一种用于面粉加工的生产质量监测系统技术方案

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，具体涉及一种用于面粉加工的生产质量监测系统，该系统通过采集不同种类的面粉生产质量监测数据进行数据处理，对所有面粉质量监测数据的数值进行分类得到监测数据类别，根据监测数据类别中的数据量分布情况得到候选异常数据，根据候选异常数据的分布特征得到数据异常因子，根据候选异常数据的数值分布特征得到修正LOF值，根据候选异常数据的数据异常因子和修正LOF值得到数据异常特征值，根据数据异常特征值完成面粉加工的生产质量监测。本发明专利技术提高了面粉生产质量监测准确性。量监测准确性。量监测准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种用于面粉加工的生产质量监测系统


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及一种用于面粉加工的生产质量监测系统。

技术介绍

[0002]面粉是通过小麦进行碾磨得到的，碾磨后的面粉在质量达到标准后才能出厂作为食物，所以在面粉加工过程中，需要对面粉的质量进行实时监测并判断是否对面粉进行再加工，如果面粉质量不合格会影响面粉厂口碑，甚至引发安全问题。现有技术存在一种基于混合模拟退火与遗传算法的面粉质量监测方法监测面粉质量。
[0003]在已公开的一种基于混合模拟退火与遗传算法的面粉质量检测方法中，通过红外光谱仪扫描面粉获得面粉光谱信息，对面粉光谱信息进行处理后通过历史数据训练的径向基神经网络进行分类完成面粉质量检测。但是现有技术的面粉质量监测方法只能对能从红外光谱信息所反映的质量参数进行分析，对面粉质量监测的并不全面，影响面粉监测的准确度。

