一种大米溯源模型的建立方法及其应用技术

本发明专利技术提供了一种大米溯源模型的建立方法及其应用，属于大米溯源技术领域。本发明专利技术所述建立方法包括以下步骤：1)收集稻谷及稻谷所在地的土壤母质样品，得检测样本；2)测定检测样本中的元素含量，经方差变异贡献率分析和相关性分析，筛选出相关元素；3)利用筛选出的所述相关元素建立大米溯源的前馈神经网络模型。利用本发明专利技术的溯源模型进行大米产地识别，结果平均相对误差值为17.14％，产地的整体识别准确率为100％，可见本发明专利技术提供的模型具有自适应性和稳定快速收敛特性，可作为大米产地的智能识别模型。

【技术实现步骤摘要】
一种大米溯源模型的建立方法及其应用
本专利技术属于大米溯源
，具体涉及一种大米溯源模型的建立方法及其应用。
技术介绍
水稻是我国的重要粮食之一，稻谷播种面积逐年增加，2011年我国水稻播种面积已突破30000千公顷，水稻产量连续十连增，国家统计局数字表明2012年我国稻谷产量达20,423.59万吨。全国约有19个省市以大米为主食，生产的水稻中85％作为口粮消费，因此水稻在我国具有很重要的位置。黑龙江水稻目前进入一个优质、高效、专业的新时期。黑龙江省地处纬度最北边的稻作区，具有光照充足、昼夜温差大，土质肥沃，水质优，污染少等条件，有利于发展水稻生产。由于产量稳定，米质优良，商品率高，黑龙江大米已成为我国重要的优质粳米生产基地，产品远销全国各地。2015年，黑龙江省水稻种植面积占全国水稻种植面积的17.0％，占东北三省水稻种植面积的69.25％，是东北最大的种植省份。黑龙江水稻产量占全国水稻产量的16.3％，占东北三省水稻产量的67.6％，在大米市场上具有重要的地位和作用。黑龙江经国国家质量监督检验检疫总局批准的地理标志大米产品有9种，分别是五常大米、方正大米、响水大米、珍宝岛大米、建三江大米、泰来大米、通河大米、庆安大米和富拉尔基温水大米等。截止2016年底，全国经国国家质量监督检验检疫总局批准的地理标志大米产品有44种，其中东北三省的地理标志大米占40％以上，黑龙江省地理标志大米是全国地理标志大米产品中最多的省份。黑龙江地理标志大米如五常大米、查哈阳大米、响水大米、方正大米、建三江大米等等，因其品质好、口感佳，在国内和地区间流动性较大，且销售价格占有一定优势。随着市场需求量的逐年增加，大米行业市场出现鱼龙混杂，良莠不齐，普遍存在地理标志产品、绿色食品和有机食品错误标识，假冒黑龙江省产地品牌大米销售现象，使消费者权益受到严重损害。目前，并没有关于如何更好的开展水稻产地溯源技术，建立水稻指纹数据库的记载。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种大米溯源模型，解决其它影响因素对大米溯源的影响问题，具有自适应分辨性和良好的容错能力，鲁棒性高且精确达100％。为了实现上述专利技术目的，本专利技术提供以下技术方案：本专利技术提供了一种大米溯源模型的建立方法，包括以下步骤：1)收集稻谷及稻谷所在地的土壤母质样品，得检测样本；2)测定步骤1)得到的所述检测样本中的元素含量，经方差变异贡献率分析和相关性分析，筛选出相关元素；所述元素包括Na、Mg、Al、K、Ca、Sc、V、Cr、Mn、Fe、Co、Ni、Cu、Zn、As、Se、Rb、Sr、Y、Mo、Ru、Rh、Pd、Ag、Cd、Sn、Sb、Te、Cs、Ba、La、Ce、Pr、Nd、Sm、Eu、Gd、Tb、Dy、Ho、Er、Tm、Yb、Lu、Hf、Ir、Pt、Au、Tl、Pb、Th和U；3)利用步骤2)筛选出的所述相关元素建立大米溯源的前馈神经网络模型，包