[發(fā)明專利]一種基于人工智能的農(nóng)產(chǎn)品營養(yǎng)品質(zhì)等級(jí)劃分系統(tǒng)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202111049289.2
• 申請(qǐng)日: 2021-09-08
• 公開（公告）號(hào): CN113744075A
• 公開（公告）日: 2021-12-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王靖;田潤濤;韓迪;劉濤;李芳妍;何曉葉;劉芯鑰;朱梓健;李琥;武美杉
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 農(nóng)業(yè)農(nóng)村部食物與營養(yǎng)發(fā)展研究所;科邁恩（北京）科技有限公司
• 主分類號(hào): G06Q50/02
• 分類號(hào): G06Q50/02;G06Q10/06;G06N20/00;G16C20/70
• 代理公司: 北京德崇智捷知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11467
• 代理人: 申星宇

本發(fā)明提供一種基于人工智能的農(nóng)產(chǎn)品營養(yǎng)品質(zhì)等級(jí)劃分系統(tǒng)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。包括以下步驟：S1、對(duì)農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)行檢測(cè)，將農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)的數(shù)據(jù)輸入；S2、對(duì)農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)出的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理；數(shù)據(jù)處理包括多譜學(xué)儀器數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)和組學(xué)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)；S3、農(nóng)產(chǎn)品營養(yǎng)品質(zhì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)建模；S4、農(nóng)產(chǎn)品等級(jí)劃分的化學(xué)計(jì)量學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫；S5、農(nóng)產(chǎn)品等級(jí)劃分系統(tǒng)的構(gòu)建。本發(fā)明通過農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)與人工智能相結(jié)合水平，從而促進(jìn)對(duì)于農(nóng)產(chǎn)品營養(yǎng)品質(zhì)物質(zhì)基礎(chǔ)與作用規(guī)律的深入認(rèn)識(shí)，有利于推動(dòng)農(nóng)產(chǎn)品等級(jí)劃分，促進(jìn)我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)從生存型食物供給，向健康型營養(yǎng)品質(zhì)提升的轉(zhuǎn)型發(fā)展。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于人工智能的農(nóng)產(chǎn)品營養(yǎng)品質(zhì)等級(jí)劃分系統(tǒng)。

背景技術(shù)

當(dāng)前，中國農(nóng)業(yè)正加快進(jìn)入滿足營養(yǎng)健康需求的新階段，食品加工從適應(yīng)人民群眾吃得飽、吃得安全，向吃出健康、吃出愉悅轉(zhuǎn)型。自2006年《農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全法》頒布實(shí)施以來，國家加強(qiáng)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全指標(biāo)的監(jiān)管。截至2019年底，我國共制修訂農(nóng)藥殘留限量標(biāo)準(zhǔn)、獸藥殘留限量標(biāo)準(zhǔn)總數(shù)達(dá)到1萬余項(xiàng)，我國農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全總體穩(wěn)定向好，2020年農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)合格率達(dá)97.8％。然而，現(xiàn)有的農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量法規(guī)體系注重安全性而缺乏對(duì)營養(yǎng)品質(zhì)功能性的監(jiān)管，導(dǎo)致農(nóng)產(chǎn)品營養(yǎng)品質(zhì)評(píng)價(jià)體系建設(shè)發(fā)展相對(duì)滯后。由于圍繞我國農(nóng)產(chǎn)品營養(yǎng)品質(zhì)的基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)及相應(yīng)的客觀評(píng)價(jià)技術(shù)體系缺失，導(dǎo)致大眾缺乏對(duì)營養(yǎng)品質(zhì)的認(rèn)知，形成“安全即優(yōu)質(zhì)”的錯(cuò)誤消費(fèi)觀念；同時(shí)具體執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)不夠明確，導(dǎo)致各類評(píng)優(yōu)混亂，市場(chǎng)虛假宣傳和以次充好現(xiàn)象屢禁不止。從而使得農(nóng)產(chǎn)品原產(chǎn)地的優(yōu)質(zhì)品種、品質(zhì)資源沒有得到合理開發(fā)，生產(chǎn)企業(yè)從事品質(zhì)提升的投入缺乏保障，消費(fèi)者的獲得感和追求高品質(zhì)食品的美好愿望無法充分滿足。

