一种带病菌肉食与环境交叉感染的参数搜索方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种带病菌肉食与环境交叉感染的参数搜索方法及装置，能够得到最优的交叉感染参数。所述方法包括：构建切割环节肉食致病菌定量风险评估模型，并确定待求解的交叉感染参数，其中，所述待求解的交叉感染参数包括：环境中每CFU的致病菌传播到肉食个体上的概率和肉食个体中每CFU的致病菌传播到环境中的概率，其中，CFU表示单位体积中的微生物群落总数；根据构建的评估模型，预测个体通过环境之后的个体污染量；根据预测到的个体通过环境之后的个体污染量，利用柯尔莫可洛夫‑斯米洛夫检验、进化算法和梯度下降算法进行训练，优化待求解的交叉感染参数。本发明专利技术涉及食品安全领域。

A parameter search method and device for cross-infection between meat and environment with pathogens

The invention provides a parameter searching method and device for cross-infection between pathogenic meat and environment, which can obtain the optimal cross-infection parameters. The method includes: constructing a quantitative risk assessment model for carnivorous pathogens in the cutting process and determining the cross-infection parameters to be solved. The cross-infection parameters to be solved include: the probability that pathogens in each CFU in the environment spread to the carnivorous individual and the probability that pathogens in each CFU in the carnivorous individual spread to the environment. CFU represents the microorganisms in unit volume. The total number of communities, the amount of individual contamination after passing through the environment is predicted according to the evaluation model constructed. According to the amount of individual contamination after passing through the environment, Kolmoglov Smilov test, evolutionary algorithm and gradient descent algorithm are used to train and optimize the parameters of cross-infection to be solved. The invention relates to the field of food safety.

【技术实现步骤摘要】
一种带病菌肉食与环境交叉感染的参数搜索方法及装置
本专利技术涉及食品安全领域，特别是指一种带病菌肉食与环境交叉感染的参数搜索方法及装置。
技术介绍
食源性致病菌是引起食源性疾病和食物中毒的主要因素，对食品安全有很大的影响，据调查，全世界每年发生的腹泻病有1.5亿，其中有70％是由各种致病性微生物引起的，在微生物致病中，有46.4％是食源性致病菌引起的疾病。常见的食源性致病菌有：致病性大肠埃希菌、沙门氏菌、弯曲菌、志贺氏菌、金黄色葡萄球菌等。本专利技术以弯曲菌为例，试图探索出一种计算带病菌肉食与环境交叉感染的参数搜索方法。弯曲菌是全球最常见的食源性致病菌之一，预计每年导致全球4-5亿人感染，是欧盟报告最多的人畜共患病之一，预计每年发病9百万人次，导致约24亿欧元的经济损失。国外的研究发现，超过50％的弯曲菌病例可以归因于鸡肉及其制品。畜禽在屠宰场的切割步骤中的交叉污染的原理可以用一个具有几个关键参数的传播模型来很好地描述。然而，由于检测实验将在很大程度上改变检测个体的状态，在不同阶段检测到的家禽个体是不同的，因此很难估计这些模型中的参数。中国目前缺乏食源性弯曲杆菌疾病暴露数据，但是有研本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种带病菌肉食与环境交叉感染的参数搜索方法，其特征在于，包括：构建切割环节肉食致病菌定量风险评估模型，并确定待求解的交叉感染参数，其中，所述待求解的交叉感染参数包括：环境中每CFU的致病菌传播到肉食个体上的概率和肉食个体中每CFU的致病菌传播到环境中的概率，其中，CFU表示单位体积中的微生物群落总数；根据构建的评估模型，预测个体通过环境之后的个体污染量；根据预测到的个体通过环境之后的个体污染量，利用柯尔莫可洛夫‑斯米洛夫检验、进化算法和梯度下降算法进行训练，优化待求解的交叉感染参数。

【技术特征摘要】
1.一种带病菌肉食与环境交叉感染的参数搜索方法，其特征在于，包括：构建切割环节肉食致病菌定量风险评估模型，并确定待求解的交叉感染参数，其中，所述待求解的交叉感染参数包括：环境中每CFU的致病菌传播到肉食个体上的概率和肉食个体中每CFU的致病菌传播到环境中的概率，其中，CFU表示单位体积中的微生物群落总数；根据构建的评估模型，预测个体通过环境之后的个体污染量；根据预测到的个体通过环境之后的个体污染量，利用柯尔莫可洛夫-斯米洛夫检验、进化算法和梯度下降算法进行训练，优化待求解的交叉感染参数。2.根据权利要求1所述的带病菌肉食与环境交叉感染的参数搜索方法，其特征在于，所述构建的评估模型表示为：Ei＝Ei-1-f(Ei-1)+g(bi)b′i＝f(Ei-1)+bi-g(bi)其中，Ei表示第i只个体通过环境之后的环境污染量；Ei-1表示第i-1只个体通过环境之后的环境污染量；f(Ei-1)表示环境中每CFU的致病菌传播到肉食个体上的污染量；g(bi)表示肉食个体通过环境时每CFU的致病菌传播到环境中污染量；bi表示第i只个体通过环境之前的个体污染量；b′i表示第i只个体通过环境之后的个体污染量；令:f(Ei-1)＝α·Ei-1、g(bi)＝β·bi，对b′i＝f(Ei-1)+bi-g(bi)进行转换，得到：b′i＝(α-α2)·Ei-2+α·β·bi-1+(1-β)bi其中，α表示环境中每CFU的致病菌传播到肉食个体上的概率；β表示肉食个体中每CFU的致病菌传播到环境中的概率。3.根据权利要求2所述的带病菌肉食与环境交叉感染的参数搜索方法，其特征在于，所述根据预测到的个体通过环境之后的个体污染量，利用柯尔莫可洛夫-斯米洛夫检验、进化算法和梯度下降算法进行训练，优化待求解的交叉感染参数包括：根据预测到的个体通过环境之后的个体污染量b′i，确定b′i的无偏标准差与均值获取已有的个体通过环境之后的个体污染量、无偏标准差std与均值avg；利用柯尔莫可洛夫-斯米洛夫检验，对预测得到的b′i与获取的已有样本进行检测，得到Pks值，所述Pks值，用于确定预测得到的b′i和已有样本是否属于同一分布；利用进化算法训练参数α、β，直至满足预设的第一迭代终止条件，获取适应度函数的最小值以及对应的α、β，其中，适应度函数的值由std、avg以及Pks确定；利用梯度下降算法对进化算法求得的α、β进行训练，直至满足预设的第二迭代终止条件，输出当前的α、β。4.根据权利要求3所述的带病菌肉食与环境交叉感染的参数搜索方法，其特征在于，所述适应度函数表示为：其中，y表示适应度函数，a1、a2、a3表示适应度函数的系数参数。5.根据权利要求1所述的带病菌肉食与环境交叉感染的参数搜索方法，其特征在于，所述方法还包括：对切割环节肉食致病菌定量风险评估模型、得到的交叉感染参数的值、遗传算法训练结果、柯尔莫可洛夫-斯米洛夫检验的拟合图表进行可视化显示。6.一...

【专利技术属性】
技术研发人员：王建新，王文倩，高亚男，王子亚，
申请(专利权)人：北京林业大学，
类型：发明
国别省市：北京,11