玉米淀粉工艺参数与淀粉乳DE值的关联度分析方法技术

本发明专利技术实施例提供一种玉米淀粉工艺参数与淀粉乳DE值的关联度分析方法，属于大数据的工艺建模领域，包括：运用主成分分析法对初始输入数据进行特征提取处理和降维处理得到初始输入数据的特征向量和初始输入数据的主成分输入数据；将主成分输入数据运用卷积神经网络模型进行训练，计算训练后的卷积神经网络模型的总权值矩阵；将初始输入数据的特征向量依次组合成的矩阵作为初始输入数据的权值矩阵；将卷积神经网络模型的总权值矩阵与初始输入数据的权值矩阵相乘得到的矩阵作为玉米淀粉工艺位点与淀粉乳产品DE值对应的关联度矩阵。本发明专利技术根据玉米淀粉工艺位点与淀粉乳产品DE值的关联情况，针对不同原料可快速形成工艺调整方案，提高淀粉乳DE值。提高淀粉乳DE值。提高淀粉乳DE值。

【技术实现步骤摘要】
玉米淀粉工艺参数与淀粉乳DE值的关联度分析方法


[0001]本专利技术涉及大数据的工艺建模领域，具体地涉及一种玉米淀粉工艺参数与淀粉乳DE值的关联度分析方法。

技术介绍

[0002]玉米淀粉工业是碳水化合物衍生物的基础产业，其产品中的玉米淀粉是食品加工的重要原料。在国民生活、经济和农业产业化发展方面，食品加工中的淀粉行业是我国食品行业的重要组成部分，也是玉米深加工中最重要的环节之一。
[0003]不同来源的玉米原料，在加工过程中所对应的适宜的加工工艺参数也会有所不同。随着管理的精细化，玉米深加工企业在生产过程中采集的数据日益庞杂，数据量呈爆炸式增长，且数据均为时序数据。面对着海量的数据记录，生产管理人员仅依靠生产经验，很难准确地分析数据间的关联关系。在玉米淀粉工艺中反映了淀粉乳产品的品质的重要指标为DE值，DE值表示还原糖占糖浆干物质的百分比；如何利用历史工艺数据挖掘出对DE值影响最大的工艺参数，是我们亟需解决的技术问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例的目的是提供一种玉米淀粉工艺参数与淀粉乳DE值的关联度分析方法，主要解决玉米淀粉工艺参数与淀粉乳DE值之间的关联度，以实现提高淀粉乳DE值的工艺调整方案。
[0005]为了实现上述目的，一种玉米淀粉工艺参数与淀粉乳DE值的关联度分析方法，包括：
[0006]获取与玉米淀粉工艺中的位点相关联的玉米原料数据和玉米淀粉工艺中的生产监测原始数据共同形成初始输入数据；
[0007]运用主成分分析法对初始输入数据进行特征提取处理，得到初始输入数据的特征向量；以及运用主成分分析法对初始输入数据进行降维处理，得到初始输入数据的主成分输入数据；
[0008]将所述主成分输入数据运用卷积神经网络模型进行训练，并计算训练后的卷积神经网络模型的总权值矩阵；以及将所述初始输入数据的特征向量依次组合成的矩阵作为初始输入数据的权值矩阵；
[0009]将所述卷积神经网络模型的总权值矩阵与所述初始输入数据的权值矩阵相乘，将得到的矩阵作为玉米淀粉工艺位点与玉米淀粉工艺中的淀粉乳产品DE值对应的关联度矩阵。
[0010]优选的，所述获取与玉米淀粉工艺中的位点相关联的玉米原料数据和玉米淀粉工艺中的生产监测原始数据，形成初始输入数据，包括：
[0011]将与玉米淀粉工艺中的位点相关联的玉米原料数据和玉米淀粉工艺中的生产监测原始数据进行去噪处理，得到去噪数据；
[0012]运用Lasso回归分析法对所述去噪数据进行特征选择，将特征选择后的数据作为所述初始输入数据。
[0013]优选的，所述运用主成分分析法对初始输入数据进行特征提取处理，得到初始输入数据的特征向量，包括：
[0014]将初始输入数据进行标准化转换得到标准化矩阵Z，运用所述标准化矩阵Z得到所述标准化矩阵Z和标准化矩阵Z的转置矩阵之间的相关系数矩阵R；
[0015]运用相关系数矩阵R的特征方程，得到单位特征向量作为初始输入数据的特征向量。
[0016]优选的，所述运用主成分分析法对初始输入数据进行降维处理，得到初始输入数据的主成分输入数据，包括：
[0017]将所述标准化阵Z和所述单位特征向量运用关联公式得到的矩阵作为初始输入数据的主成分输入数据；所述关联公式为：
[0018]j＝1,2,...,m；m是主成分个数。
[0019]优选的，所述将初始输入数据的特征向量依次组合成的矩阵作为初始输入数据的权值矩阵，包括：
[0020]将单位特征向量依次作为列向量，得到的矩阵作为初始输入数据的权值矩阵W
p
：
[0021]m是主成分个数；p是特征位点的个数。
[0022]优选的，所述卷积神经网络模型包括多个一维卷积核和全连接神经网络；所述主成分输入数据包括训练集和验证集；
[0023]所述将主成分输入数据运用卷积神经网络模型进行训练，包括：
[0024]利用训练集中的多个一维卷积核对主成分输入数据进行两次卷积操作的数据输入全连接神经网络进行迭代训练，直到训练集和验证集的均方误差均收敛时，训练完成。
[0025]优选的，所述计算训练后的卷积神经网络模型的总权值矩阵，包括：
[0026]1)将卷积层中同一特征不同时间的权值相加，得到卷积层的权值w
