CN111274538A - 一种生食水产品储运过程中质量状态判别方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供一种生食水产品储运过程中质量状态判别方法及系统，方法包括：获取生食水产品储运过程中多个预设时间序列下的质量状态参量序列；根据多个质量状态参量序列，获取生食水产品在每个预设时间序列下的质量状态等级；计算相邻两个预设时间序列的质量状态等级转变概率矩阵；根据生食水产品的初始时间序列下的质量状态等级和相邻两个预设时间序列的质量状态等级转变概率矩阵，建立待识别时间段内的质量状态判别模型，进而对生食水产品在未来待识别时间序列下的质量状态等级进行识别。本发明实施例实现了生食水产品储运过程的质量状态动态判别，有助于减少生食水产品在运输过程中造成的损失，提高水产品保鲜保活效果。

Description

一种生食水产品储运过程中质量状态判别方法及系统
技术领域
本发明属于水产品储运技术领域，尤其涉及一种生食水产品储运过程中质量状态判别方法及系统。
背景技术
生食水产品质量影响因素众多，在储运过程中品质具有依时间渐变累积而衰减特征，不同时刻的质量状态随之变化。因此，生食水产品储运过程高效、准确的质量状态判别对水产品价值链提升具有重要作用。
生食水产品全生命周期状态分为活、死、鲜、腐等多状态，现在的状态分析只是针对某一状态的品种进行评估，并没有考虑上一质量状态与下一质量状态的转变时刻和转变概率，因此需要从生食水产品全生命周期出发，实现水产品运输“过程质量状态的多层次判别决策，进而提高食品质量安全，防范风险。
发明内容
为克服上述现有问题或者至少部分地解决上述问题，本发明实施例提供一种生食水产品储运过程中质量状态判别方法及系统。
本发明实施例提供一种生食水产品储运过程中质量状态判别方法，包括：
获取生食水产品储运过程中多个预设时间序列下的质量状态参量序列；
根据每一个预设时间序列下的质量状态参量序列，获取储运过程中生食水产品在每个预设时间序列下的质量状态等级；
计算相邻两个预设时间序列的质量状态等级转变概率矩阵；
根据生食水产品的初始时间序列下的质量状态等级和相邻两个预设时间序列的质量状态等级转变概率矩阵，建立待识别时间段内的质量状态判别模型，对生食水产品在未来待识别时间序列下的质量状态等级进行识别。
在上述技术方案的基础上，本发明实施例还可以作出如下改进。
可选的，所述根据每一个预设时间序列下的质量状态参量序列，获取储运过程中生食水产品在每个预设时间序列下的质量状态等级包括：
根据每一个预设时间序列下的质量状态参量序列对应的梯度区间，得到对应的区间等级；
根据每一个预设时间序列下的质量状态参量序列对应的区间等级和区间等级与质量状态等级之间的对应关系，得到生食水产品在每个预设时间序列下的质量状态等级。
可选的，所述计算相邻两个预设时间序列的质量状态等级转变概率矩阵包括：
根据预先构建的生食水产品质量特征知识库，获取生食水产品在相邻两个预设时间序列下的质量状态等级转变参考概率矩阵P；
基于生食水产品在每一个预设时间序列下的质量状态参量序列和质量状态等级之间的关系，分析获取相邻两个预设时间序列的质量状态等级转变的概率调节系数δ；
基于生食水产品在相邻两个预设时间序列下的质量状态等级参考概率矩阵P和相邻两个预设时间序列的质量状态等级转变的概率调节系数δ，计算相邻两个预设时间序列的质量状态等级转变概率矩阵M。
可选的，所述生食水产品的质量状态等级包括随时间推移变化的鲜活状态S1、濒死状态S2、新鲜状态S3、腐败状态S4；
所述生食水产品的质量状态等级表示为：
Figure BDA0002377450160000031
其中，
Figure BDA0002377450160000032
为预设的生食水产品各个质量状态等级的最小界限和最大界限。
可选的，所述鲜活状态、濒死状态、新鲜状态、腐败状态均包括不同程度的多个子状态；
