CN112348253A - 一种基于全连接神经网络的固态发酵效用预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于全连接神经网络的固态发酵效用预测方法,涉及数据分析预测领域,技术方案为,对固态发酵过程的主要参数进行采集;利用基于均方误差的生成对抗网络进行数据增强操作;用全连接神经网络对采集的参数之间的关系进行分析,得到参数关系模型;根据分析得到的参数关系模型对固态发酵质量和产量进行预测。本发明的有益效果是:本方案提供的技术方案可以根据预先设置好的淀粉含量、温度、酸度和湿度提前精准预测酒精度,根据预测的酒精度可以及时调整各原料搭配比例,提高固态发酵的质量和产量,减少粮食的浪费。
Description
技术领域
本发明涉及数据分析预测领域,特别涉及一种基于全连接神经网络的固态发酵效用预测方法。
背景技术
固态发酵是食品、生物制品工业的一个重要生产过程,提高固态发酵的质量和产量对提升人类的粮食安全和供应具有重要意义。传统固态发酵是根据人工经验控制原料比例,产品的质量和产量极不稳定。如果能够根据原料比例提前预测出固态发酵的质量和产量,就可以及时调整原料比例,有效提高固态发酵产量和质量,减少浪费。
目前在提高固态发酵的研究中主要有:实时监控发酵池内的温度变化,当温度异常时及时进行温度调节,但是这忽略了固态发酵过程中窖池无法打开的限制。另一类主要是研究了微生物群落和酒质量之间的关系,然而,不同产品的微生物群落不同,研究微生物对固态发酵的影响只能针对某一种产品,并不适用于所有固态发酵产品的生产。所以为了能够提高所有固态发酵的产量和质量且不对发酵过程进行控制,可以对固态发酵的原材料比例进行预先控制,因为,原料比例是影响固态发酵产品的产量和质量的关键因素。
对入窖前置关键条件进行预测是提高固态发酵效用的一个技术途径。传统的优化固态发酵方法存在以下缺点:依赖于人工经验,产量和质量不稳定;微生物优化不适用于所有固态发酵的生产;温度控制忽略固态发酵过程不可控的限制。
发明内容
针对上述技术问题,本发明提供一种基于全连接神经网络的固态发酵效用预测方法。
其技术方案为,包括步骤:
S1、利用物联网技术对固态发酵过程的主要参数进行采集;
S2、当采集的数据不够充足的时候,如样本数量小于1000份时则被认定为采集数据不充足,利用改进的基于均方误差的生成对抗网络进行数据增强操作;
S3、利用全连接神经网络对采集的参数之间的关系进行分析,得到参数关系模型;
S4、根据S3分析得到的参数关系模型对固态发酵质量和产量进行预测。
优选为,所述的步骤S1对固态发酵过程的主要参数进行采集,包括采用传感器对固态发酵过程中的主要参数进行采集,并将采集到的数据及时传送到计算机上。
优选为,所述S1中传感器对固态发酵过程中的主要参数包括酸度、湿度、淀粉含量、温度以及酒精度。
优选为,所述步骤S2当采集的数据不够充足时,利用生成对抗网络进行数据增强操作,生成对抗网络包括两个部分,分别是生成网络和判别网络;
生成网络(G)接收一个随机的噪声z,尽可能的生成近似样本的数据,记为G(z);
判别网络(D)接收输入数据x,尽可能去判别该数据是真实样本还是网络生成的假样本,判别网络的输出D(x)代表x为真实数据的概率;
如果D(x)=1说明判别网络认为该输入一定是真实数据,如果D(x)=0说明判别网络认为该输入一定是假数据。
通过判别器和生成器之间的博弈,生成器生成的数据不断接近真实数据,最终使得判别器无法区分真实数据与生成数据。
优选为,所述生成对抗网络的生成器采用四层全连接神经网络,输入层神经元为固态发酵的主要参数个数为5,输出层神经元个数为5,对应产生一维数据的5个类别;
判别器则是采用三层全连接网络形式,输入为5个类别的一维数据,输出为0-1之间的数,作为对输入数据是否为真实数据的评价;
将生成的数据与原始数据做均方误差,过滤掉均方误差大于阈值的生成数据,其余的数据作为合适的生成数据予以保留。
优选为,所述S3中利用全连接神经网络对数据进行分析,并得出关系模型,包括:
S301、对前序步骤获取的数据进行归一化处理;
S302、将S301处理后数据中的淀粉含量、酸度、湿度、温度设为4个主要参数,将这4个主要参数组成1×4维度的向量,作为模型的输入数据;
S302、执行第1层全连接层操作FC1(4×64),将其映射到1×64维度的高维特征空间,以便网络不断拟合原始数据的分布;
S303,依次通过不同尺寸的全连接层,FC2(64×128),FC3(128×256)和FC4(256×128),对数据进行不同维度的处理,挖掘每个维度的内在联系;
优选为,所述S3中,每层神经网络处理之后都加入批量归一化操作,确保每层神经网络的输出更加稳定,减少梯度消失的现象。
