记录处理装置300的各个功能模块的功能进行详细阐述。

提取生成模块310，用于通过组态软件平台将区块链服务终端200上传的生产数据存入到目标数据库中，并提取生产数据中的关键数据后，将关键数据进行压缩并生成多个按照预设规则排列的分块数据包。可以理解，该提取生成模块310可以用于执行上述步骤S110，关于该提取生成模块310的详细实现方式可以参照上述对步骤S110有关的内容。

配置模块320，用于将多个按照预设规则排列的分块数据包分别存储到区块链上，并配置每个分块数据包的索引地址信息。可以理解，该配置模块320可以用于执行上述步骤S120，关于该配置模块320的详细实现方式可以参照上述对步骤S120有关的内容。

查找模块330，用于当接收到针对目标电子批记录的获取请求时，基于获取请求获得目标电子批记录的索引地址分布，并根据索引地址分布和每个分块数据包的索引地址信息，从区块链中查找获得对应的目标分块数据包。可以理解，该查找模块330可以用于执行上述步骤S130，关于该查找模块330的详细实现方式可以参照上述对步骤S130有关的内容。

拼接解压模块340，用于将查找获得的目标分块数据包按照索引地址分布的分布规则进行拼接后，对拼接的数据压缩包进行解压缩，形成目标电子批记录。可以理解，该拼接解压模块340可以用于执行上述步骤S140，关于该拼接解压模块340的详细实现方式可以参照上述对步骤S140有关的内容。

需要说明的是，应理解以上装置的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现。也可以全部以硬件的形式实现。还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。例如，提取生成模块310可以为单独设立的处理元件，也可以集成在上述装置的某一个芯片中实现，此外，也可以以程序代码的形式存储于上述装置的存储器中，由上述装置的某一个处理元件调用并执行以上提取生成模块310的功能。其它模块的实现与之类似。此外这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。这里所描述的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。

例如，以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(application specific integrated circuit，ASIC)，或，一个或多个微处理器(digital signal processor，DSP)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(field programmable gate array，FPGA)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(centralprocessing unit，CPU)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统(system-on-a-chip，SOC)的形式实现。

图4示出了本发明实施例提供的用于实现上述的控制设备的区块链服务平台100的硬件结构示意图，如图4所示，区块链服务平台100可包括处理器110、机器可读存储介质120、总线130以及收发器140。

在具体实现过程中，至少一个处理器110执行所述机器可读存储介质120存储的计算机执行指令（例如图3中所示的基于区块链的可信电子批记录处理装置300包括的提取生成模块310、配置模块320、查找模块330以及拼接解压模块340），使得处理器110可以执行如上方法实施例的基于区块链的可信电子批记录处理方法，其中，处理器110、机器可读存储介质120以及收发器140通过总线130连接，处理器110可以用于控制收发器140的收发动作，从而可以与前述的区块链服务终端200进行数据收发。

处理器110的具体实现过程可参见上述区块链服务平台100执行的各个方法实施例，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。

在上述的图4所示的实施例中，应理解，处理器可以是中央处理单元(英文：Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(英文：ApplicationSpecificIntegrated Circuit，ASIC)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。

机器可读存储介质120可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储NVM，例如至少一个磁盘存储器。

总线130可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，ISA)总线、外部设备互连(Peripheral Component Interconnect，PCI)总线或扩展工业标准体系结构(Extended Industry Standard Architecture，EISA)总线等。总线130可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本申请附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。

此外，本发明实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如上基于区块链的可信电子批记录处理方法。

上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本说明书的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。

同时，本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一种可能的实现方式”、“一种可能的示例”、和/或“示例性地”意指与本说明书至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一种可能的实现方式”、“一种可能的示例”、和/或“示例性地”并不一定是指同一实施例。此外，本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。

此外，本领域技术人员可以理解，本说明书的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的工序、机器、产品或物质的组合，或对他们的任何新的和有用的改进。相应地，本说明书的各个方面可以完全由硬件执行、可以完全由软件（包括固件、常驻软件、微码等）执行、也可以由硬件和软件组合执行。以上硬件或软件均可被称为“数据块”、“模块”、“引擎”、“单元”、“组件”或“系统”。此外，本说明书的各方面可能表现为位于一个或多个计算机可读介质中的计算机产品，该产品包括计算机可读程序编码。

计算机存储介质可能包含一个内含有计算机程序编码的传播数据信号，例如在基带上或作为载波的一部分。该传播信号可能有多种表现形式，包括电磁形式、光形式等，或合适的组合形式。计算机存储介质可以是除计算机可读存储介质之外的任何计算机可读介质，该介质可以通过连接至一个指令执行系统、装置或设备以实现通讯、传播或传输供使用的程序。位于计算机存储介质上的程序编码可以通过任何合适的介质进行传播，包括无线电、电缆、光纤电缆、RF、或类似介质，或任何上述介质的组合。

本说明书各部分操作所需的计算机程序编码可以用任意一种或多种程序语言编写，包括面向对象编程语言如Java、Scala、Smalltalk、Eiffel、JADE、Emerald、C++、C#、VB.NET、Python等，常规程序化编程语言如C语言、Visual Basic、Fortran 2003、Perl、COBOL 2002、PHP、ABAP，动态编程语言如Python、Ruby和Groovy，或其他编程语言等。该程序编码可以完全在用户计算机上运行、或作为独立的软件包在用户计算机上运行、或部分在用户计算机上运行部分在远程计算机运行、或完全在远程计算机或区块链服务平台上运行。在后种情况下，远程计算机可以通过任何网络形式与用户计算机连接，比如局域网（LAN）或广域网（WAN），或连接至外部计算机（例如通过因特网），或在云计算环境中，或作为服务使用如软件即服务（SaaS）。

此外，除非权利要求中明确说明，本说明书所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本说明书流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本说明书实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过订阅可激活对象实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的区块链服务平台或移动设备上安装所描述的系统。

同理，应当注意的是，为了简化本说明书披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本说明书实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本说明书对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。

需要说明的是，如果本说明书附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本说明书所述内容有不一致或冲突的地方，以本说明书的描述、定义和/或术语的使用为准。

最后，应当理解的是，本说明书中所述实施例仅用以说明本说明书实施例的原则。其他的变形也可能属于本说明书的范围。因此，作为示例而非限制，本说明书实施例的替代配置可视为与本说明书的教导一致。相应地，本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介绍和描述的实施例。