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基于区块链和联邦学习的食品全程全息风险信息可信共享模式 被引量：1
1
作者 张新 谭学泽 +3 位作者 王小艺 赵峙尧 于家斌 许继平 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第15期1-12,共12页
针对传统共享模式下食品全程全息风险信息敏感易泄露、中心化服务器和恶意节点的自利性与完全自治化易产生恶意行为、跨环节交互困难、单一目的导致的数据利用率低等问题,本研究提出一种基于区块链和联邦学习的食品全程全息风险信息可... 针对传统共享模式下食品全程全息风险信息敏感易泄露、中心化服务器和恶意节点的自利性与完全自治化易产生恶意行为、跨环节交互困难、单一目的导致的数据利用率低等问题,本研究提出一种基于区块链和联邦学习的食品全程全息风险信息可信共享模式。首先,在分析食品企业和监管机构信息共享需求的基础上,将联邦学习融入分层区块链架构中,并结合中继思想,构建食品全程全息风险信息可信共享模型;其次,以风险信息特征和类别为不同侧重点,将模型联邦学习过程划分为横向和纵向联邦学习过程,并用两种联邦学习聚合算法实现对数据的聚合;再次,针对企业内、企业间、企业监管间共享风险信息数据的不同需求,利用同态加密算法和零知识证明思想,实现对不同敏感度风险信息的分级加密与定向可信共享;最后,以食品安全风险评估为仿真背景,基于食品风险信息公开数据集和开源平台对本模型进行仿真验证。结果表明,所构建的基于区块链和联邦学习的食品全程全息风险信息可信共享模型在满足企业与监管机构各方对风险信息数据不同共享需求的同时,能够实现对风险信息数据的充分利用和安全可信、高效精准的共享,从而增强食品企业与监管机构共享数据的决心,促进食品行业数据可信共享和食品安全数字化的发展。 展开更多
关键词 食品全程全息 区块链 联邦学习 同态加密 可信共享
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多维数据驱动粮食供应链危害物风险综合评价 被引量：5
2
作者 王小艺 王珍妮 +3 位作者 孔建磊 金学波 苏婷立 张新 《食品科学技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期129-138,共10页
为科学合理评价重金属、真菌毒素、农药残留和微生物等危害物在粮食供应链各个环节中的综合风险,在分析全国26个省份粮食加工品抽检数据及其他多维度数据基础上,兼顾定量指标和定性指标优势,从统计特性、抽检特性和调研特性三种互补角... 为科学合理评价重金属、真菌毒素、农药残留和微生物等危害物在粮食供应链各个环节中的综合风险,在分析全国26个省份粮食加工品抽检数据及其他多维度数据基础上,兼顾定量指标和定性指标优势,从统计特性、抽检特性和调研特性三种互补角度构建多维层次风险指标体系,实现大量异构数据向量化风险指标转变;继而应用关联规则挖掘各指标间内在关系,实现各指标权重分配,构建风险综合评价方法,实现多维数据驱动的粮食供应链危害物风险评价和优先程度排序。希望为监管部门制定有针对性的抽检策略、确立优先监管领域和分配风险监管资源提供科学依据。 展开更多
关键词 粮食危害物 供应链安全 多维层次指标 关联规则挖掘 风险评价 多源异构数据
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基于高光谱成像技术的板栗产地溯源 被引量：2
3
作者 孙晓荣 张晨光 +2 位作者 刘翠玲 吴静珠 张善哲 《食品安全质量检测学报》 CAS 北大核心 2023年第18期59-65,共7页
目的建立了一种基于高光谱成像(hyperspectral imaging,HSI)技术的板栗产地溯源模型。方法采集怀柔、迁西和沂蒙短枝3种不同产地板栗的高光谱图像,提取感兴趣区域,建立支持向量机(support vector machine,SVM)板栗产地溯源模型,通过比... 目的建立了一种基于高光谱成像(hyperspectral imaging,HSI)技术的板栗产地溯源模型。方法采集怀柔、迁西和沂蒙短枝3种不同产地板栗的高光谱图像,提取感兴趣区域,建立支持向量机(support vector machine,SVM)板栗产地溯源模型,通过比较分析不同预处理方法对建模结果的影响,选出最佳的预处理组合方法,并使用遗传算法(geneticalgorithm,GA)对模型进一步优化。结果实验结果表明,经多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)和移动窗口平滑法(moving window smoothing,MWS)组合预处理后的数据所建立的溯源模型预测性能最好,分类的预测精确率达到了95%以上,模型整体的预测准确率为96.61%。经GA对SVM的参数C进行优化,优化后的模型对怀柔板栗和沂蒙短枝板栗的预测精确率达到了100%,模型整体的准确率提高到了98.31%。结论本研究基于高光谱成像技术建立了一种板栗产地溯源模型,经预处理和参数优化后,所建立的模型具有较好的预测性能,为板栗的产地溯源提供了一种新方法。 展开更多