其中，所述获取生食水产品在相邻两个预设时间序列下的质量状态等级参考概率矩阵P包括：
获取由鲜活第一子状态到鲜活第二子状态的质量状态等级参考概率矩阵p(S12|S11)，状态不可逆；
获取由鲜活第二子状态到濒死第一子状态的质量状态等级参考概率矩阵p(S21|S12)，状态不可逆；
获取由濒死第一子状态到濒死第二子状态的质量状态等级参考概率矩阵p(S22|S21)，状态不可逆；
获取由濒死第二子状态到新鲜第一子状态的质量状态等级参考概率矩阵p(S31|S22)，状态不可逆；
获取由新鲜第一子状态到新鲜第二子状态的质量状态等级参考概率矩阵p(S32|S31)，状态不可逆；
获取由新鲜第二子状态到腐败第一子状态的质量状态等级参考概率矩阵p(S41|S33)，状态不可逆；
获取由腐败第一子状态到腐败第二子状态的质量状态等级参考概率矩阵p(S42|S41)，状态不可逆。
可选的，所述获取相邻两个预设时间序列的质量状态等级转变概率调节系数δ包括：
获取由鲜活第一子状态到鲜活第二子状态转变概率调节系数δ1；
获取由鲜活第二子状态到濒死第一子状态转变概率调节系数δ2；
获取由濒死第一子状态到濒死第二子状态转变概率调节系数δ3；
获取由濒死第二子状态到新鲜第一子状态转变概率调节系数δ4；
获取由新鲜第一子状态到新鲜第二子状态转变概率调节系数δ5；
获取由新鲜第二子状态到腐败第一子状态转变概率调节系数δ6；
获取由腐败第一子状态到腐败第二子状态转变概率调节系数δ7。
可选的，所述相邻两个预设时间序列的质量状态等级转变的概率调节系数δ由生食水产品的类别、储运预设条件以及质量状态参量的国内、国际标准范围确定，其中，所述储运预设条件包括温度、湿度、光照和空间大小。
可选的，所述根据生食水产品的初始时间序列下的质量状态等级和相邻两个预设时间序列的质量状态等级转变概率矩阵之后还包括建立从初始时间序列到未来待识别时间序列的质量状态转变概率矩阵，包括：
Figure BDA0002377450160000041
其中，pij表示当前预设时间序列下的质量状态等级为S(i)到下一预设时间序列下的质量状态等级为S(j)的概率矩阵。
可选的，还包括：
根据生食水产品在每一个预设时间序列下的质量状态参量序列和质量状态等级之间的关系和调节后的质量状态等级转变概率矩阵，建立待识别时间段内的质量状态判别模型；
所述对生食水产品在未来待识别时间序列下的质量状态等级进行识别包括：
将从初始时间序列到未来待识别时间序列的质量状态转变概率矩阵输入所述质量状态判别模型中，输出生食水产品在未来待识别时间段内的质量状态等级。
根据本发明实施例的第二方面，提供了一种生食水产品储运过程质量状态判别系统，包括：
第一获取模块，用于获取生食水产品储运过程中多个预设时间
序列下的质量状态参量序列；
第二获取模块，用于根据每一个预设时间序列下的质量状态参量序列，获取储运过程中生食水产品在每个预设时间序列下的质量状态等级；
计算模块，用于计算相邻两个预设时间序列的质量状态等级转变概率矩阵；
判别模块，用于根据生食水产品的初始时间序列下的质量状态等级和相邻两个预设时间序列的质量状态等级转变概率矩阵，建立待识别时间段内的质量状态判别模型，对生食水产品在未来待识别时间序列下的质量状态等级进行识别。
本发明实施例提供一种生食水产品储运过程中质量状态判别方法，该方法实现了生食水产品储运过程的质量状态动态判别，有助于减少生食水产品在运输过程中造成的损失，提高水产品保鲜保活效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的生食水产品储运过程中质量状态判别方法整体流程示意图；
图2为生食水产品的不同质量状态等级之间的变换示意图；
图3为本发明实施例提供的生食水产品储运过程中质量状态判别系统整体结构示意图；
图4为本发明实施例提供的电子设备整体结构示意图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
