[發(fā)明專利]基于灰色關(guān)聯(lián)分析的隱馬爾可夫模型食品質(zhì)量評估方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910330705.2
• 申請日: 2019-04-23
• 公開（公告）號: CN110428121A
• 公開（公告）日: 2019-11-08
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 韓永明;耿志強;崔仕穎;魏琴;歐陽智
• 申請（專利權(quán)）人: 貴州大學(xué);北京化工大學(xué)
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q10/04;G06Q50/26
• 代理公司: 北京太兆天元知識產(chǎn)權(quán)代理有限責任公司 11108
• 代理人: 王宇

1.一種基于灰色關(guān)聯(lián)分析的隱馬爾可夫模型食品質(zhì)量評估方法，其特征在于，包括：

獲得參考向量和比較向量，所述參考向量x₀和所述比較向量x_i分別為：

x₀＝{x₀(1)，x₀(2)，...，x₀(n)}；

x_i＝{x_i(1)，x_i(2)，...，x_i(n)}；

其中，n為樣本個數(shù)，i＝0，1，2，...，m-1，m為所有指標的個數(shù)；

對各個指標進行歸一化處理，歸一化處理公式如下：

獲得y_i(k)和y₀(k)在k時刻的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)，所述灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)為：

其中，ρ∈(0,1)；

根據(jù)所述灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)獲得序列y₀與序列y_i之間的相關(guān)系數(shù)，所述相關(guān)系數(shù)為：

根據(jù)所述相關(guān)系數(shù)獲得所有指標的相關(guān)系數(shù)矩陣，所述相關(guān)系數(shù)矩陣為：

根據(jù)所述相關(guān)系數(shù)矩陣獲得各個指標對應(yīng)的指標權(quán)重；

根據(jù)各個指標和所述指標權(quán)重獲得所述指標對應(yīng)的風險指數(shù)；

將所述風險指數(shù)作為隱馬爾可夫模型的輸入數(shù)據(jù)對所述隱馬爾可夫模型進行訓(xùn)練；

使用訓(xùn)練之后的隱馬爾可夫模型對食品質(zhì)量進行評估和預(yù)測。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于灰色關(guān)聯(lián)分析的隱馬爾可夫模型食品質(zhì)量評估方法，其特征在于，所述根據(jù)各個指標和所述指標權(quán)重獲得所述指標對應(yīng)的風險指數(shù)的步驟包括：

根據(jù)維特比算法初始化局部狀態(tài)為：

δ₁(i)＝π_ib_i(o₁)，i＝1，2，...，N

進行動態(tài)規(guī)劃遞推時刻t＝2,3,…,T時刻的局部狀態(tài)為：

在T時刻取得最大值，隱藏狀態(tài)為：

根據(jù)所述隱藏狀態(tài)和所述指標權(quán)重獲得對應(yīng)的風險指數(shù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于灰色關(guān)聯(lián)分析的隱馬爾可夫模型食品質(zhì)量評估方法，其特征在于，所述根據(jù)所述隱藏狀態(tài)和所述指標權(quán)重獲得對應(yīng)的風險指數(shù)的步驟之前包括：

δ_T(i)在T時刻取得最大值，隱藏狀態(tài)序列出現(xiàn)的概率為：

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于灰色關(guān)聯(lián)分析的隱馬爾可夫模型食品質(zhì)量評估方法，其特征在于，還包括：

使用局部狀態(tài)進行回溯，對于t＝T-1,T-2,…,1，對應(yīng)的隱藏狀態(tài)序列為：

根據(jù)所述隱藏狀態(tài)序列獲得最優(yōu)路徑，所述最優(yōu)路徑為：

I^*＝(i₁^*，i₂^*，...，i_T^*}。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于灰色關(guān)聯(lián)分析的隱馬爾可夫模型食品質(zhì)量評估方法，其特征在于，所述根據(jù)所述相關(guān)系數(shù)矩陣獲得各個指標對應(yīng)的指標權(quán)重的步驟包括：

根據(jù)所述相關(guān)系數(shù)矩之中的各個指標獲得各個指標的平均值；

將各個指標的平均值作為各個指標對應(yīng)的指標權(quán)重。