括输入层、隐含层和输出层，层与层之间为互连方式，每层分别有nI，nh和no节点数，第一层为输入层，所述输入层的节点数为筛选出的相关元素的个数，设网络输入向量为式中T为向量维度或指标个数，只是传递信号到隐含层，令为输入层第i节点的输出：第二层为第一隐含层，令输入层到第一隐含层的连接权为隐含层激励函数为f，阈值为该层输出向量则为隐含层第j节点的输出：第三层为第二隐含层，令输入层到第二隐含层的连接权为隐含层激励函数为f，阈值为该层输出向量则为隐含层第j节点的输出：第四层为输出层，令第二隐含层到输出层的连接权为输出层的激励函数p，阈值为输出向量为其中则为输出层的第k节点输出：优选的，步骤1)所述样品稻谷的水分含量为14％以下。优选的，步骤1)所述粉碎为利用旋风磨粉碎，并过80～120目筛。优选的，步骤2)所述测定前还包括微波消解过程，所述微波消解包括：将所述米粉与微波消解液按照1g：(15～35)mL的质量体积比混合，置于微波消解仪中进行微波消解。优选的，所述微波消解液为包括浓硝酸和双氧水的混合溶液。优选的，所述微波消解的微波程序为8min内从0w增到1600w，温度升到120℃，保持2min；在5min内从温度120℃升到160℃，保持5min；在5min内再从160℃升到180℃，并在此温度下消解15min；冷却。优选的，步骤2)所述元素含量利用电感耦合等离子体质谱进行测定。优选的，所述电感耦合等离子体质谱的工作参数为射频功率1280w，雾化室温度2℃，冷却水流量1.47L/min，载气流量1.0L/min，补偿气体流量1.0L/min。优选的，当鉴别大米是否来源于建三江、五常或查哈阳地区时，步骤2)所述相关元素包括Mg、Ca、Cr、Mn、Zn、As、Rb、Sr、Ag、Cd、Sb、Te、Ba、La、Nd、Sm、Gd、Dy、Ho、Er、Yb、Pb和U。本专利技术还提供了一种利用上述建立方法建立的大米溯源模型在大米溯源识别中的应用，设共有M样本，第p个样本，对应的期望实际输出为dp，计算网络输出为yp，网络各个输出总误差为若记wjk数，即连接权值和阈值(θ和)，则学习规则为式中：η为学习速度；α为惯性系数；t为学习次数；对得到的所述期望实际输出dp和所述计算网络输出yp进行比对，从而得到相应的稻谷产地。本专利技术提供了一种大米溯源模型的建立方法，利用前馈神经网络采用四层网络训练，得到大米溯源模型，将筛选得到的元素个数(ni)作为输入层节点数，将筛选元素的含量(x)输入网络。利用本专利技术的溯源模型进行黑龙江建三江、五常和查哈阳等地区的大米产地识别，结果平均相对误差值为17.14％，产地的整体识别准确率为100％，可见前馈神经网络利用其具有自适应性和稳定快速收敛特性，可作为大米产地的智能识别模型。附图说明图1为大米溯源的前馈神经网络模型；图2为大米产地分类网络收敛曲线。具体实施方式本专利技术提供了一种大米溯源模型的建立方法，包括以下步骤：1)收集稻谷及稻谷所在地的土壤母质样品，得检测样本；2)测定步骤1)得到的所述检测样本中的元素含量，经方差变异贡献率分析和相关性分析，筛选出相关元素；所述元素包括Na、Mg、Al、K、Ca、Sc、V、Cr、Mn、Fe、Co、Ni、Cu、Zn、As、Se、Rb、Sr、Y、Mo、Ru、Rh、Pd、Ag、Cd、Sn、Sb、Te、Cs、Ba、La、Ce、Pr、Nd、Sm、Eu、Gd、Tb、Dy、Ho、Er、Tm、Yb、Lu、Hf、Ir、Pt、Au、Tl、Pb、Th和U；3)利用步骤2)筛选出的所述相关元素建立大米溯源的前馈神经网络模型，包括输入层、隐含层和输出层，层与层之间为互连方式，每层分别有nI，nh和