在本发明的一个实施例中提供一种生食水产品储运过程中质量状态判别方法，图1为本发明实施例提供的生食水产品储运过程中质量状态判别方法整体流程示意图，该方法包括：
S1，获取生食水产品储运过程中多个预设时间序列下的质量状态参量序列；
S2，根据每一个预设时间序列下的质量状态参量序列，获取储运过程中生食水产品在每个预设时间序列下的质量状态等级；
S3，计算相邻两个预设时间序列的质量状态等级转变概率矩阵；
S4，根据生食水产品的初始时间序列下的质量状态等级和相邻两个预设时间序列的质量状态等级转变概率矩阵，建立待识别时间段内的质量状态判别模型，对生食水产品在未来待识别时间序列下的质量状态等级进行识别。
可以理解的是，在生食水产品储运过程中，需要对生食水产品的质量状态进行实时监控监管，避免生食水产品的损失。本发明实施例通过收集生食水产品储运过程中历史的多个预设时间序列下的质量状态参量序列，根据质量状态序列储运过程中生食水产品在每个预设时间序列下的质量状态等级。
根据生食水产品在每个预设时间序列下的质量状态等级，计算相邻两个预设时间序列的质量状态等级转变概率矩阵，最后根据生食水产品的初始时间序列下的质量状态等级和相邻两个预设时间序列的质量状态等级转变概率矩阵，对生食水产品在未来待识别时间序列下的质量状态等级进行识别。
本发明实施例可根据历史的连续预设时间序列的生食水产品的质量状态等级，即可对未来预设时间序列下的水产品的质量状态等级进行预测判别，以便及时采取相应的措施。
作为一个可选的实施例，获取生食水产品储运过程中多个预设时间序列下的质量状态参量序列还包括：
根据多个预设时间序列下的质量状态参量序列的最短数据序列，对每一个预设时间序列下的质量状态参量序列的数据序列长度进行统一；
对统一后的每一个预设时间序列下的质量状态参量序列进行标量化处理。
可以理解的是，每一个预设时间序列下的质量状态参量序列包括有多个质量状态参量，其中，质量状态参量主要包括储运环境参量(温度、湿度、氧气、二氧化碳、氨氮气体等)和质量评估参量(生命活力水平、感官信息、营养信息、气味、微生物、色差、质构、pH等)；
比如，预设时间序列为T个等间距时间步长，则获取生食水产品在储运过程中的质量状态参量在T个时间步长的质量状态参量数据，表示为(x(1),x(2),…,x(T))，表1为预设时间序列下采集的质量状态参量如下表1：
表1
Figure BDA0002377450160000071
在实际收集生食水产品的质量状态参量时，每一个预设时间序列下的质量状态参量序列的长度会不同，因此，在本发明实施例中，在每一个预设时间序列下的质量状态参量序列的长度进行统一。
具体的，根据多个预设时间序列下的质量状态参量序列的最短数据序列，对每一个预设时间序列下的质量状态参量序列的数据序列长度进行统一，即将每一个预设时间序列下的质量状态参量序列的长度统一为最短序列。
随后对统一后的每一个预设时间序列下的质量状态参量序列进行标量化处理，具体为，获取每一个预设时间序列下第i个质量状态参量的第j个采样值xij；
计算每一个预设时间序列下第i个质量状态参量采样值的均值
Figure BDA0002377450160000081
计算预设时间序列下第i个质量状态参量采样值的标准差Sx；
通过下式计算，得到每一个预设时间序列下第i个质量状态参量的第j个标量化数值xij *；
Figure BDA0002377450160000082
通过上述方式对每一个质量状态参量进行标量化处理。
作为一个可选的实施例，根据每一个预设时间序列下的质量状态参量序列，获取储运过程中生食水产品在每个预设时间序列下的质量状态等级包括：
根据每一个预设时间序列下的质量状态参量序列对应的梯度区间，得到对应的区间等级；
根据每一个预设时间序列下的质量状态参量序列对应的区间等级和区间等级与质量状态等级之间的对应关系，得到生食水产品在每个预设时间序列下的质量状态等级。