关键词 高光谱成像 支持向量机 遗传算法 板栗 产地溯源
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基于高光谱技术的红茶茶多酚可视化研究 被引量：6
4
作者 昝佳睿 刘翠玲 +6 位作者 凌彩金 郜礼阳 孙晓荣 吴静珠 张善哲 李佳琮 殷莺倩 《食品安全质量检测学报》 CAS 北大核心 2023年第5期37-44,共8页
目的 利用高光谱技术实现对英红九号红茶茶多酚含量的快速无损、可视化检测。方法 采集128个红茶光谱数据并进行光谱预处理后,引入蒙特卡罗-高斯分布方法寻找异常样本。经两次异常样本剔除,各模型预测集决定系数r^(2)均有0.2~0.4的大幅... 目的 利用高光谱技术实现对英红九号红茶茶多酚含量的快速无损、可视化检测。方法 采集128个红茶光谱数据并进行光谱预处理后,引入蒙特卡罗-高斯分布方法寻找异常样本。经两次异常样本剔除,各模型预测集决定系数r^(2)均有0.2~0.4的大幅提升。为解决大样本模型训练时间长、数据冗余问题,采用连续投影算法进行波长筛选,共得到14个能反映红茶茶多酚含量的特征波长,并比较了最小二乘回归、支持向量机回归、BP神经网路、粒子群优化最小二乘支持向量机回归(particle swarm optimization least squares support vector regression, PSO-LSSVR) 4种模型预测红茶茶多酚含量的精度。最后以最优模型建立茶多酚可视化模型。结果 合理剔除样本并以光谱特征为输入,结合PSO-LSSVR方法建立的模型效果最佳,其校正集决定系数为0.921,预测集决定系数为0.903,预测精度达到了90%以上,基本实现了茶多酚含量可视化检测。结论 可视化算法有效地反映了红茶茶多酚分布情况,适用于茶叶快速无损检测。 展开更多
关键词 红茶 茶多酚 蒙特卡罗-高斯分布 最小二乘支持向量机 粒子群 可视化
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荧光光谱技术结合机器学习算法检测大白菜中吡虫啉含量 被引量：5
5
作者 陈珏 李佳琮 +2 位作者 刘翠玲 孙晓荣 张善哲 《食品安全质量检测学报》 CAS 北大核心 2023年第13期134-140,共7页
目的建立荧光光谱技术结合机器学习算法检测大白菜中吡虫啉含量的方法。方法采集400 nm激发下的130个农药残留光谱数据,经过数据预处理、光谱特征筛选,构建基于支持向量机(support vector machine,SVM)的吡虫啉残留含量预测模型,并利用... 目的建立荧光光谱技术结合机器学习算法检测大白菜中吡虫啉含量的方法。方法采集400 nm激发下的130个农药残留光谱数据,经过数据预处理、光谱特征筛选,构建基于支持向量机(support vector machine,SVM)的吡虫啉残留含量预测模型,并利用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)对SVM的参数进行寻优。结果卷积平滑(Savitzky-Golay smooth,S-G)与标准正态变量校正(standard normal variable,SNV)联用的预处理效果最好;利用连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)对遗传算法(genetic algorithm,GA)提取的特征波长进行二次特征降维能获得最优特征波段;SSA寻优后构建的SVM模型精度最佳,测试集决定系数为0.9234,均方根误差为0.4129。结论荧光光谱技术可以实现白菜中吡虫啉含量的检测,为蔬菜中农药残留快速检测提供了新的思路。 展开更多
关键词 荧光光谱技术 吡虫啉含量 二次波段选择 麻雀搜索算法 支持向量机
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基于高光谱技术检测小麦粉灰分含量 被引量：4
6
作者 李佳琮 谷晏 +2 位作者 刘翠玲 孙晓荣 张善哲 《食品安全质量检测学报》 CAS 北大核心 2023年第5期60-67,共8页
目的 基于高光谱技术实现对小麦粉灰分含量的准确检测。方法 利用高光谱成像技术采集小麦粉的光谱数据,建立基于偏最小二乘法(partial least squares regression,PLSR)和深度极限学习机(deep extreme learning machines,DELM)的小麦粉... 目的 基于高光谱技术实现对小麦粉灰分含量的准确检测。方法 利用高光谱成像技术采集小麦粉的光谱数据,建立基于偏最小二乘法(partial least squares regression,PLSR)和深度极限学习机(deep extreme learning machines,DELM)的小麦粉灰分含量预测模型;通过分析3种预处理算法和4种波长选择算法,分别选出最佳的预处理与波长选择方法,最后构建基于特征波段光谱信息的预测模型,并对结果进行比较。