优选为,所述S4其根据S3中得到的参数关系模型,可以输入任意一组酸度、湿度、淀粉含量以及温度数据,并对目标参数酒精度进行预测。
本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是:本方案通过物联网技术对固态发酵过程中的淀粉含量、温度、湿度、酸度和酒精度参数进行采集,并利用对抗网络对数据样本进行增强,采用全连接神经网络对参数的关系进行分析。本方案提供的技术方案可以根据预先设置好的淀粉含量、温度、酸度和湿度提前精准预测酒精度,根据预测的酒精度可以及时调整各原料搭配比例,提高固态发酵的质量和产量,减少粮食的浪费。
附图说明
图1为本发明实施例的白酒固态发酵过程主要参数采集与固态发酵效用预测的系统框架。
图2为本发明实施例的小样本一维数据生成模型。
图3为本发明实施例的数据分析预测的训练模型。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。当然,此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
需要说明的是,在不冲突的情况下,本发明创造中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例1
参见图1至图3,本发明提供一种基于全连接神经网络的固态发酵效用预测方法,包括步骤:
S1、利用物联网技术对固态发酵过程的主要参数进行采集;
S2、当采集的数据不够充足的时候,如样本数量小于1000份时则被认定为采集数据不充足,利用改进的基于均方误差的生成对抗网络进行数据增强操作;
S3、利用全连接神经网络对采集的参数之间的关系进行分析,得到参数关系模型;
S4、根据S3分析得到的参数关系模型对固态发酵质量和产量进行预测。
优选为,所述的步骤S1对固态发酵过程的主要参数进行采集,包括采用传感器对固态发酵过程中的主要参数进行采集,并将采集到的数据及时传送到计算机上。
优选为,所述S1中传感器对固态发酵过程中的主要参数包括酸度、湿度、淀粉含量、温度以及酒精度。
优选为,所述步骤S2当采集的数据不够充足时,利用生成对抗网络进行数据增强操作,生成对抗网络包括两个部分,分别是生成网络和判别网络;
生成网络(G)接收一个随机的噪声z,尽可能的生成近似样本的数据,记为G(z);
判别网络(D)接收输入数据x,尽可能去判别该数据是真实样本还是网络生成的假样本,判别网络的输出D(x)代表x为真实数据的概率;
如果D(x)=1说明判别网络认为该输入一定是真实数据,如果D(x)=0说明判别网络认为该输入一定是假数据。
通过判别器和生成器之间的博弈,生成器生成的数据不断接近真实数据,最终使得判别器无法区分真实数据与生成数据。
优选为,所述生成器采用四层全连接神经网络,输入层神经元为固态发酵的主要参数个数为5,输出层神经元个数为5,对应产生一维数据的5个类别;
判别器则是采用三层全连接网络形式,输入为5个类别的一维数据,输出为0-1之间的数,作为对输入数据是否为真实数据的评价;
将生成的数据与原始数据做均方误差,过滤掉均方误差大于阈值的生成数据,其余的数据作为合适的生成数据予以保留。
优选为,所述S3中利用全连接神经网络对数据进行分析,并得出关系模型,包括:
S301、对前序步骤获取的数据进行归一化处理;
S302、将S301处理后数据中的淀粉含量、酸度、湿度、温度设为4个主要参数,将这4个主要参数组成1×4维度的向量,作为模型的输入数据;
S302、执行第1层全连接层操作FC1(4×64),将其映射到1×64维度的高维特征空间,以便网络不断拟合原始数据的分布;
S303,依次通过不同尺寸的全连接层,FC2(64×128),FC3(128×256)和FC4(256×128),对数据进行不同维度的处理,挖掘每个维度的内在联系;
优选为,所述S3中,每层神经网络处理之后都加入批量归一化操作,确保每层神经网络的输出更加稳定,减少梯度消失的现象。
优选为,所述S4其根据S3中得到的参数关系模型,可以输入任意一组酸度、湿度、淀粉含量以及温度数据,并对目标参数酒精度进行预测。
实施例2
本实施例对白酒固态发酵的酒精度进行预测,白酒固态发酵过程的主要参数:温度,湿度,淀粉含量,酸度是影响酒精度的主要因素,其余发酵过程的参数与酒精度相关性较小,在此不作考虑。
基于酒厂采集的三个酒窖A1、A2和A3数据,每隔两天对上述数据类别进行采样,分别从酒窖A1、A2和A3中采集11组、11组和12组共34例有效数据。部分采集的数据如表1所示。