可以理解的是，根据每一个预设时间序列下的质量状态参量序列，进行梯度区间的划分，确定不同梯度区间离散化的等级个数，并得到每一个预设时间序列下的质量状态参量序列对应的区间等级。
在本发明实施例中，以温度、生命活力水平、感官值离散化划分处理为例，将温度分为了5个温区，活力特征分为5个等级，感官值分为6个等级，具体如表2：
表2
Figure BDA0002377450160000091
根据上表的方式得到了每一个预设时间序列下的质量状态参量序列对应的区间等级，其中，区间等级与质量状态等级具有对应关系，因此，根据每一个预设时间序列下的质量状态参量序列对应的区间等级，可以得到每一个预设时间序列下的质量状态参量序列对应的质量状态等级。
作为一个可选的实施例，计算相邻两个预设时间序列的质量状态等级转变概率矩阵包括：
根据预先构建的生食水产品质量状态知识库，获取生食水产品在相邻两个预设时间序列下的质量状态等级参考概率矩阵P；
基于生食水产品在每一个预设时间序列下的质量状态参量序列和质量状态等级之间的关系，获取相邻两个预设时间序列的质量状态等级转变的概率调节系数δ。
根据相邻两个预设时间序列下的质量状态等级概率矩阵P和相邻两个预设时间序列的质量状态等级转变的概率调节系数δ，计算相邻两个预设时间序列的质量状态等级转变概率矩阵M，其中：M＝δ*P。
可以理解的是，相邻两个预设时间序列下的质量状态等级概率矩阵P是指生食水产品在储运过程中从上一个预设时间序列对应的质量状态等级到下一个预设时间序列对应的质量状态等级的概率矩阵。
由于质量状态转变概率对时间推移有所不同，因此需要对质量状态参考概率矩阵进行调节，具体的，基于质量状态等级转变的概率调节系数δ，对质量状态等级转变参考概率矩阵P进行调节，得到调节后的质量状态等级转变转变概率矩阵M。
作为一个可选的实施例，生食水产品的质量状态等级包括随时间推移变化的鲜活状态、濒死状态、新鲜状态、腐败状态；
生食水产品的质量状态等级表示为：
Figure BDA0002377450160000101
其中，
Figure BDA0002377450160000102
为预设的生食水产品各个质量状态等级的最小界限和最大界限。
作为一个可选的实施例，其中，生食水产品的鲜活状态、濒死状态、新鲜状态、腐败状态均包括不同程度的多个子状态，在本发明实施例中，主要需要每一个质量状态等级的强弱程度，将生食水产品的每一个质量状态等级划分为两个子状态。
参见图2，生食水产品的不同质量状态等级之间是可以相互转换的，如图2所示。其中，获取生食水产品在相邻两个预设时间序列下的质量状态等级概率矩阵P包括：
获取由鲜活第一子状态到鲜活第二子状态的质量状态等级参考概率矩阵p(S12|S11)，状态不可逆；
获取由鲜活第二子状态到濒死第一子状态的质量状态等级参考概率矩阵p(S21|S12)，状态不可逆；
获取由濒死第一子状态到濒死第二子状态的质量状态等级参考概率矩阵p(S22|S21)，状态不可逆；
获取由濒死第二子状态到新鲜第一子状态的质量状态等级参考概率矩阵p(S31|S22)，状态不可逆；
获取由新鲜第一子状态到新鲜第二子状态的质量状态等级参考概率矩阵p(S32|S31)，状态不可逆；
获取由新鲜第二子状态到腐败第一子状态的质量状态等级参考概率矩阵p(S41|S33)，状态不可逆；
获取由腐败第一子状态到腐败第二子状态的质量状态等级参考概率矩阵p(S42|S41)，状态不可逆。
作为一个可选的实施例，获取相邻两个预设时间序列的质量状态等级转变的概率调节系数δ包括：
获取由鲜活第一子状态到鲜活第二子状态转变的概率调节系数δ1；
获取由鲜活第二子状态到濒死第一子状态转变的概率调节系数δ2；
获取由濒死第一子状态到濒死第二子状态转变的概率调节系数δ3；
获取由濒死第二子状态到新鲜第一子状态转变的概率调节系数δ4；
