CN116823068A - 一种餐饮食品供应链管理系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种餐饮食品供应链管理系统，属于数据处理技术领域，包括食品储存节点匹配单元、食品供应标签生成单元和食品供应标签解析单元；食品储存节点匹配单元用于获取食品的生产信息，并根据食品的生产信息匹配对应的储存节点；食品供应标签生成单元用于获取食品在储存节点的储存信息，生成对应的食品供应标签；食品供应标签解析单元用于对食品供应标签进行解析，剔除食品供应标签异常的食品。该餐饮食品供应链管理系统通过构建标签解析模型对供应标签进行解析，识别并剔除储存异常的食品，保证整个供应链的食品新鲜无变质。

Description

一种餐饮食品供应链管理系统
技术领域
本发明属于数据处理技术领域，具体涉及一种餐饮食品供应链管理系统。
背景技术
餐饮食品行业是一个特殊的行业，它关系到日常生活的品质，所以对保质期、卫生条件和存储条件等都有极高的要求，这使得食品供应链有一些特殊的地方，比如对供应链中温湿度的保存条件都要求非常高，对保质期有严格的要求。现有供应链管理系统多采用人工录入和人工实时修改，容易出现差错。
发明内容
本发明为了解决以上问题，提出了一种餐饮食品供应链管理系统。
本发明的技术方案是：一种餐饮食品供应链管理系统包括食品储存节点匹配单元、食品供应标签生成单元和食品供应标签解析单元；
食品储存节点匹配单元用于获取食品的生产信息，并根据食品的生产信息匹配对应的储存节点；
食品供应标签生成单元用于获取食品在储存节点的储存信息，生成对应的食品供应标签；
食品供应标签解析单元用于对食品供应标签进行解析，剔除食品供应标签异常的食品。
进一步地，食品储存节点匹配单元匹配储存节点包括以下步骤：
获取食品的生产信息和各个储存节点的工作信息；
根据食品的生产信息，生成食品的生产残差函数；
根据各个储存节点的工作信息，生成各个储存节点的储存残差函数；
构建节点匹配函数，将生产残差函数和储存残差函数输入至节点匹配函数中，生成节点匹配值，并将节点匹配值最大的储存节点作为最终的储存节点。
进一步地，食品的生产残差函数H的表达式为：
；式中，Tm1表示第m个食品的最高适宜储存温度，Tm0表示第m个食品的最低适宜储存温度，Tm表示第m个食品的实际储存温度，Fm1表示第m个食品在最高适宜储存温度的最长储存时长，Fm0表示第m个食品在最低适宜储存温度的最长储存时长，Sm1表示第m个食品的最高适宜储存湿度，Sm0表示第m个食品的最低适宜储存湿度，Sm表示第m个食品的实际储存湿度，Fm3表示第m个食品在最高适宜储存湿度的最长储存时长，Fm2表示第m个食品在最低适宜储存湿度的最长储存时长，M表示食品数量。
上述进一步方案的有益效果是：在本发明中，食品一般储存在一个温度区间和湿度区间适宜的环境，否则食品容易出现腐烂以及细菌繁殖等情况，所以需根据食品的最佳温湿度储存区间和储存时长构建生产残差函数，该生产残差函数可以反映食品对储存环境的需求，便于后续与储存节点进行匹配。
进一步地，储存节点的储存残差函数G的表达式为：
；式中，N表示储存节点的最大可存储食品数量，t1表示储存节点的最高工作温度，t0表示储存节点的最低工作温度，t表示储存节点的实际工作温度，s1表示储存节点的最高工作湿度，s0表示储存节点的最低工作湿度，s表示储存节点的实际工作湿度，e表示指数。
上述进一步方案的有益效果是：在本发明中，储存节点为食品提供一个良好的储存环境，储存节点可工作的温湿度区间以及储存节点可受到的光照强度都可以影响储存节点为食品提供的环境好坏，所以本发明将上述因素输入至储存残差函数中，便于后续步骤与食品进行匹配。
进一步地，节点匹配函数Z的表达式为：
；式中，H表示食品的生产残差函数，G表示储存节点的储存残差函数，α1表示生产残差函数的权重，α2表示储存残差函数的权重。
进一步地，食品供应标签生成单元生成食品供应标签包括以下步骤：
获取食品在储存节点的储存信息，利用决策树算法对储存信息进行分类，得到数值类别的储存信息和文本类别的储存信息；
