CN117314149A - 一种食品安全监督管理系统 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种食品安全监督管理系统，涉及一种食品安全监督管理系统的技术领域，其包括：数据采集模块；用于对食品生产、流通、销售环节的数据进行采集；所采集的数据包括：生产日期、生产批次、生产厂家、流通路径及销售渠道；数据处理模块；用于对采集到的数据进行数据清洗及数据存储；数据分析模块；用于对食品生产、流通、销售环节处理完成后的数据进行分析，判断是否出现异常情况；以及，报告生成模块；用于根据数据分析结果生成食品安全监测报告及食品安全风险评估报告。
Description
技术领域
本申请涉及食品安全监控的技术领域，尤其是涉及一种食品安全监督管理系统。
背景技术
高速公路是城市之间联接的要道，高速公路服务区在为过往车辆和人员提供了极大便利的同时，也有一定几率会成为突发食品安全事件的“危险地带。
因此，如何更好地对食品安全进行监理管理是行业需要攻克的技术难点。
发明内容
为了至少部分解决上述技术问题，本申请提供了一种食品安全监督管理系统。
本申请提供的一种食品安全监督管理系统采用如下的技术方案。
一种食品安全监督管理系统，其特征在于，包括：
数据采集模块；用于对食品生产、流通、销售环节的数据进行采集；所采集的数据包括：生产日期、生产批次、生产厂家、流通路径及销售渠道；
数据处理模块；用于对采集到的数据进行数据清洗及数据存储；
数据分析模块；用于对食品生产、流通、销售环节处理完成后的数据进行分析，判断是否出现异常情况；以及，
报告生成模块；用于根据数据分析结果生成食品安全监测报告及食品安全风险评估报告。
可选的，数据处理模块对采集到的数据进行处理数据清洗，具体包括：
对采集到的原始数据进行预处理，所述预处理包括数据格式转换、缺失值填充及异常值处理；
通过卷积神经网络对预处理后的所述数据进行特征提取，得到预处理后的所述数据的高维表示；
对高维表示后数据中的噪声、异常值和重复数据进行去除；
将去除将清洗后的数据重构成原始数据的形式的高维表述数据重构为原始数据形式。
可选的，对采集到的原始数据进行缺失值填充，具体为：
对于每个缺失值，随机选择原始数据中的若干样本和特征，构建一个随机模型；在所述随机模型中，根据样本的缺失值，调整样本的权重；样本缺失值越少，样本权重越高；根据特征的信息增益值，选择匹配的特征；
使用构建好的所述随机模型，采用贝叶斯公式预测缺失值；直到所有缺失值都被填充为止；
其中，样本权重的计算公式为：
其中，Wi表示第i个样本的权重，mi表示第i个样本的缺失值数量；α为为时间参数；
信息增益的计算公式为：
IG(D,A)＝H(D)-H(D|A)；IG(D,A)表示信息增益，H(D)表示数据集D的熵，H(D∣A)表示在特征A给定的条件下，数据集D的条件熵。
可选的，采集到的原始数据进行异常值处理，具体为：
计算自编码器的损失函数：x表示原始数据，/>表示自编码器还原后的数据；
计算每个数据点的异常得分：Si表示第i个数据点的异常得分；
基于异常得分计算异常概率：Pi表示Si在序列中的归一化值，min(s)表示序列中的最小值，max(s)表示系列中的最大值。
可选的，对食品生产、流通、销售环节处理完成后的数据进行分析，判断是否出现异常情况，具体为：
基于不同批次或不同供应商的产品质量得到第一评分n1；第一评分与差异性成反比，差异性的计算公式为：其中，MSb是组间平方和除以组间自由度，MSw是组内平方和除以组内自由度；
基于食品生产日期、销售日期及保质期得到第二评分n2；第二评分的计算公式为：其中D2为销售日期，D1为生产日期，D为保质期；
基于食品流通及销售时的温度数据得到食品保存的第三评分n3； 其中，T是食品实际保存温度，Tref是参考保存温度，K是在温度T中腐败的系数；
基于得到评估分；
判断所述评估分是否小于预设分数，如果是，则判定出现异常情况。
可选的，所述食品安全监测报告包括：食品样品的检测结果、检测方法、检测时间及评估分；
所述食品安全风险评估包括食品安全风险的评估结果、风险等级及推荐风险控制措施。
可选的，所述系统还包括云存储模块，所述云存储模块用于接收所述报告生成模块生成的食品安全监测报告及食品安全风险评估报告，进行保存；所述云存储模块接收后，根据预设的发送对象，将接收到的食品安全监测报告及食品安全风险评估报告发送至所述对象。