获取由新鲜第一子状态到新鲜第二子状态转变的概率调节系数δ5；
获取由新鲜第二子状态到腐败第一子状态转变的概率调节系数δ6；
获取由腐败第一子状态到腐败第二子状态转变的概率调节系数δ7。
作为一个可选的实施例，相邻两个预设时间序列的质量状态等级转变的概率调节系数δ与生食水产品的类别、储运预设条件(温度、湿度、光照、空间大小等)、质量状态参量的国内、国际标准范围等有关。
作为一个可选的实施例，根据生食水产品的初始时间序列下的质量状态等级和相邻两个预设时间序列的质量状态等级转变概率矩阵，对生食水产品在未来待识别时间序列下的质量状态等级进行识别包括：
计算未来待识别时间序列下的质量状态等级转变概率矩阵：
Figure BDA0002377450160000111
其中，pij表示当前预设时间序列下的质量状态等级为S(i)到下一预设时间序列下的质量状态等级为S(j)的概率矩阵；
作为一个可选的实施例，还包括：
根据生食水产品在每一个预设时间序列下的质量状态参量序列和质量状态等级之间的关系和调节后的质量状态等级转变概率矩阵，建立待识别时间段内的质量状态判别模型；
所述对生食水产品在未来待识别时间序列下的质量状态等级进行识别包括：
将从初始时间序列到未来待识别时间序列的质量状态转变概率矩阵输入质量状态判别模型中，输出生食水产品在未来待识别时间段内的质量状态等级。
可以理解的是，质量状态判别模型是一个分类模型，该模型为神经网络模型，经过训练后得到的。
作为一个可选的实施例，得到生食水产品在未来待识别时间序列下的质量状态等级之后还包括：
将得到的生食水产品在未来待识别时间序列下的质量状态等级是否超出对应的最大界限或最小界限；
若超出，则通过更新调节系数，对得到的生食水产品在未来待识别时间序列下的质量状态等级进行调整；若未超出，则结束流程。
可以理解的是，在前述实施例中说明，对于生食水产品的每一个质量状态等级，均对应有最大界限和最小界限，在本发明实施例中，将最终得到的生食水产品在未来待识别时间序列下的质量状态等级是否超出对应的最大界限或最小界限，或者说判别出来的生食水产品在未来待识别时间序列下的质量状态等级是否在最小界限和最大界限之间，如果不在，则说明判别出来的生食水产品在未来待识别时间序列下的质量状态等级是不正确的，需要进行调整；如果在范围之内，表明判别的结果是准确的，则结束整个流程。
在本发明的另一个实施例中提供一种生食水产品质量状态判别系统，该系统用于实现前述各实施例中的方法。因此，在前述生食水产品质量状态判别方法的各实施例中的描述和定义，可以用于本发明实施例中各个执行模块的理解。图3为本发明实施例提供的生食水产品质量状态判别系统整体结构示意图，该系统包括：
第一获取模块31，用于获取生食水产品储运过程中多个预设时间序列下的质量状态参量序列；
第二获取模块32，用于根据每一个预设时间序列下的质量状态参量序列，获取储运过程中生食水产品在每个预设时间序列下的质量状态等级；
计算模块33，用于计算相邻两个预设时间序列的质量状态等级转变概率矩阵；
判别模块34，用于根据生食水产品的初始时间序列下的质量状态等级和相邻两个预设时间序列的质量状态等级转变概率矩阵，建立待识别时间段内的质量状态判别模型，对生食水产品在未来待识别时间序列下的质量状态等级进行识别。
本发明实施例提供的生食水产品质量状态判别系统与前述各实施例提供的生食水产品质量状态判别方法相对应，提供的生食水产品质量状态判别系统的相关技术特征可参考前述各实施例提供的生食水产品质量状态判别方法的相关技术特征，在此不再赘述。
图4示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图4所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)401、通信接口(Communications Interface)402、存储器(memory)303和通信总线403，其中，处理器404，通信接口402，存储器403通过通信总线404完成相互间的通信。处理器401可以调用存储器403中的逻辑指令，以执行如下方法：