生成数值类别的储存信息对应的加密系数和文本类别的储存信息对应的加密系数；
根据数值类别的储存信息对应的加密系数和文本类别的储存信息对应的加密系数，生成加密储存信息；
基于加密储存信息，利用深度学习算法生成对应的食品供应标签。
上述进一步方案的有益效果是：在本发明中，储存信息实质上是数据信息和文本信息的结合，其包含了食品在储存节点储存期间的信息。利用神经网络等深度学习算法对文本进行建模和分析，从而实现标签的自动生成。
进一步地，数值类别的储存信息对应的加密系数u的计算公式为：
；式中，p表示随机素数，L表示数值类别的储存信息中数值个数，cl表示第l个数值在储存信息中出现的频率；
文本类别的储存信息对应的加密系数v的计算公式为：
；式中，K表示文本类别的储存信息中单词个数，T表示转置运算，Ck表示第k个单词的词向量，fk表示第k个单词的词频。
上述进一步方案的有益效果是：在本发明中，数值和单词出现的频率可以决定在加密过程中的优先级，出现频率越高表示该单词或该数值可能越重要，因此通过出现频率计算得到的加密系数可以决定加密顺序。
进一步地，加密储存信息的生成方法具体为：将所有加密系数从大到小排列，生成加密顺序序列，按照加密顺序序列，利用RSA加密算法对储存信息进行加密。
进一步地，食品供应标签解析单元剔除食品供应标签异常的食品的具体方法为：将各个食品供应标签输入至标签解析模型中，生成各个食品供应标签对应的标签解析值，将标签解析值低于所有标签解析值均值的食品供应标签剔除。
上述进一步方案的有益效果是：在本发明中，构建的标签解析模型以食品供应标签本身的存储容量和储存信息的加密系数为输入参数，对标签进行解析处理，使得模型更贴近于标签本身。
进一步地，标签解析模型Z的表达式为：
；式中，σ表示食品供应标签的存储容量，u表示数值类别的储存信息对应的加密系数，v表示文本类别的储存信息对应的加密系数，A表示文本类别的储存信息中单词的矩阵。
本发明的有益效果是：
（1）该餐饮食品供应链管理系统通过采集食品的生产信息和储存节点的工作信息，为食品匹配环境最适宜的储存节点，从而避免食品出现因储存条件不当导致变质的情况发生；
（2）该餐饮食品供应链管理系统为储存在储存节点中的食品生成供应标签，且对储存信息进行加密，保证食品储存信息的安全性，避免出现信息泄露的情况；
（3）该餐饮食品供应链管理系统通过构建标签解析模型对供应标签进行解析，识别并剔除储存异常的食品，保证整个供应链的食品新鲜无变质。
附图说明
图1为餐饮食品供应链管理系统的结构图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施例作进一步的说明。
如图1所示，本发明提供了一种餐饮食品供应链管理系统，包括食品储存节点匹配单元、食品供应标签生成单元和食品供应标签解析单元；
食品储存节点匹配单元用于获取食品的生产信息，并根据食品的生产信息匹配对应的储存节点；
食品供应标签生成单元用于获取食品在储存节点的储存信息，生成对应的食品供应标签；
食品供应标签解析单元用于对食品供应标签进行解析，剔除食品供应标签异常的食品。
在本发明实施例中，食品储存节点匹配单元匹配储存节点包括以下步骤：
获取食品的生产信息和各个储存节点的工作信息；
根据食品的生产信息，生成食品的生产残差函数；
根据各个储存节点的工作信息，生成各个储存节点的储存残差函数；
构建节点匹配函数，将生产残差函数和储存残差函数输入至节点匹配函数中，生成节点匹配值，并将节点匹配值最大的储存节点作为最终的储存节点。
食品的生产信息包括食品数量、食品最佳储存温度区间、食品储存湿度和食品存储时长等。储存节点的工作信息包括储存节点可以容纳的最大食品数量、最高工作温度、最低工作温度、最高工作湿度、最低工作湿度、实时工作温度和实时工作湿度。
在本发明实施例中，食品的生产残差函数H的表达式为：
