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贵州中科分子生物有限公司
企业贵州中科分子生物有限公司围绕相关业务开展运营。面向中药材种植管理、农事数据标准化、中药材溯源等领域提供数据服务，开放贵州中药材种植基地采集与农事管理数据集（中药材种植管理、农事数据标准化）、中药材全产业链溯源与管理数据集（中药材溯源、生产工艺优化）、绿色低碳制造能耗 / 水耗 / 排放监测与优化数据集（制造能效管理、环境监测），支撑监测研判与运维优化。
中药材种植管理农事数据标准化中药材溯源
数据集列表
“种植 — 研发 — 生产 — 销售” 全产业链溯源数据集
全链统一编码体系：参照团体标准《中药追溯数据集》，建立覆盖全业态的统一编码规则。以单个产品批次为单元，为每个实体（地块、原料批次、半成品、成品、流通节点）分配唯一数字标识，形成贯穿全链的“数字血缘”关系图谱。
多源异构数据对齐：将来自种植端IoT传感器（环境、土壤）、农事人工记录、生产端SCADA系统（温度、压力、流量）、实验室LIMS系统（检测数据）、流通端ERP/WMS系统（出入库、销售）的数据，按照统一的时间戳和批次ID进行精准对齐。
数据清洗与标准化：对异常值进行识别与标记（区分“设备故障异常”与“真实工艺波动”），对缺失值采用基于相似批次的多重插补算法进行补全，确保数据质量满足跨环节关联分析的要求。
贵州省数据知识产权登记平台2026-06-17 更新00
中药分子精华产品市场流通与消费者反馈数据集
建立面向多源市场数据的标准化处理体系：
多源数据对齐：将来自经销商、电商平台、线下门店、客服系统的数据按照统一的时间戳和产品SKU编码进行对齐，确保数据可横向比较与纵向追溯；
异常值识别与处理：对异常的销售波动（如“瞬时暴增”可能为刷单或促销活动）、极端评价（恶意差评或刷好评）进行自动标记与分类处理，区分真实市场信号与噪声数据；
文本数据预处理：对消费者评论文本进行分词、去停用词、情感词标注等NLP基础处理，为情感分析和主题挖掘奠定基础。
贵州省数据知识产权登记平台2026-06-17 更新00
绿色低碳制造能耗 / 水耗 / 排放监测与优化数据集
数据采集与清洗规则
针对制造现场的多元数据源建立标准化采集与清洗规则：
多源数据对齐：将不同采集频率（秒级/分钟级/批次级）的能耗数据、水耗数据与生产批次数据进行时间戳对齐，确保资源消耗可准确归集至具体生产活动；
异常值识别与处理：对超出合理范围的仪表读数（如瞬时功率突跳、流量归零）进行自动标记，区分“设备故障异常”与“真实工艺波动”，避免异常数据干扰分析结果；
缺失值补全策略：针对因传感器故障导致的数据缺失，采用基于相似生产工况的插值算法进行估算补全。
贵州省数据知识产权登记平台2026-06-17 更新10
中药材全产业链溯源与管理数据集
数据清洗与标准化规则（原始层）
针对贵州道地药材（灵芝、石斛等）建立特征字段标准。例如：去除因传感器故障导致的异常温度/湿度数据；采用特定算法对光谱数据进行降噪处理；统一不同批次原料的“有效成分含量”计量单位标准。
多源异构数据关联规则（融合层）
建立“产地环境数据 + 提取工艺数据 + 成品检测数据”的关联映射模型。通过区块链哈希算法，将产地端的农事记录与生产端的批次记录进行不可篡改的锚定，确保单一批次产品的全生命周期数据可追溯。
质量-工艺关联分析模型（核心算法）
利用回归分析或聚类算法，挖掘“原料指标（如水分、灰分）→设备参数（膜过滤压力、结晶温度）→成品率”之间的最优组合规则。这不仅是对数据的记录，更是将生产经验转化为可复用的知识图谱。
贵州省数据知识产权登记平台2026-06-17 更新20
贵州道地药材(灵芝/天麻/刺梨)分子提取工艺参数数据集
原料指纹图谱匹配规则（PCA+PLS‑DA 模型）：基于 500 余味中药标准指纹图谱库，采用主成分分析（PCA）结合偏最小二乘判别分析（PLS‑DA），实现原料与标准图谱相似度≥98%，确保原料化学一致性与生物均效性。
低温破壁参数智能调控算法（随机森林回归模型）：以活性成分释放率最大化（≥95%）为目标，输入原料水分、硬度、粒径等特征，通过随机森林模型实时输出最优破壁温度（25–35℃）、压力（0.8–1.2 MPa）、时间（15–30 min），动态适配原料批次差异。
多级分子膜分离选择性过滤规则（分子量分级模型）：构建 “微滤（0.1–0.2 μm）→超滤（10–100 kDa）→纳滤 / RO（1–10 nm）” 三级筛选逻辑，按目标成分分子量精准截留杂质、富集活性物质，重金属 / 农残祛除率 > 99%。
