CN108108906A - 一种肉制品质量监测评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种肉制品质量监测评估方法，其主要技术特点是包括以下步骤：对预先设置的肉制品生产和物流节点产生的数据进行采集；在多个平台之间交换数据；根据多个平台的信息对肉制品质量进行评估，确定评估结果。本发明设计合理，能够将现有的多个肉制品生产和运输平台进行融合，通过提供数据通用接口，能够获取到所有平台的数据，解决了肉制品供应链食品安全风险评估过程中指标度量的模糊性和随机性问题，提高了肉制品质量安全风险评估的客观性。
Description
技术领域
本发明属于食品检验监测技术领域，尤其是一种肉制品质量监测评估方法。
背景技术
众多公共安全问题中，食品安全令世人尤为关注，我国百姓更是如此，一度达到谈食色变的程度，这是一个热点问题也是敏感问题。客观地说，我国食品安全正在不断提高和改进，形势也不断好转，但有待完善应对的问题仍然不少。
近年来肉制品行业发生的食品安全事件不但严重威胁消费者的身体健康，也影响了肉制品行业的健康、持续、稳定的发展。这是关系到民生、国民经济发展、社会和谐稳定、国家安全自立的重大战略问题。肉制品质量涉及到多个环节，必须进行全程监控，才能保证产品的质量安全。在现有肉制品供应链食品安全风险评估过程中存在指标度量的模糊性和随机性问题。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出一种肉制品质量监测评估方法，解决对肉制品各个环节进行有效监测的问题。
本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：
一种肉制品质量监测评估方法，包括以下步骤：
步骤1、对预先设置的肉制品生产和物流节点产生的数据进行采集；
步骤2、在多个平台之间交换数据；
步骤3、根据多个平台的信息对肉制品质量进行评估，确定评估结果。
进一步，所述步骤3后还包括如下步骤：接收用户的查询请求，并响应所述查询请求，向用户反馈查询结果。
进一步，所述多个平台之间交换数据是使用数据通用接口，使多个平台相互之间能够传递数据。
进一步，所述步骤3在进行评估前，需要根据SOM自组织映射网络和K均值聚类相结合的两阶段聚类对输入数据进行预处理。
进一步，所述步骤3采用BP神经网络进行评估，得到综合风险评估值。
本发明的优点和积极效果是：
本发明设计合理，能够将现有的多个肉制品生产和运输平台进行融合，通过提供数据通用接口，能够获取到所有平台的数据，解决了肉制品供应链食品安全风险评估过程中指标度量的模糊性和随机性问题，提高了肉制品质量安全风险评估的客观性。
附图说明
图1是本发明的监测流程示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明实施例做进一步详述。
一种肉制品质量监测评估方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤1、对预先设置的肉制品生产和物流节点产生的数据进行采集。
在本实施例中，所述的信息采集平台可以由多个平台所组成，并可利用现有的各种肉制品质量或物流系统实现对数据的采集。例如，某肉制品生产厂原有生产管理系统，该生产管理系统具有自动采集肉制品各种指标的设备，并通过该设备将采集的指标数据上传至系统。此外，在本实施例中，并非对所有的数据都需要进行采集，而只是针对预设的节点数据才进行采集，例如采集肉制品的入厂时间需要采集，而并不需要对肉制品进行灭菌的时间进行采集。
步骤2，在多个平台之间交换数据。
通过中间件模块提供数据接口，使多个平台可以传递数据，实现平台数据的交互。例如，中间件模块从平台待发的消息队列中取出消息进行分析；如果该消息发送给在本系统注册的客户端，则将该消息发送给相应的客户端；如果发送给在本系统外注册的客户端，则将该消息发送给本域的桥中间件，由该桥中间件进行处理和转发。中间件可以根据预设的套接字，判断数据来自哪一个平台，并将该数据根据需要发送的平台的预设套接字进行处理，生成该系统能够识别的数据。通过实现多个平台的信息交互，能够使用户查找关于肉制品的任何质量信息，例如生产商可以通过实时数据交互了解肉制品的物流信息。
步骤3、根据多个平台的信息对肉制品质量进行评估，确定评估结果。
在本步骤中，首先采用根据SOM自组织映射网络和K均值聚类相结合的两阶段聚类对输入数据进行预处理；具体预处理方法如下：
采用通过其输入样本学会检测其规律性和输入样本相互之间的关系，并且根据这些输入样本的信息自适应调整网络，使网络以后的响应与输入样本相适应。竞争型神经网络的神经元通过输入信息能够识别成组的相似输入向量；自组织映射神经网络通过学习同样能够识别成组的相似输入向量，使那些网络层中彼此靠得很近的神经元对相似的输入向量产生响应。实现对输入向量模式的准确分类。K均值聚类，采用输入向量的距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。将所采集的信息生成相应的不同的簇。
在对输入的数据进行预处理后，将生成的簇输入BP神经网络进行评估，BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。只需通过实现输入少量的数据和判断结果，BP网络使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，得到综合风险评估值。将生成的簇输入BP神经网络，BP神经网络生成相应的综合风险评估值。
本发明还可以接收用户的查询请求，并响应所述查询请求，向用户反馈查询结果，便于信息的公开性。
需要强调的是，本发明所述的实施例是说明性的，而不是限定性的，因此本发明包括并不限于具体实施方式中所述的实施例，凡是由本领域技术人员根据本发明的技术方案得出的其他实施方式，同样属于本发明保护的范围。
Claims (5)
1.一种肉制品质量监测评估方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤1、对预先设置的肉制品生产和物流节点产生的数据进行采集；
步骤2、在多个平台之间交换数据；
步骤3、根据多个平台的信息对肉制品质量进行评估，确定评估结果。
2.根据权利要求1所述的一种肉制品质量监测评估方法，其特征在于：所述步骤3后还包括如下步骤：接收用户的查询请求，并响应所述查询请求，向用户反馈查询结果。
3.根据权利要求1或2所述的一种肉制品质量监测评估方法，其特征在于：所述多个平台之间交换数据是使用数据通用接口，使多个平台相互之间能够传递数据。
4.根据权利要求1或2所述的一种肉制品质量监测评估方法，其特征在于：所述步骤3在进行评估前，需要根据SOM自组织映射网络和K均值聚类相结合的两阶段聚类对输入数据进行预处理。
5.根据权利要求1或2所述的一种肉制品质量监测评估方法，其特征在于：所述步骤3采用BP神经网络进行评估，得到综合风险评估值。
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Cited By (1)
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|---|---|---|---|---|
| CN116804669A (zh) * | 2023-06-16 | 2023-09-26 | 枣庄华宝牧业开发有限公司 | 一种肉制品加工用油炸监视系统 |
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2017
- 2017-12-30 CN CN201711492809.0A patent/CN108108906A/zh active Pending
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| CN116804669B (zh) * | 2023-06-16 | 2024-04-02 | 枣庄华宝牧业开发有限公司 | 一种肉制品加工用油炸监视系统 |
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