一种茶叶精制生产溯源方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及产品生产溯源管理技术领域，具体涉及一种茶叶精制生产溯源方法及系统。该方法获取某种检测指标下每份茶叶的检测值并构成该种检测指标下的一维检测数据后再计算其方差贡献率，将同一工艺流程的一维检测数据的方差贡献率从大到小排序，以工艺流程顺序和从大到小顺序对方差贡献率累加并以累加值确定初步筛选一维检测数据，从初步筛选一维检测数据中选取不同一维检测数据形成不同组合，对比每种组合对应所得SSE折线图的形态差异确定最优组合作为最佳降维后的多维数据，并对其进行聚类完成茶叶产品溯源分类管理。本发明专利技术实现了对降维后多维数据的更优选取，可明显提高对茶叶产品溯源分类管理的合理、准确度。准确度。准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种茶叶精制生产溯源方法及系统


[0001]本专利技术涉及产品生产溯源管理
，具体涉及一种茶叶精制生产溯源方法及系统。

技术介绍

[0002]茶叶溯源是指通过技术手段对茶叶的生产、加工、包装、流通等环节进行全程追溯和管理，以确保茶叶品质、安全和真实性，并提高消费者的信任度和满意度。茶叶溯源体系需借助一物一码技术，给每件产品赋予独一无二的“身份码”,再应用物码关联技术，把茶叶的生产过程信息和溯源系统后台相关联，从而把茶叶生产的全过程、全路径可视化呈现给消费者，让消费者清晰了解到茶叶的产品、生产过程、以及生产方式等信息。
[0003]溯源码的赋予对于商品面向客户的信誉度、提高企业市场前景具有较大影响，由于茶叶生产量较大、包装较小，一般按照采摘时段、生产批次、检测指标、转运批次等将同溯源数据的茶叶公用一个溯源码，也即由同一生产批次生产出的若干袋茶叶，一般公用同一个溯源码。同溯源码的批量茶叶所用各项纪录数据均为平均化后的表征值，但在实际的生产过程中，即使是同一批次下的各袋茶叶，其生产加工过程中的各项指标也是必然存在一定差异的，所以，用同一个溯源码对该批次下的所有茶叶产品的生产加工过程进行表征，就存在着产品溯源分类管理不够合理、精细的问题，从而导致溯源数据不准确、真实性存疑。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种茶叶精制生产溯源方法及系统，用以解决现有的茶叶产品溯源分类管理不够合理、准确的技术问题，所采用的技术方案具体如下：本专利技术的一种茶叶精制生产溯源方法，包括以下步骤：将同一批茶叶划分为若干份，获取每份茶叶在精制加工过程中各检测指标下的检测值，将某种检测指标在每份茶叶中的检测值组成序列作为该种检测指标的一维检测数据，从而得到数量与检测指标项数相同的多个一维检测数据；计算各个一维检测数据的方差贡献率，将同一个工艺流程下的各个一维检测数据的方差贡献率从大到小排序，然后将各个工艺流程下排序次序相同的方差贡献率按照工艺流程的顺序进行累加；所述累加过程中，先对排序次序靠前的方差贡献率进行累加，后对排序次序靠后的方差贡献率进行累加；当方差贡献率的累加值不小于预设累加阈值时停止累加，并将已经累加的各个方差贡献率所对应的一维检测数据作为初步筛选一维检测数据；从初步筛选一维检测数据中选取一维检测数据，并在选取过程中确定一维检测数据的数量为设定数量且一维检测数据不完全相同的各种一维检测数据组合，每一种组合均作为一个待定特征数据组；所述设定数量的取值范围为预设数量到初步筛选一维检测数据中一维检测数据的总数量；对每种待定特征数据组均进行聚类数量从一到预设聚类数量的多次k