贵州省数据知识产权登记平台2026-05-13 更新00
贵州中药材种植基地采集与农事管理数据集
基地编码与地块标识：建立统一的基地编码规则和地块GIS标识系统，确保每个种植地块具有唯一数字身份，与贵州省中药材追溯服务平台实现编码对接；
农事记录标准化：将施肥、用药、灌溉等农事操作按照统一的数据格式进行记录，包括操作类型、物料名称与批次、用量、操作时间、操作人员等信息，参照“十要件”记录规范；
环境数据对齐规则：将不同频率采集的环境数据（气象站小时数据、土壤传感器分钟数据、人工观测日数据）与农事记录、药材生长阶段进行时间戳对齐；
异常值识别与标记：对超出合理范围的农事记录（如超量施肥记录、采收时间异常）进行自动标记，区分“人为错误记录”与“实际生产异常”。
贵州省数据知识产权登记平台2026-06-17 更新640
中药活性成分含量预测与质控模型数据集
建立面向预测建模的数据预处理体系：
近红外光谱数据预处理：对原始光谱数据进行平滑降噪（如Savitzky-Golay滤波）、基线校正、标准正态变量变换（SNV）等处理，消除物理因素干扰，提取与活性成分相关的光谱特征；
检测数据对齐规则：将不同检测方法（HPLC、GC-MS、紫外分光光度法等）获得的活性成分含量数据进行单位统一与量纲标准化，确保不同来源数据的可比性；
批次数据关联规则：建立“原料批次ID→生产工艺参数记录→中间体检测数据→成品检测数据”的完整追溯链路，为模型训练提供配对样本。
贵州省数据知识产权登记平台2026-06-17 更新00
药食同源分子精华产品质量安全数据集
数据清洗与标准化规则（基础层）
针对分子精华产品特性，建立质量安全数据的标准化处理规则：
异常值识别与处理：对传感器采集的工艺参数（温度、压力、流量）设置合理波动范围，自动标记并剔除因设备故障导致的异常数据；
检测数据对齐：将不同检测批次、不同检测仪器的有效成分含量数据进行归一化处理，消除批次间系统误差，确保数据可比性；
缺失值补全：针对历史记录中缺失的特定检测项目，采用基于相似批次的多重插补算法进行估算补全。
指纹图谱比对与质量一致性判定规则（核心层）
依托企业自主研发的PLEESIT技术体系与中药指纹图谱库，建立质量一致性评价模型：
指纹图谱匹配度计算：将每批次产品的近红外光谱/液相色谱检测数据与标准指纹图谱进行比对，计算相似度系数；
一致性阈值设定：基于历史合格批次的统计分布，设定“合格”“警示”“不合格”三档质量等级判定规则；
多指标综合评分：将有效成分含量、杂质限度、溶解度等多个质量指标进行加权融合，生成批次综合质量评分，实现质量水平的量化评价。
贵州省数据知识产权登记平台2026-06-17 更新00
贵州灵芝 / 石斛 / 天麻 / 刺梨分子精华产品质量检测数据集
（一）数据采集规则
样本分层抽样：按品种（灵芝 / 石斛 / 天麻 / 刺梨）、产地（贵州黔东南 / 毕节 / 安顺）、采收季节、加工工艺（提取温度 / 时间 / 溶剂）分层，每类≥30 样本，平行样三重测定，结果取均值并剔除离群值。
检测方法标准：功效成分采用HPLC/GC-MS/ 紫外分光光度法；重金属用原子吸收 / ICP-MS；微生物按 GB 4789 系列；农药残留按 GB 23200 系列，全程记录仪器参数与环境条件。
（二）数据清洗与标准化规则
异常值剔除算法：采用3σ 准则 + IQR 四分位距法双重校验，剔除检测过程中仪器波动、操作误差导致的极端值，保留生物学变异范围内的有效数据。
计量单位统一：含量统一为mg/g、μg/kg、CFU/g；保留 2~4 位有效数字；日期、批次、编码统一结构化格式化，消除多源数据异构性。
缺失值填补：关键指标（如天麻素、刺梨 VC）缺失采用同批次均值 / 近邻样本插值法；非关键指标缺失标记为 “ND（未检出）”，不影响整体判定。
贵州省数据知识产权登记平台2026-06-17 更新00
贵州特色药食同源植物分子精华研发数据集合
1. 采集范围：覆盖贵州特色药食同源植物（刺梨、灵芝等）原料特性、分子提取实验、活性成分检测、功效验证、工艺试验全流程，包括原料环境数据、实验参数、检测结果、功效数据等。
2. 采集标准：自主设定统一的原料编码、实验数据字段规范、数值精度，对不同品种、不同产地的植物原料实行分类编码管理，确保数据可溯源、可关联、可比对。
3. 采集机制：采用实验设备自动采集+研发人员人工记录核验双模式，同步采集实验过程数据与结果数据，人工核验异常数据，剔除缺失值、重复值、异常值，保障数据真实、完整、准确。
贵州省数据知识产权登记平台2026-05-08 更新10