可选的，所述推荐风险控制措施是基于对食品生产、流通、销售环节处理完成后的数据进行分析时异常的部分生成的。
可选的，所述系统还包括图像采集模块及显示模块，所述图像采集模块用于对餐厨环境进行图像采集；所述显示模块的显示界面中包括图像显示区域及信息提示区；所述图像显示区显示所述图像采集模块所采集的餐厨环境实时图像；所述信息提示区用于显示提示信息；所述提示信息包括：优质商户排名、食材及调味品采购公示、日常消毒方式及记录、商户及人员资质和监督电话及投诉电话公示。
附图说明
图1是本申请实施例一种食品安全监督管理系统的系统框图；
图中，101、数据采集模块；102、数据处理模块；103、数据分析模块；104、报告生成模块。
具体实施方式
下面结合附图1和具体实施例对本申请作进一步说明：
首先，这里需要说明的是：在本申请的描述中，如出现术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等方位词，其所指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制；此外，如出现术语“第一”、“第二”、“第三”等数字量词仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。另外，在本申请中，除非另有明确的规定和限定，如出现术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接、过盈配合、过渡配合等限位连接，或一体连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连；因此对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。
本申请实施例公开一种食品安全监督管理系统。参照图1，作为一种食品安全监督管理系统的一种实施方式，一种食品安全监督管理系统包括：
数据采集模块101；用于对食品生产、流通、销售环节的数据进行采集；所采集的数据包括：生产日期、生产批次、生产厂家、流通路径及销售渠道；
数据处理模块102；用于对采集到的数据进行数据清洗及数据存储；
数据分析模块103；用于对食品生产、流通、销售环节处理完成后的数据进行分析，判断是否出现异常情况；以及，
报告生成模块104；用于根据数据分析结果生成食品安全监测报告及食品安全风险评估报告。
具体地，上述的生产包括烹饪以及工业加工过程。通过上述方案能够自动对食品安全过程中的数据进行监控、管理及生成报告，减少食品安全问题。
作为一种食品安全监督管理系统的一种具体实施方式，数据处理模块对采集到的数据进行处理数据清洗，具体包括：
对采集到的原始数据进行预处理，预处理包括数据格式转换、缺失值填充及异常值处理；
通过卷积神经网络对预处理后的数据进行特征提取，得到预处理后的数据的高维表示；
对高维表示后数据中的噪声、异常值和重复数据进行去除；
将去除将清洗后的数据重构成原始数据的形式的高维表述数据重构为原始数据形式。
具体地，处理图像、语音、文本等数据时，通常需要将其转换为计算机可以理解的数字形式。这个过程称为特征提取。卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)是一种常用的特征提取方法，它可以自动学习数据的特征表示。CNN的基本结构包括卷积层、池化层和全连接层。卷积层通过卷积操作提取数据的局部特征，池化层通过降采样操作减少数据的维度，全连接层通过连接所有神经元将数据映射到输出空间。卷积操作可以提取数据的局部特征，但是会导致特征图的维度变大。为了减少特征图的维度，需要使用池化操作。常用的池化操作包括最大池化和平均池化。最后，我们可以使用全连接层将特征图映射到输出空间。通过卷积神经网络对预处理后的数据进行特征提取，我们可以得到预处理后的数据的高维表示。这个高维表示可以用于后续的分类、回归等任务。
作为一种食品安全监督管理系统的一种具体实施方式，对采集到的原始数据进行缺失值填充，具体为：
对于每个缺失值，随机选择原始数据中的若干样本和特征，构建一个随机模型；在随机模型中，根据样本的缺失值，调整样本的权重；样本缺失值越少，样本权重越高；根据特征的信息增益值，选择匹配的特征；