获取生食水产品储运过程中多个预设时间序列下的质量状态参量序列；
根据每一个预设时间序列下的质量状态参量序列，获取储运过程中生食水产品在每个预设时间序列下的质量状态等级；
计算相邻两个预设时间序列的质量状态等级转变概率矩阵；
根据生食水产品的初始时间序列下的质量状态等级和相邻两个预设时间序列的质量状态等级转变概率矩阵，建立待识别时间段内的质量状态判别模型，对生食水产品在未来待识别时间序列下的质量状态等级进行识别。
此外，上述的存储器403中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，计算机指令使计算机执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：
获取生食水产品储运过程中多个预设时间序列下的质量状态参量序列；
根据每一个预设时间序列下的质量状态参量序列，获取储运过程中生食水产品在每个预设时间序列下的质量状态等级；
计算相邻两个预设时间序列的质量状态等级转变概率矩阵；
根据生食水产品的初始时间序列下的质量状态等级和相邻两个预设时间序列的质量状态等级转变概率矩阵，建立待识别时间段内的质量状态判别模型，对生食水产品在未来待识别时间序列下的质量状态等级进行识别。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
本发明实施例提供的一种生食水产品质量状态判别方法及系统，实现了生食水产品储运过程的质量状态动态判别，有助于减少生食水产品在运输过程中造成的损失，提高水产品保鲜保活效果。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种生食水产品储运过程中质量状态判别方法，其特征在于，包括：
获取生食水产品储运过程中多个预设时间序列下的质量状态参量序列；
根据每一个预设时间序列下的质量状态参量序列，获取储运过程中生食水产品在每个预设时间序列下的质量状态等级；
计算相邻两个预设时间序列的质量状态等级转变概率矩阵；
根据生食水产品的初始时间序列下的质量状态等级和相邻两个预设时间序列的质量状态等级转变概率矩阵，建立待识别时间段内的质量状态判别模型，对生食水产品在未来待识别时间序列下的质量状态等级进行识别。
2.根据权利要求1所述的质量状态判别方法，其特征在于，所述根据每一个预设时间序列下的质量状态参量序列，获取储运过程中生食水产品在每个预设时间序列下的质量状态等级包括：
根据每一个预设时间序列下的质量状态参量序列对应的梯度区间，得到对应的区间等级；
根据每一个预设时间序列下的质量状态参量序列对应的区间等级和区间等级与质量状态等级之间的对应关系，得到生食水产品在每个预设时间序列下的质量状态等级。
3.根据权利要求1所述的质量状态判别方法，其特征在于，所述计算相邻两个预设时间序列的质量状态等级转变概率矩阵包括：
根据预先构建的生食水产品质量特征知识库，获取生食水产品在相邻两个预设时间序列下的质量状态等级转变参考概率矩阵P；
基于生食水产品在每一个预设时间序列下的质量状态参量序列和质量状态等级之间的关系，分析获取相邻两个预设时间序列的质量状态等级转变的概率调节系数δ；
基于生食水产品在相邻两个预设时间序列下的质量状态等级参考概率矩阵P和相邻两个预设时间序列的质量状态等级转变的概率调节系数δ，计算相邻两个预设时间序列的质量状态等级转变概率矩阵M。
4.根据权利要求3所述的质量状态判别方法，其特征在于，所述生食水产品的质量状态等级包括随时间推移变化的鲜活状态S1、濒死状态S2、新鲜状态S3、腐败状态S4；
所述生食水产品的质量状态等级表示为：