结果 标准正态变量校正(standard normal variable,SNV)为最佳预处理方法;连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)相较于随机森林(random forest,RF)、无信息变量消除(uninformative variable elimination,UVE)和遗传算法(genetic algorithm,GA)选择特征波长的模型更优;DELM模型更适用于灰分含量的检测,最优模型的测试集决定系数为0.968,预测集均方根误差为0.024。结论 高光谱成像技术可以快速、精准的无损检测小麦粉灰分含量,该技术可为在线检测小麦粉品质系统的开发提供理论依据。 展开更多
关键词 小麦粉灰分含量 高光谱成像技术 深度极限学习机 波段筛选
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基于深度置信网络-多类模糊支持向量机的粮食供应链危害物风险预警 被引量：11
7
作者 王小艺 李柳生 +3 位作者 孔建磊 金学波 苏婷立 白玉廷 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第19期17-24,共8页
近些年粮食供应链安全问题频发,为减少食源性风险威胁,风险预警正逐渐成为强化粮食食品安全体系的有力保障。但现有风险预警方法在面对多源异构非结构化食品数据时,存在预警准确率低、人工成本高等局限问题。本文在分析全国26个省份的... 近些年粮食供应链安全问题频发,为减少食源性风险威胁,风险预警正逐渐成为强化粮食食品安全体系的有力保障。但现有风险预警方法在面对多源异构非结构化食品数据时,存在预警准确率低、人工成本高等局限问题。本文在分析全国26个省份的大量抽检数据及关联信息基础上,建立了基于深度置信网络(deep belief network,DBN)-多类模糊支持向量机(multiclass fuzzy support vector machine,MFSVM)的风险分级预警模型,先对海量粮食供应链抽检数据进行嵌入编码和归一化处理,获得结构化食品数据;将其输入到DBN模型进行高维度特征提取,自适应地挖掘供应链中各危害因素间风险变化及内在关联概率,最后将高维特征输入到优化的MFSVM进行训练,实现供应链中各主要危害物风险分级预警。对比实验结果表明,DBN-MFSVM模型在粮食抽检数据上具有更好鲁棒性和泛化性,其准确率达到98.44%,运行时间85 s,可快速识别出粮食供应链中危害物风险程度和优先次序,为监管部门制定有针对性的抽检策略、确立优先监管领域和分配风险监管资源提供科学依据。 展开更多
关键词 粮食供应链安全 风险预警 深度置信网络 多类模糊支持向量机
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基于内在品质参数的乌龙茶等级判别模型建立 被引量：1
8
作者 刘翠玲 秦冬 +5 位作者 凌彩金 郜礼阳 周巧仪 孙晓荣 吴静珠 昝佳睿 《食品工业科技》 CAS 北大核心 2023年第12期308-318,共11页
茶叶等级评价是检测茶叶品质的重要技术手段,科学建立茶叶等级评价模型具有重要意义。本文以102个乌龙茶为研究对象,采用多种特征值筛选方法结合支持向量机算法建立基于特征内在品质参数的乌龙茶等级评价模型。同时,采用高光谱技术结合... 茶叶等级评价是检测茶叶品质的重要技术手段,科学建立茶叶等级评价模型具有重要意义。本文以102个乌龙茶为研究对象,采用多种特征值筛选方法结合支持向量机算法建立基于特征内在品质参数的乌龙茶等级评价模型。同时,采用高光谱技术结合化学计量学,对特征品质参数建立基于特征波长的粒子群算法优化反向误差神经网络神经网络(PSO-BP)和麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机(SSA-LSSVM)的定量预测模型,最后对定量预测的化学值模型验证。结果表明,当参数组合酯型儿茶素、简单儿茶素、茶多酚、水浸出物、咖啡碱、表没食子儿茶素没食子酸酯(EGCG)六种化学值时的乌龙茶等级模型判别准确率最高,训练集的准确率为97.22%,预测集准确率为93.33%。基于特征波长的麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机(SSA-LSSVM)定量预测模型的预测精度更高且均方根误差更低,预测集的决定系数R^(2)均在0.93~0.99之间。随机抽取30个乌龙茶样本六种化学值的最佳预测值,其判别准确率达90%。综上所述,基于内在品质参数组合对不同等级的乌龙茶准确判别是可行的,且基于高光谱技术的预测模型可以快速精准的获得其化学值大小,预测的化学值也能准确的判别不同乌龙茶品质等级,同时为科学判别茶叶品质等级领域提供了新的分析思路和应用实例。 展开更多
关键词 乌龙茶品质参数 高光谱技术 特征提取 反向误差神经网络 最小二乘支持向量机
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