有鑒于此，農(nóng)業(yè)農(nóng)村部近年來啟動(dòng)了推進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品營養(yǎng)品質(zhì)等級(jí)劃分的共性關(guān)鍵技術(shù)研究，通過圍繞農(nóng)產(chǎn)品整體營養(yǎng)品質(zhì)的科學(xué)闡述并結(jié)合相關(guān)基于大數(shù)據(jù)的人工智能分析技術(shù)，開展包括精準(zhǔn)營養(yǎng)與健康的科學(xué)內(nèi)涵研究、營養(yǎng)品質(zhì)標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)、風(fēng)味感官影響規(guī)律探索，以及品種鑒定、真?zhèn)舞b別、年份判別、營養(yǎng)品質(zhì)評(píng)價(jià)、風(fēng)味感官剖析，原產(chǎn)地溯源等一系列關(guān)鍵應(yīng)用研究，并以此構(gòu)建對(duì)于農(nóng)產(chǎn)品安全性、真實(shí)性、營養(yǎng)性、道地性與可追溯性，以及均一性在內(nèi)的逐層遞進(jìn)、點(diǎn)面結(jié)合的農(nóng)產(chǎn)品等級(jí)劃分創(chuàng)新技術(shù)評(píng)價(jià)體系，從而實(shí)現(xiàn)以精準(zhǔn)檢測(cè)與科學(xué)、智能評(píng)價(jià)為特征的檢測(cè)與評(píng)價(jià)規(guī)范架構(gòu)。

然而，目前現(xiàn)行國標(biāo)等檢測(cè)方法多仍停留在針對(duì)單一指標(biāo)或單一檢測(cè)項(xiàng)目進(jìn)行定性、定量分析的層面，又或者僅通過農(nóng)產(chǎn)品外觀和尺寸大小等外在品質(zhì)作為規(guī)格分類依據(jù)，缺乏通過代表性樣品大數(shù)據(jù)結(jié)合智能分析儀器，對(duì)反映農(nóng)產(chǎn)品真實(shí)性、原產(chǎn)地及感官、營養(yǎng)品質(zhì)等內(nèi)在質(zhì)量進(jìn)行全方位、多角度綜合評(píng)價(jià)的技術(shù)方法，特別是對(duì)于大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的應(yīng)用尚屬空白。此外，現(xiàn)有的儀器快檢方法如近紅外光譜法和質(zhì)譜實(shí)時(shí)分析方法在農(nóng)作物中的應(yīng)用大多聚焦在對(duì)粗指標(biāo)和安全性指標(biāo)的監(jiān)測(cè)，缺乏圍繞指紋圖譜、風(fēng)味感官組學(xué)、食品營養(yǎng)物質(zhì)組學(xué)、代謝組學(xué)、蛋白組學(xué)等農(nóng)產(chǎn)品營養(yǎng)品質(zhì)與等級(jí)劃分所涉及的前沿研究方法的深入探索和系統(tǒng)整合應(yīng)用。因此，本發(fā)明提供了一種基于人工智能的農(nóng)產(chǎn)品營養(yǎng)品質(zhì)等級(jí)劃分系統(tǒng)。

發(fā)明內(nèi)容

(一)解決的技術(shù)問題

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種基于人工智能的農(nóng)產(chǎn)品營養(yǎng)品質(zhì)等級(jí)劃分系統(tǒng)，通過綜合利用針對(duì)農(nóng)產(chǎn)品營養(yǎng)品質(zhì)特點(diǎn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)于復(fù)雜農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)數(shù)據(jù)的一站式數(shù)據(jù)建模及涉及農(nóng)產(chǎn)品安全性評(píng)價(jià)、真實(shí)性評(píng)價(jià)、營養(yǎng)品質(zhì)等級(jí)劃分評(píng)價(jià)、一致性評(píng)價(jià)和感官評(píng)價(jià)，通過這一基于各類光譜、質(zhì)譜及色譜等檢測(cè)數(shù)據(jù)的自動(dòng)化的等級(jí)劃分預(yù)測(cè)模型開發(fā)系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)包括樣本處理、質(zhì)量標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)，模型訓(xùn)練，模型維護(hù)，樣本預(yù)測(cè)完整的等級(jí)劃分模型開發(fā)和應(yīng)用，極大提升了當(dāng)前農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)與人工智能的結(jié)合水平。促進(jìn)對(duì)于農(nóng)產(chǎn)品營養(yǎng)品質(zhì)物質(zhì)基礎(chǔ)與作用規(guī)律的深入認(rèn)識(shí)，有利于推動(dòng)農(nóng)產(chǎn)品等級(jí)劃分，促進(jìn)我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)從生存型食物供給，向健康型營養(yǎng)品質(zhì)提升的轉(zhuǎn)型發(fā)展。

(二)技術(shù)方案

為實(shí)現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：一種基于人工智能的農(nóng)產(chǎn)品營養(yǎng)品質(zhì)等級(jí)劃分系統(tǒng)，其特征在于：包括以下步驟：