Figure FDA0002377450150000021
其中，
Figure FDA0002377450150000022
为预设的生食水产品各个质量状态等级的最小界限和最大界限。
5.根据权利要求4所述的质量状态判别方法，其特征在于，所述鲜活状态、濒死状态、新鲜状态、腐败状态均包括不同程度的多个子状态；
其中，所述获取生食水产品在相邻两个预设时间序列下的质量状态等级参考概率矩阵P包括：
获取由鲜活第一子状态到鲜活第二子状态的质量状态等级参考概率矩阵p(S12|S11)，状态不可逆；
获取由鲜活第二子状态到濒死第一子状态的质量状态等级参考概率矩阵p(S21|S22)，状态不可逆；
获取由濒死第一子状态到濒死第二子状态的质量状态等级参考概率矩阵p(S22|S21)，状态不可逆；
获取由濒死第二子状态到新鲜第一子状态的质量状态等级参考概率矩阵p(S31|S22)，状态不可逆；
获取由新鲜第一子状态到新鲜第二子状态的质量状态等级参考概率矩阵p(S32|S31)，状态不可逆；
获取由新鲜第二子状态到腐败第一子状态的质量状态等级参考概率矩阵p(S41|S33)，状态不可逆；
获取由腐败第一子状态到腐败第二子状态的质量状态等级参考概率矩阵p(S42|S41)，状态不可逆。
6.根据权利要求5所述的质量状态判别方法，其特征在于，所述获取相邻两个预设时间序列的质量状态等级转变概率调节系数δ包括：
获取由鲜活第一子状态到鲜活第二子状态转变概率调节系数δ1；
获取由鲜活第二子状态到濒死第一子状态转变概率调节系数δ2；
获取由濒死第一子状态到濒死第二子状态转变概率调节系数δ3；
获取由濒死第二子状态到新鲜第一子状态转变概率调节系数δ4；
获取由新鲜第一子状态到新鲜第二子状态转变概率调节系数δ5；
获取由新鲜第二子状态到腐败第一子状态转变概率调节系数δ6；
获取由腐败第一子状态到腐败第二子状态转变概率调节系数δ7。
7.根据权利要求3所述的质量状态判别方法，其特征在于，所述相邻两个预设时间序列的质量状态等级转变的概率调节系数δ由生食水产品的类别、储运预设条件以及质量状态参量的国内、国际标准范围确定，其中，所述储运预设条件包括温度、湿度、光照和空间大小。
8.根据权利要求6所述的质量状态判别方法，其特征在于，所述根据生食水产品的初始时间序列下的质量状态等级和相邻两个预设时间序列的质量状态等级转变概率矩阵之后还包括建立从初始时间序列到未来待识别时间序列的质量状态转变概率矩阵，包括：
Figure FDA0002377450150000031
其中，pij表示当前预设时间序列下的质量状态等级为S(i)到下一预设时间序列下的质量状态等级为S(j)的概率矩阵。
9.根据权利要求8所述的质量状态判别方法，其特征在于，还包括：
根据生食水产品在每一个预设时间序列下的质量状态参量序列和质量状态等级之间的关系和质量状态等级转变概率矩阵，建立待识别时间段内的质量状态判别模型；
将从初始时间序列到未来待识别时间序列的质量状态转变概率矩阵输入所述质量状态判别模型中，输出生食水产品在未来待识别时间段内的质量状态等级。
10.一种生食水产品储运过程质量状态判别系统，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取生食水产品储运过程中多个预设时间序列下的质量状态参量序列；
第二获取模块，用于根据每一个预设时间序列下的质量状态参量序列，获取储运过程中生食水产品在每个预设时间序列下的质量状态等级；
计算模块，用于计算相邻两个预设时间序列的质量状态等级转变概率矩阵；
判别模块，用于根据生食水产品的初始时间序列下的质量状态等级和相邻两个预设时间序列的质量状态等级转变概率矩阵，建立待识别时间段内的质量状态判别模型，对生食水产品在未来待识别时间序列下的质量状态等级进行识别。
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