使用构建好的随机模型，采用贝叶斯公式预测缺失值；直到所有缺失值都被填充为止；
其中，样本权重的计算公式为：
其中，Wi表示第i个样本的权重，mi表示第i个样本的缺失值数量；α为为时间参数；
信息增益的计算公式为：
IG(D,A)＝H(D)-H(D|A)；IG(D,A)表示信息增益，H(D)表示数据集D的熵，H(D∣A)表示在特征A给定的条件下，数据集D的条件熵。
具体地，缺失值填充是数据预处理中的一个重要步骤，用于提高数据的完整性和可用性。首先，需要定义一个随机模型，该模型由若干个样本和特征组成。对于每个缺失值，随机选择一些样本和特征，构建一个随机模型。在随机模型中，根据样本的缺失值，调整样本的权重。样本缺失值越少，样本权重越高。这样可以保证在填充缺失值时，更多地利用完整的样本信息。其次，需要使用信息增益来选择匹配的特征。信息增益是一种衡量特征对分类结果影响的指标。计算每个特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为填充缺失值的特征，从而保证填充的值更加准确。最后，系统使用构建好的随机模型，预测缺失值。系统使用随机模型中的样本和特征，对缺失值进行预测。预测的结果是一个概率分布，系统选择概率最大的值作为填充的值。这样可以保证填充的值更加准确和可靠。
作为一种食品安全监督管理系统的一种具体实施方式，对采集到的原始数据进行异常值处理，具体为：
计算自编码器的损失函数：x表示原始数据，/>表示自编码器还原后的数据；
计算每个数据点的异常得分：Si表示第i个数据点的异常得分；
基于异常得分计算异常概率：Pi表示Si在序列中的归一化值，min(s)表示序列中的最小值，max(s)表示系列中的最大值。
作为一种食品安全监督管理系统的其中一种实施方式，对食品生产、流通、销售环节处理完成后的数据进行分析，判断是否出现异常情况，具体为：
基于不同批次或不同供应商的产品质量得到第一评分n1；第一评分与差异性成反比，差异性的计算公式为：其中，MSb是组间平方和除以组间自由度，MSw是组内平方和除以组内自由度；
基于食品生产日期、销售日期及保质期得到第二评分n2；第二评分的计算公式为：其中D2为销售日期，D1为生产日期，D为保质期；
基于食品流通及销售时的温度数据得到食品保存的第三评分n3；n3＝其中，T是食品实际保存温度，Tref是参考保存温度，K是在温度T中腐败的系数；
基于得到评估分；
判断评估分是否小于预设分数，如果是，则判定出现异常情况。
具体地，食品生产、流通、销售环节时，数据分析模块可以检测异常情况，以确保食品的质量和安全。第一评分用于评价不同批次或不同供应商的产品质量是否存在显著差异。食品在流通和销售过程中，温度是一个非常重要的因素，影响食品的质量和安全性。
作为一种食品安全监督管理系统的其中一种实施方式，食品安全监测报告包括：食品样品的检测结果、检测方法、检测时间及评估分；
食品安全风险评估包括食品安全风险的评估结果、风险等级及推荐风险控制措施。
作为一种食品安全监督管理系统的其中一种实施方式，系统还包括云存储模块，云存储模块用于接收报告生成模块生成的食品安全监测报告及食品安全风险评估报告，进行保存；云存储模块接收后，根据预设的发送对象，将接收到的食品安全监测报告及食品安全风险评估报告发送至对象。
作为一种食品安全监督管理系统的其中一种实施方式，推荐风险控制措施是基于对食品生产、流通、销售环节处理完成后的数据进行分析时异常的部分生成的。
作为一种食品安全监督管理系统的其中一种实施方式，系统还包括图像采集模块及显示模块，图像采集模块用于对餐厨环境进行图像采集；显示模块的显示界面中包括图像显示区域及信息提示区；图像显示区显示图像采集模块所采集的餐厨环境实时图像；信息提示区用于显示提示信息；提示信息包括：优质商户排名、食材及调味品采购公示、日常消毒方式及记录、商户及人员资质和监督电话及投诉电话公示。
需要说明的是：以上实施例仅用于说明本申请而并非限制本申请所描述的技术方案，尽管本说明书参照上述的实施例对本申请已进行了详细的说明，但是，本领域的普通技术人员应当理解，所属技术领域的技术人员仍然可以对本申请进行修改或者等同替换，而一切不脱离本申请的精神和范围的技术方案及其改进，均应涵盖在本申请的权利要求范围内。
Claims (9)