no节点数，第一层为输入层，所述输入层的节点数为筛选出的相关元素的个数，设网络输入向量为x，式中只是传递信号到隐含层，T为向量维度或指标个数，令为输入层第i节点的输出：第二层为第一隐含层，令输入层到第一隐含层的连接权为隐含层激励函数为f，阈值为该层输出向量则为隐含层第j节点的输出：第三层为第二隐含层，令输入层到第二隐含层的连接权为隐含层激励函数为f，阈值为该层输出向量则为隐含层第j节点的输出：第四层为输出层，令第二隐含层到输出层的连接权为输出层的激励函数p，阈值为输出向量为其中则为输出层的第k节点输出：本发本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种大米溯源模型的建立方法，包括以下步骤：1)收集稻谷及稻谷所在地的土壤母质样品，得检测样本；2)测定步骤1)得到的所述检测样本中的元素含量，经方差变异贡献率分析和相关性分析，筛选出相关元素；所述元素包括Na、Mg、Al、K、Ca、Sc、V、Cr、Mn、Fe、Co、Ni、Cu、Zn、As、Se、Rb、Sr、Y、Mo、Ru、Rh、Pd、Ag、Cd、Sn、Sb、Te、Cs、Ba、La、Ce、Pr、Nd、Sm、Eu、Gd、Tb、Dy、Ho、Er、Tm、Yb、Lu、Hf、Ir、Pt、Au、Tl、Pb、Th和U；3)利用步骤2)筛选出的所述相关元素建立大米溯源的前馈神经网络模型，包括输入层、隐含层和输出层，层与层之间为互连方式，每层分别有nI，nh和no节点数，第一层为输入层，所述输入层的节点数为筛选出的相关元素的个数，设网络输入向量为x，

【技术特征摘要】
1.一种大米溯源模型的建立方法，包括以下步骤：1)收集稻谷及稻谷所在地的土壤母质样品，得检测样本；2)测定步骤1)得到的所述检测样本中的元素含量，经方差变异贡献率分析和相关性分析，筛选出相关元素；所述元素包括Na、Mg、Al、K、Ca、Sc、V、Cr、Mn、Fe、Co、Ni、Cu、Zn、As、Se、Rb、Sr、Y、Mo、Ru、Rh、Pd、Ag、Cd、Sn、Sb、Te、Cs、Ba、La、Ce、Pr、Nd、Sm、Eu、Gd、Tb、Dy、Ho、Er、Tm、Yb、Lu、Hf、Ir、Pt、Au、Tl、Pb、Th和U；3)利用步骤2)筛选出的所述相关元素建立大米溯源的前馈神经网络模型，包括输入层、隐含层和输出层，层与层之间为互连方式，每层分别有nI，nh和no节点数，第一层为输入层，所述输入层的节点数为筛选出的相关元素的个数，设网络输入向量为x，式中T为向量维度或指标个数，只是传递信号到隐含层，令为输入层第i节点的输出：第二层为第一隐含层，令输入层到第一隐含层的连接权为隐含层激励函数为f，阈值为该层输出向量则为隐含层第j节点的输出：第三层为第二隐含层，令输入层到第二隐含层的连接权为隐含层激励函数为f，阈值为该层输出向量则为隐含层第j节点的输出：第四层为输出层，令第二隐含层到输出层的连接权为输出层的激励函数p，阈值为输出向量为其中则为输出层的第k节点输出：2.根据权利要求1所述的建立方法，其特征在于，步骤1)所述样品稻谷的水分含量为14％以下。3.根据权利要求1所述的建立方法，其特征在于，步骤1)所述粉碎为利用旋风磨粉碎，并过80～120目筛。4.根据权利要求1所述的建立方法，其特征在于，步骤2)所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：钱丽丽，张东杰，宋雪健，鹿保鑫，
申请(专利权)人：黑龙江八一农垦大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江,23