[發(fā)明專利]一種用于生食水產(chǎn)品儲運過程的多時段評估方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110773700.4
• 申請日: 2021-07-08
• 公開（公告）號: CN113515857B
• 公開（公告）日: 2023-08-22
• 發(fā)明（設計）人: 張小栓;馮歡歡;傅軼凡;劉峰;邢少華;何瓊;劉鵬飛;杜佳誠
• 申請（專利權）人: 中國農(nóng)業(yè)大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06Q10/0639;G06Q50/02;G06F119/02
• 代理公司: 北京路浩知識產(chǎn)權代理有限公司 11002
• 代理人: 肖艷

1.一種用于生食水產(chǎn)品儲運過程的多時段評估方法，其特征在于，包括：

獲取待評估水產(chǎn)品在儲運過程中的質量關聯(lián)參數(shù)及時序數(shù)據(jù)，并進行時段劃分；

計算每一時段的質量關聯(lián)參數(shù)及時序數(shù)據(jù)的參數(shù)變化速率，基于各時段的參數(shù)變化速率確定各時段的水產(chǎn)品質量的狀態(tài)變化概率；

根據(jù)每一時段的質量關聯(lián)參數(shù)、時序數(shù)據(jù)以及狀態(tài)變化概率，建立每一時段的質量狀態(tài)評估模型和質量損失模型；

所述獲取待評估水產(chǎn)品在儲運過程中的質量關聯(lián)參數(shù)及時序數(shù)據(jù)，并進行時段劃分，具體包括：

提取參數(shù)時序數(shù)據(jù)的標準差特征，計算質量關聯(lián)參數(shù)樣本之間的歐氏距離，確定時段劃分數(shù)目N；

計算每一時段中質量關聯(lián)參數(shù)對質量狀態(tài)的關聯(lián)程度值；

對每一時段的質量關聯(lián)參數(shù)及時序數(shù)據(jù)進行有效性篩選以及將篩選出來的質量關聯(lián)參數(shù)及時序數(shù)據(jù)進行融合處理；

根據(jù)每一時段的質量關聯(lián)參數(shù)、時序數(shù)據(jù)以及狀態(tài)變化概率，建立每一時段的質量狀態(tài)評估模型和質量損失模型，具體包括：

y_N＝f_N(QI₁,QI₂…QI_k，),P_N)

其中，y_N表示第N個時段的質量狀態(tài)評估值，f_N表示第N個時段的非線性函數(shù)，P_N表示第N個時段的品質變化概率；

由所述質量狀態(tài)評估模型輸出質量等級狀態(tài)包括：I級鮮活、П級鮮活、瀕死、I級新鮮、П級新鮮、I級可接受、П可接受、I級腐敗和П級腐敗；

計算每一時段的質量狀態(tài)評估模型的置信度和質量損失函數(shù)模型，包括：

計算每一時段的質量狀態(tài)評估模型的置信度：

其中，X_n表示第n個質量關聯(lián)因素，Y_m表示第m種質量狀態(tài)；

判斷所述置信度是否大于或等于預設信度閾值θ，若小于置信度θ，則對模型進行修正；

基于各個時段質量關鍵參數(shù)的權重大小綜合計算模型的修正因子H_N，計算如下：

其中為實際值，為估計值，為權重；

將修正因子帶入到質量狀態(tài)評估模型中，得到：

y_N＝f_N(H_N,QI₁…QI_k，),P_N)

計算每一時段的損失函數(shù)模型和全過程質量損失函數(shù)：

Loss_N＝f_imax(0,m_max-p_i)²+ε·(1-f_N)max(0,m_min-p_i)²

其中,

Loss_N表示每一時段的損失函數(shù)，f_i表示模型評估函數(shù)，p_i表示模型評估結果的概率值，m_max，m_min分別為固定最大值和固定最小值，ε∈(0.1)為調(diào)整系數(shù)；

水產(chǎn)品儲運全程質量損失函數(shù)模型loss通過下式進行計算：

loss_N＝λ₁loss₁+λ₂loss₂+…+λ_Nloss_N

其中，λ₁，λ₂，λ_N分別表示第一時段權重、第二時段權重和第N時段的權重，λ₁≤λ₂≤λ_N且λ₁+λ₂+λ_N＝1，loss₁、loss₂、loss_N分別表示第一時段、第二時段和第N時段的損失函數(shù)；

將N個時段全流程結合起來，建立全局質量評估模型以及全局損失函數(shù)，對整個過程的質量進行評估判斷。