技术实现思路

[0004]为了解决现有技术对面粉生产质量监测的方法准确性不足的技术问题，本专利技术的目的在于提供一种用于面粉加工的生产质量监测系统，所采用的技术方案具体如下：本专利技术提出了一种用于面粉加工的生产质量监测系统，所述系统包括：修正面粉监测矩阵获取模块，用于在预设时间段内根据预设采样频率获取不同种类的面粉质量监测数据，根据所述面粉质量监测数据构建面粉监测矩阵，对所述面粉监测矩阵进行预处理得到修正面粉监测矩阵；数据异常因子获取模块，用于根据数据值对所述修正面粉监测矩阵数据进行分类得到两个以上监测数据类别；根据各个监测数据类别中的数据量分布情况得到候选异常数据，根据每个所述候选异常数据在所述监测数据类别中的分布特征获得对应的数据异常因子；数据异常特征值获取模块，用于计算所述候选异常数据的LOF值，根据所述候选异常数据对应面粉质量监测数据种类中的数值分布特征对LOF值进行修正得到修正LOF值，根据所述候选异常数据的所述数据异常因子和所述修正LOF值得到数据异常特征值；异常数据获取模块，用于设定异常分析阈值，根据所述异常分析阈值和所述数据异常特征值对所述候选异常数据进行筛选，获得异常数据；生产质量监测模块，用于根据所述异常数据进行面粉生产质量监测。
[0005]进一步地，所述候选异常数据的获取方法包括：通过模糊聚类算法对所述修正面粉监测矩阵进行聚类分析得到两个以上监测数据类别，计算所有监测数据类别中的数据量均值，将数据量小于数据量均值的所述监测数据类别作为偏离类别，将所述偏离类别中的所有数据记为候选异常数据。
[0006]进一步地，所述根据每个所述候选异常数据在所述监测数据类别中的分布特征对应的数据异常因子包括：根据模糊聚类算法中的目标函数，获得去除目标候选异常数据前对应所述修正面粉监测矩阵的标准目标函数值和去除所述目标候选异常数据后的目标函数值；获得所述目标候选异常数据对应的所述目标函数值与所述标准目标函数值之间差值的平方，将所述平方与预设调节参数的乘积作为所述目标候选异常数据的所述数据异常因子；改变目标候选异常数据得到所有候选异常数据的所述数据异常因子。
[0007]进一步地，所述修正LOF值的获取方法包括：在所述修正面粉监测矩阵中计算每种面粉质量监测数据的每个数据的数据占比值，根据每种面粉质量监测数据的每个数据的数据占比值计算得到每种面粉质量监测数据的分布熵，将所述分布熵归一化得到对应面粉质量监测数据种类的修正参考值，将所述候选异常数据所对应的面粉质量监测数据种类的修正参考值作为LOF修正权值，将所述候选异常数据的LOF值与所述修正权值的乘积作为修正LOF值。
[0008]进一步地，所述每种面粉质量监测数据的分布熵的获取方法包括：计算目标面粉质量监测数据种类中数据占比值的数据熵，计算所述目标面粉质量监测数据种类中面粉质量监测数据的方差并记为数据分布特征值，改变所述目标面粉质量监测数据种类得到所有面粉质量监测数据种类的数据分布特征值；计算所述目标面粉质量监测数据种类的数据分布特征值与所有数据分布特征值的均值的比值，将所述比值与所述数据熵的乘积记为目标面粉质量监测数据种类的分布熵；改变目标面粉质量监测数据种类得到每种面粉质量监测数据的分布熵。
[0009]进一步地，所述异常分析阈值的获取方法包括：统计所有候选异常数据的目标函数值，计算所有目标函数值与所述标准目标函数值差异的均值并记为分布特征参数；计算所有候选异常数据的修正LOF值的均值并记为异常特征参数；将所述分布特征参数和所述异常特征参数的乘积记为异常分析阈值。
[0010]进一步地，所述根据异常数据完成面粉生产质量监测包括：获得同种面粉质量检测数据的所述异常数据的所述数据异常特征值的累加值与预设参数的和值，将所述和值的倒数作为质量检测指标；当所述质量检测指标小于预设质量阈值时，认为当前所述质量检测指标对应的面粉质量检测数据种类出现生产质量异常。
[0011]进一步地，所述对所述面粉监测矩阵进行预处理得到修正面粉监测矩阵包括：对所述面粉监测矩阵中所有面粉质量监测数据进行归一化，并对每种面粉质量监测数据进行去趋势处理得到修正面粉监测矩阵。
[0012]本专利技术具有如下有益效果：本专利技术实施例将采集到的不同种类的面粉质量监测数据构建成矩阵形式，通过矩阵表征多个维度下的面粉监测数据，通过预处理使得矩阵中既包含了多维数据又使异常数据在面粉监测矩阵中分布更加清晰且方便后续结合不同种类数据进行分析，提高后续对异常数据检测的准确性。另一方面，本专利技术在获得候选异常数据的基础上，根据每个候选异常
数据在监测数据类别中的分布特征获得对应的数据异常因子，根据候选异常数据对应面粉质量监测数据种类中的数值分布特征对LOF值进行修正得到修正LOF值，进一步通过数据异常因子和修正LOF值得到数据异常特征值的表征数据的异常状况，该数据异常特征值结合不同种类之间数据的偏离特征和异常检测状况表征数据的异常程度，使得检测异常数据的准确性更高。
附图说明
[0013]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
[0014]图1为本专利技术一个实施例所提供的一种用于面粉加工的生产质量监测系统结构框图。
具体实施方式
[0015]为了更进一步阐述本专利技术为达成预定专利技术目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本专利技术提出的一种用于面粉加工的生产质量监测系统，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。
[0016]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。
[0017]下面结合附图具体的说明本专利技术所提供的一种用于面粉加工的生产质量监测本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于面粉加工的生产质量监测系统，其特征在于，所述系统包括：修正面粉监测矩阵获取模块，用于在预设时间段内根据预设采样频率获取不同种类的面粉质量监测数据，根据所述面粉质量监测数据构建面粉监测矩阵，对所述面粉监测矩阵进行预处理得到修正面粉监测矩阵；数据异常因子获取模块，用于根据数据值对所述修正面粉监测矩阵数据进行分类得到两个以上监测数据类别；根据各个监测数据类别中的数据量分布情况得到候选异常数据，根据每个所述候选异常数据在所述监测数据类别中的分布特征获得对应的数据异常因子；数据异常特征值获取模块，用于计算所述候选异常数据的LOF值，根据所述候选异常数据对应面粉质量监测数据种类中的数值分布特征对LOF值进行修正得到修正LOF值，根据所述候选异常数据的所述数据异常因子和所述修正LOF值得到数据异常特征值；异常数据获取模块，用于设定异常分析阈值，根据所述异常分析阈值和所述数据异常特征值对所述候选异常数据进行筛选，获得异常数据；生产质量监测模块，用于根据所述异常数据进行面粉生产质量监测。2.根据权利要求1所述的一种用于面粉加工的生产质量监测系统，其特征在于，所述候选异常数据的获取方法包括：通过模糊聚类算法对所述修正面粉监测矩阵进行聚类分析得到两个以上监测数据类别，计算所有监测数据类别中的数据量均值，将数据量小于数据量均值的所述监测数据类别作为偏离类别，将所述偏离类别中的所有数据记为候选异常数据。3.根据权利要求2所述的一种用于面粉加工的生产质量监测系统，其特征在于，所述根据每个所述候选异常数据在所述监测数据类别中的分布特征获得对应的数据异常因子包括：根据模糊聚类算法中的目标函数，获得去除目标候选异常数据前对应所述修正面粉监测矩阵的标准目标函数值和去除所述目标候选异常数据后的目标函数值；获得所述目标候选异常数据对应的所述目标函数值与所述标准目标函数值之间差值的平方，将所述平方与预设调节参数的乘积作为所述目标候选异常数据的所述数据异常因子；改变目标候选异常数据得到所有候选异常数据的所述数据异常因子。4.根据权利要求1所述的一种用于面粉加工的生产质量监测系统，其特征在于，所述修正LOF值的获取方法包括：在所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：侯兴贞，王成美，王斌，
申请(专利权)人：山东金利康面粉有限公司，
类型：发明
国别省市：