；式中，Tm1表示第m个食品的最高适宜储存温度，Tm0表示第m个食品的最低适宜储存温度，Tm表示第m个食品的实际储存温度，Fm1表示第m个食品在最高适宜储存温度的最长储存时长，Fm0表示第m个食品在最低适宜储存温度的最长储存时长，Sm1表示第m个食品的最高适宜储存湿度，Sm0表示第m个食品的最低适宜储存湿度，Sm表示第m个食品的实际储存湿度，Fm3表示第m个食品在最高适宜储存湿度的最长储存时长，Fm2表示第m个食品在最低适宜储存湿度的最长储存时长，M表示食品数量。
在本发明中，食品一般储存在一个温度区间和湿度区间适宜的环境，否则食品容易出现腐烂以及细菌繁殖等情况，所以需根据食品的最佳温湿度储存区间和储存时长构建生产残差函数，该生产残差函数可以反映食品对储存环境的需求，便于后续与储存节点进行匹配。
在本发明实施例中，储存节点的储存残差函数G的表达式为：
；式中，N表示储存节点的最大可存储食品数量，t1表示储存节点的最高工作温度，t0表示储存节点的最低工作温度，t表示储存节点的实际工作温度，s1表示储存节点的最高工作湿度，s0表示储存节点的最低工作湿度，s表示储存节点的实际工作湿度，e表示指数。
在本发明中，储存节点为食品提供一个良好的储存环境，储存节点可工作的温湿度区间以及储存节点可受到的光照强度都可以影响储存节点为食品提供的环境好坏，所以本发明将上述因素输入至储存残差函数中，便于后续步骤与食品进行匹配。
在本发明实施例中，节点匹配函数Z的表达式为：
；式中，H表示食品的生产残差函数，G表示储存节点的储存残差函数，α1表示生产残差函数的权重，α2表示储存残差函数的权重。α1+α2=1。
在本发明实施例中，食品供应标签生成单元生成食品供应标签包括以下步骤：
获取食品在储存节点的储存信息，利用决策树算法对储存信息进行分类，得到数值类别的储存信息和文本类别的储存信息；
生成数值类别的储存信息对应的加密系数和文本类别的储存信息对应的加密系数；
根据数值类别的储存信息对应的加密系数和文本类别的储存信息对应的加密系数，生成加密储存信息；
基于加密储存信息，利用深度学习算法生成对应的食品供应标签。
在本发明中，储存信息实质上是数据信息和文本信息的结合，其包含了食品在储存节点储存期间的信息。利用神经网络等深度学习算法对文本进行建模和分析，从而实现标签的自动生成。
在本发明实施例中，数值类别的储存信息对应的加密系数u的计算公式为：
；式中，p表示随机素数，L表示数值类别的储存信息中数值个数，cl表示第l个数值在储存信息中出现的频率；
文本类别的储存信息对应的加密系数v的计算公式为：
；式中，K表示文本类别的储存信息中单词个数，T表示转置运算，Ck表示第k个单词的词向量，fk表示第k个单词的词频。
在本发明中，数值和单词出现的频率可以决定在加密过程中的优先级，出现频率越高表示该单词或该数值可能越重要，因此通过出现频率计算得到的加密系数可以决定加密顺序。
在本发明实施例中，加密储存信息的生成方法具体为：将所有加密系数从大到小排列，生成加密顺序序列，按照加密顺序序列，利用RSA加密算法对储存信息进行加密。
RSA加密算法是一种典型的非对称加密算法，它基于大数的因式分解数学难题，也是应用最广泛的非对称加密算法，其通过两个密钥(公私钥)来实现对数据的加密和解密。
在本发明实施例中，食品供应标签解析单元剔除食品供应标签异常的食品的具体方法为：将各个食品供应标签输入至标签解析模型中，生成各个食品供应标签对应的标签解析值，将标签解析值低于所有标签解析值均值的食品供应标签剔除。
在本发明中，构建的标签解析模型以食品供应标签本身的存储容量和储存信息的加密系数为输入参数，对标签进行解析处理，使得模型更贴近于标签本身。
在本发明实施例中，标签解析模型Z的表达式为：
；式中，σ表示食品供应标签的存储容量，u表示数值类别的储存信息对应的加密系数，v表示文本类别的储存信息对应的加密系数，A表示文本类别的储存信息中单词的矩阵。根据文本类别的储存信息中单词的词向量生成单词的矩阵。
本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种餐饮食品供应链管理系统，其特征在于，包括食品储存节点匹配单元、食品供应标签生成单元和食品供应标签解析单元；