由于数据量较少,首先对数据进行增强操作,利用生成对抗网络生成数据,将生成的数据与原始数据做均方误差,并过滤掉均方误差大于阈值0.15的生成数据,最终生成1077例数据。然后利用全连接神经网络对这1077例数据进行分析,得到温度,湿度,淀粉含量,酸度以及酒精度的关系模型。利用34组真实数据进行的验证,分别输入温度,湿度,淀粉含量,酸度并预测出相应的酒精度,同时与真实的酒精度进行对比,结果显示,本发明方法预测的酒精度结果与真实的酒精度均方误差为1.618,误差比较小,能够有效对酒精度进行预测。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
表1部分固态发酵过程的参数
温度 | 水分% | 淀粉% | 酸度% | 酒精含量% |
35 | 42.87 | 35.72 | 0.9 | 1.69 |
37 | 45.29 | 35.7 | 1.23 | 2.03 |
40 | 45.31 | 35.17 | 1.42 | 2.46 |
40.5 | 45.4 | 34.85 | 1.55 | 2.88 |
43 | 45.4 | 34.25 | 1.69 | 2.96 |
42 | 45.42 | 34.12 | 1.69 | 2.99 |
41 | 45.75 | 24 | 1.69 | 3.02 |
41 | 45.75 | 24 | 1.69 | 3.02 |
43 | 47.9 | 33.81 | 1.61 | 5.9 |
44 | 48.51 | 33.19 | 1.86 | 6.05 |
Claims (9)
1.一种基于全连接神经网络的固态发酵效用预测方法,其特征在于,包括步骤:
S1、对固态发酵过程的主要参数进行采集;
S2、当采集的数据不够充足的时候,利用基于均方误差的生成对抗网络进行数据增强操作;
S3、利用全连接神经网络对采集的参数之间的关系进行分析,得到参数关系模型;
S4、根据S3分析得到的参数关系模型对固态发酵质量和产量进行预测。
2.根据权利要求1所述的基于全连接神经网络的固态发酵效用预测方法,其特征在于,所述的步骤S1对固态发酵过程的主要参数进行采集,包括采用传感器对固态发酵过程中的主要参数进行采集,并将采集到的数据及时传送到计算机上。
3.根据权利要求2所述的基于全连接神经网络的固态发酵效用预测方法,其特征在于,所述S1中传感器对固态发酵过程中的主要参数包括酸度、湿度、淀粉含量、温度以及酒精度。
4.根据权利要求3所述的基于全连接神经网络的固态发酵效用预测方法,其特征在于,所述步骤S2当采集的数据不够充足时,利用生成对抗网络进行数据增强操作,生成对抗网络包括两个部分,分别是生成网络和判别网络;
生成网络(G)接收一个随机的噪声z,尽可能的生成近似样本的数据,记为G(z);
判别网络(D)接收输入数据x,尽可能去判别该数据是真实样本还是网络生成的假样本,判别网络的输出D(x)代表x为真实数据的概率;
如果D(x)=1说明判别网络认为该输入是真实数据,如果D(x)=0说明判别网络认为该输入是假数据;
通过判别器和生成器之间的博弈,生成器生成的数据不断接近真实数据,最终使得判别器无法区分真实数据与生成数据。
5.根据权利要求4所述的基于全连接神经网络的固态发酵效用预测方法,其特征在于,所述生成对抗网络的生成器采用四层全连接神经网络,输入层神经元为固态发酵的主要参数个数为5,输出层神经元个数为5,对应产生一维数据的5个类别;
生成对抗网络的判别器则是采用三层全连接网络形式,输入为5个类别的一维数据,输出为0-1之间的数,作为对输入数据是否为真实数据的评价;
将生成的数据与原始数据做均方误差,过滤掉均方误差大于阈值的生成数据,其余的数据作为合适的生成数据予以保留。
6.根据权利要求5所述的基于全连接神经网络的固态发酵效用预测方法,其特征在于,所述S3中利用全连接神经网络对数据进行分析,并得出关系模型,包括:
S301、对前序步骤获取的数据进行归一化处理;
S302、将S301处理后数据中的淀粉含量、酸度、湿度、温度设为4个主要参数,将这4个主要参数组成1×4维度的向量,作为模型的输入数据;
S302、执行第1层全连接层操作FC1(4×64),将其映射到1×64维度的高维特征空间;
S303,依次通过不同尺寸的全连接层,FC2(64×128),FC3(128×256)和FC4(256×128),对数据进行不同维度的处理,挖掘每个维度的内在联系;
8.根据权利要求7所述的基于全连接神经网络的固态发酵效用预测方法,其特征在于,所述S3中,每层神经网络处理之后都加入批量归一化操作。
9.根据权利要求8所述的基于全连接神经网络的固态发酵效用预测方法,其特征在于,所述S4根据S3中得到的参数关系模型,输入任意一组酸度、湿度、淀粉含量以及温度数据,并对目标参数酒精度进行预测。
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