jc
：
[0027][0028]其中，s为卷积核的个数；p为卷积核的大小；n为卷积核c在卷积操作后的大小；wh为卷积核中的权值系数；wq为全连接层中的权值系数：wq＝wq1wq2,...,wq
a
；其中，a为全连接层的层数；
[0029]2)将卷积层的权值w
jc
组合成的矩阵作为卷积神经网络模型的总权值矩阵W
c
：W
c
＝(w
1c
,...,w
jc
)。
[0030]优选的，所述玉米淀粉工艺位点与淀粉乳产品DE值对应的关联度矩阵W为：
[0031]W＝W
p
W
c
。
[0032]优选的，所述关联度分析方法，还包括：
[0033]将所述玉米淀粉工艺位点与淀粉乳产品DE值对应的关联度矩阵中的元素的绝对值进行排序，得到排序序列；根据排序序列的先后顺序确定玉米淀粉工艺位点对DE值之间的影响程度。
[0034]优选的，所述影响程度包括正相关和负相关；
[0035]当玉米淀粉工艺位点与淀粉乳产品DE值对应的关联度矩阵中的元素为负值时，确定该元素对应的玉米淀粉工艺位点对淀粉乳DE值的影响程度为负相关；
[0036]当玉米淀粉工艺位点与淀粉乳产品DE值对应的关联度矩阵中的元素为正值时，确定该元素对应的玉米淀粉工艺位点对淀粉乳DE值的影响程度为正相关。
[0037]通过上述技术方案，主成分分析法PCA对玉米淀粉工艺数据进行特征位点的降维，一定程度上解决了数据的维度灾难问题；卷积神经网络CNN模型同时对时间特征进行了捕捉，解决数据的时序不一致问题，使大数据的建模更加准确可靠，最后通过权值连接法WCM可以直观易于理解展示了对淀粉乳产品DE值影响的特征位点的关联情况，最终根据关联情况，针对不同原料可以快速的形成工艺调整方案，提高淀粉乳产品的DE值。
[0038]本专利技术实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
[0039]附图是用来提供对本专利技术实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本专利技术实施例，但并不构成对本专利技术实施例的限制。在附图中：
[0040]图1是实施例中提供的一种玉米淀粉工艺参数与淀粉乳DE值的关联度分析方法示意图；
[0041]图2是实施例中提供的主成分的贡献率及累计贡献率示意图；
[0042]图3是实施例中提供的一种卷积神经网络模型模型原理图；
[0043]图4是实施例中提供的卷积神本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种玉米淀粉工艺参数与淀粉乳DE值的关联度分析方法，其特征在于，包括：获取与玉米淀粉工艺中的位点相关联的玉米原料数据和玉米淀粉工艺中的生产监测原始数据共同形成初始输入数据；运用主成分分析法对初始输入数据进行特征提取处理，得到初始输入数据的特征向量；以及运用主成分分析法对初始输入数据进行降维处理，得到初始输入数据的主成分输入数据；将所述主成分输入数据运用卷积神经网络模型进行训练，并计算训练后的卷积神经网络模型的总权值矩阵；以及将所述初始输入数据的特征向量依次组合成的矩阵作为初始输入数据的权值矩阵；将所述卷积神经网络模型的总权值矩阵与所述初始输入数据的权值矩阵相乘，将得到的矩阵作为玉米淀粉工艺位点与淀粉乳DE值对应的关联度矩阵。2.根据权利要求1所述的分析方法，其特征在于，所述获取与玉米淀粉工艺中的位点相关联的玉米原料数据和玉米淀粉工艺中的生产监测原始数据共同形成初始输入数据，包括：将与玉米淀粉工艺中的位点相关联的玉米原料数据和玉米淀粉工艺中的生产监测原始数据进行去噪处理，得到去噪数据；运用Lasso回归分析法对所述去噪数据进行特征选择，将特征选择后的数据作为所述初始输入数据。3.根据权利要求1或2所述的分析方法，其特征在于，所述运用主成分分析法对初始输入数据进行特征提取处理，得到初始输入数据的特征向量，包括：将初始输入数据进行标准化转换得到标准化矩阵Z，运用所述标准化矩阵Z得到所述标准化矩阵Z和标准化矩阵Z的转置矩阵之间的相关系数矩阵R；运用相关系数矩阵R的特征方程，得到单位特征向量作为初始输入数据的特征向量。4.根据权利要求3所述的分析方法，其特征在于，所述运用主成分分析法对初始输入数据进行降维处理，得到初始输入数据的主成分输入数据，包括：将所述标准化阵Z和所述单位特征向量运用关联公式得到的矩阵作为初始输入数据的主成分输入数据；所述关联公式为：m是主成分个数。5.根据权利要求3所述的分析方法，其特征在于，所述将初始输入数据的特征向量依次组合成的矩阵作为初始输入数据的权值矩阵，包括：将单位特征向量依次作为列向量，得到的矩阵作为初始输入数据的权值矩阵W
p
...

【专利技术属性】
技术研发人员：李义，周聪聪，叔谋，张磊，佟毅，都健，刘颖慰，赵优，徐杨，赵国兴，刘琳琳，董亚超，陶然，李明鑫，
申请(专利权)人：中粮生物科技股份有限公司大连理工大学中粮营养健康研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：