所述食品储存节点匹配单元用于获取食品的生产信息，并根据食品的生产信息匹配对应的储存节点；
所述食品供应标签生成单元用于获取食品在储存节点的储存信息，生成对应的食品供应标签；
所述食品供应标签解析单元用于对食品供应标签进行解析，剔除食品供应标签异常的食品。
2.根据权利要求1所述的餐饮食品供应链管理系统，其特征在于，所述食品储存节点匹配单元匹配储存节点包括以下步骤：
获取食品的生产信息和各个储存节点的工作信息；
根据食品的生产信息，生成食品的生产残差函数；
根据各个储存节点的工作信息，生成各个储存节点的储存残差函数；
构建节点匹配函数，将生产残差函数和储存残差函数输入至节点匹配函数中，生成节点匹配值，并将节点匹配值最大的储存节点作为最终的储存节点。
3.根据权利要求2所述的餐饮食品供应链管理系统，其特征在于，所述食品的生产残差函数H的表达式为：；
式中，Tm1表示第m个食品的最高适宜储存温度，Tm0表示第m个食品的最低适宜储存温度，Tm表示第m个食品的实际储存温度，Fm1表示第m个食品在最高适宜储存温度的最长储存时长，Fm0表示第m个食品在最低适宜储存温度的最长储存时长，Sm1表示第m个食品的最高适宜储存湿度，Sm0表示第m个食品的最低适宜储存湿度，Sm表示第m个食品的实际储存湿度，Fm3表示第m个食品在最高适宜储存湿度的最长储存时长，Fm2表示第m个食品在最低适宜储存湿度的最长储存时长，M表示食品数量。
4.根据权利要求2所述的餐饮食品供应链管理系统，其特征在于，所述储存节点的储存残差函数G的表达式为：
；
式中，N表示储存节点的最大可存储食品数量，t1表示储存节点的最高工作温度，t0表示储存节点的最低工作温度，t表示储存节点的实际工作温度，s1表示储存节点的最高工作湿度，s0表示储存节点的最低工作湿度，s表示储存节点的实际工作湿度，e表示指数。
5.根据权利要求2所述的餐饮食品供应链管理系统，其特征在于，所述节点匹配函数Z的表达式为：
；
式中，H表示食品的生产残差函数，G表示储存节点的储存残差函数，α1表示生产残差函数的权重，α2表示储存残差函数的权重。
6.根据权利要求1所述的餐饮食品供应链管理系统，其特征在于，所述食品供应标签生成单元生成食品供应标签包括以下步骤：
获取食品在储存节点的储存信息，利用决策树算法对储存信息进行分类，得到数值类别的储存信息和文本类别的储存信息；
生成数值类别的储存信息对应的加密系数和文本类别的储存信息对应的加密系数；
根据数值类别的储存信息对应的加密系数和文本类别的储存信息对应的加密系数，生成加密储存信息；
基于加密储存信息，利用深度学习算法生成对应的食品供应标签。
7.根据权利要求6所述的餐饮食品供应链管理系统，其特征在于，所述数值类别的储存信息对应的加密系数u的计算公式为：
；
式中，p表示随机素数，L表示数值类别的储存信息中数值个数，cl表示第l个数值在储存信息中出现的频率；
所述文本类别的储存信息对应的加密系数v的计算公式为：
；
式中，K表示文本类别的储存信息中单词个数，T表示转置运算，Ck表示第k个单词的词向量，fk表示第k个单词的词频。
8.根据权利要求6所述的餐饮食品供应链管理系统，其特征在于，所述加密储存信息的生成方法具体为：将所有加密系数从大到小排列，生成加密顺序序列，按照加密顺序序列，利用RSA加密算法对储存信息进行加密。
9.根据权利要求1所述的餐饮食品供应链管理系统，其特征在于，所述食品供应标签解析单元剔除食品供应标签异常的食品的具体方法为：将各个食品供应标签输入至标签解析模型中，生成各个食品供应标签对应的标签解析值，将标签解析值低于所有标签解析值均值的食品供应标签剔除。
10.根据权利要求9所述的餐饮食品供应链管理系统，其特征在于，所述标签解析模型Z的表达式为：
；
式中，σ表示食品供应标签的存储容量，u表示数值类别的储存信息对应的加密系数，v表示文本类别的储存信息对应的加密系数，A表示文本类别的储存信息中单词的矩阵。
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