1.一种食品安全监督管理系统，其特征在于，包括：
数据采集模块；用于对食品生产、流通、销售环节的数据进行采集；所采集的数据包括：生产日期、生产批次、生产厂家、流通路径及销售渠道；
数据处理模块；用于对采集到的数据进行数据清洗及数据存储；
数据分析模块；用于对食品生产、流通、销售环节处理完成后的数据进行分析，判断是否出现异常情况；以及，
报告生成模块；用于根据数据分析结果生成食品安全监测报告及食品安全风险评估报告。
2.根据权利要求1所述的一种食品安全监督管理系统，其特征在于，数据处理模块对采集到的数据进行处理数据清洗，具体包括：
对采集到的原始数据进行预处理，所述预处理包括数据格式转换、缺失值填充及异常值处理；
通过卷积神经网络对预处理后的所述数据进行特征提取，得到预处理后的所述数据的高维表示；
对高维表示后数据中的噪声、异常值和重复数据进行去除；
将去除将清洗后的数据重构成原始数据的形式的高维表述数据重构为原始数据形式。
3.根据权利要求2所述的一种食品安全监督管理系统，其特征在于，对采集到的原始数据进行缺失值填充，具体为：
对于每个缺失值，随机选择原始数据中的若干样本和特征，构建一个随机模型；在所述随机模型中，根据样本的缺失值，调整样本的权重；样本缺失值越少，样本权重越高；根据特征的信息增益值，选择匹配的特征；
使用构建好的所述随机模型，采用贝叶斯公式预测缺失值；直到所有缺失值都被填充为止；
其中，样本权重的计算公式为：
其中，Wi表示第i个样本的权重，mi表示第i个样本的缺失值数量；α为为时间参数；
信息增益的计算公式为：
IG(D,A)＝H(D)-H(D|A)；IG(D,A)表示信息增益，H(D)表示数据集D的熵，H(D∣A)表示在特征A给定的条件下，数据集D的条件熵。
4.根据权利要求3所述的一种食品安全监督管理系统，其特征在于，采集到的原始数据进行异常值处理，具体为：
计算自编码器的损失函数：x表示原始数据，/>表示自编码器还原后的数据；
计算每个数据点的异常得分：Si表示第i个数据点的异常得分；
基于异常得分计算异常概率：Pi表示Si在序列中的归一化值，min(s)表示序列中的最小值，max(s)表示系列中的最大值。
5.根据权利要求4所述的一种食品安全监督管理系统，其特征在于，对食品生产、流通、销售环节处理完成后的数据进行分析，判断是否出现异常情况，具体为：
基于不同批次或不同供应商的产品质量得到第一评分n1；第一评分与差异性成反比，差异性的计算公式为：其中，MSb是组间平方和除以组间自由度，MSw是组内平方和除以组内自由度；
基于食品生产日期、销售日期及保质期得到第二评分n2；第二评分的计算公式为：其中D2为销售日期，D1为生产日期，D为保质期；
基于食品流通及销售时的温度数据得到食品保存的第三评分n3； 其中，T是食品实际保存温度，Tref是参考保存温度，K是在温度T中腐败的系数；
基于得到评估分；
判断所述评估分是否小于预设分数，如果是，则判定出现异常情况。
6.根据权利要求5所述的一种食品安全监督管理系统，其特征在于，所述食品安全监测报告包括：食品样品的检测结果、检测方法、检测时间及评估分；
所述食品安全风险评估包括食品安全风险的评估结果、风险等级及推荐风险控制措施。
7.根据权利要求6所述的一种食品安全监督管理系统，其特征在于，所述系统还包括云存储模块，所述云存储模块用于接收所述报告生成模块生成的食品安全监测报告及食品安全风险评估报告，进行保存；所述云存储模块接收后，根据预设的发送对象，将接收到的食品安全监测报告及食品安全风险评估报告发送至所述对象。
8.根据权利要求7所述的一种食品安全监督管理系统，其特征在于：所述推荐风险控制措施是基于对食品生产、流通、销售环节处理完成后的数据进行分析时异常的部分生成的。
9.根据权利要求8所述的一种食品安全监督管理系统，其特征在于：所述系统还包括图像采集模块及显示模块，所述图像采集模块用于对餐厨环境进行图像采集；所述显示模块的显示界面中包括图像显示区域及信息提示区；所述图像显示区显示所述图像采集模块所采集的餐厨环境实时图像；所述信息提示区用于显示提示信息；所述提示信息包括：优质商户排名、食材及调味品采购公示、日常消毒方式及记录、商户及人员资质和监督电话及投诉电话公示。
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