‑
means聚类，确定每个聚类数量下聚类中心点和数据点之间的距离平方和SSE值，基于各个聚类数量对应所得SSE值构成当前待定特征数据组的SSE折线图；将肘点突出程度
大、肘点早现程度大且平滑程度小的SSE折线图对应的待定特征数据组作为最优特征数据组；对最优特征数据组中的多维检测数据重新进行k
‑
means聚类，根据聚类结果完成茶叶产品的溯源分类。
[0005]本专利技术的有益效果为：本专利技术将每个检测指标下各份茶叶的检测值构成序列而形成一维检测数据，即完成了对茶叶生产过程中多维检测数据的获取与构建，后续将各个一维检测数据的方差贡献率从大到小排序后进行累加的过程中加入工艺流程的限制，即可避免在多维数据降维后所选取的方差较大的一维检测数据集中在某个或某几个工艺流程中，从而避免了对茶叶分类判断不够全面导致分类准确度较低；之后将降维后的初步筛选一维检测数据按照SSE折线图的形态特性进行各个待定特征数据组之间的最优选取，实现了对分类来说最为合理、准确的多维数据的确定，从而最大程度上提高了对茶叶产品溯源分类管理的合理、准确度。
[0006]进一步的，所述一维检测数据组合的获取方法为：从初步筛选一维检测数据中选取Y个一维检测数据得到个待定特征数据组，其中Y为所述设定数量，Y的取值范围为，为所述预设数量，为所述初步筛选一维检测数据中一维检测数据的总数量。
[0007]进一步的，所述方差贡献率的累加值为：其中，W表示一维检测数据的方差贡献率累加值，R表示不同工艺流程下的检测指标的数量，也即不同工艺流程下对应所得一维检测数据的数量，L表示工艺流程的数量，表示对第z个工艺流程下所有一维检测数据的方差贡献率以从大到小方式排序后第r个一维检测数据的方差贡献率。
[0008]进一步的，确定肘点突出程度、肘点早现程度以及SSE折线图的平滑程度的方法为：计算SSE折线图上肘点两侧相邻线段的斜率差异程度与SSE折线图上每个k值两侧相邻线段的斜率差异程度的平均值之间的第一比值，第一比值越大，则肘点突出程度越大；计算SSE折线图上肘点对应的k值与所述预设聚类数量之间的第二比值，第二比值越小则肘点早现程度越大；计算SSE折线图上各个线段的斜率的均方差，所述各个线段的斜率的均方差越大则SSE折线图的平滑程度越小。
[0009]进一步的，确定所述最优特征数据组的方法为：建立关于所述肘点突出程度、肘点早现程度以及平滑程度的最优目标函数，所述最优目标函数与所述肘点突出程度以及所述肘点早现程度成正比，与所述平滑程度成反比；确定各个待定特征数据组的最优目标函数取值，将最优目标函数取值最大的待定特征数据组作为所述最优特征数据组。
[0010]进一步的，所述最优目标函数为：其中，表示最优目标函数，表示待定特征数据组对应所得SSE折线图上第k个和第k+1个SSE值之间所构成的线段的斜率，表示待定特征数据组对应所得SSE折线图上第k
‑
1个和第k个SSE值之间所构成的线段的斜率，与分别表示待定特征数据组对应所得SSE折线图上第k个和第k+1个SSE值的大小，待定特征数据组对应所得SSE折线图上的横坐标k值，表示在对待定特征数据组进行聚类而得到横坐标k值对应的SSE值的过程中具体的聚类数量为k，表示求取的最大值，也表示待定特征数据组对应所得SSE折线图上肘点处两侧线段斜率的变化值，表示对待定特征数据组对应所得SSE折线图上任意两个相邻线段之间的斜率差值的绝对值求平均后所得平均值，代表待定特征数据组对应所得SSE折线图上肘点处对应的k值，表示预设聚类数量，表示待定特征数据组对应所得SSE折线图上各个线段的斜率的均方差，表示求取的最大值。
[0011]进一步的，所述对最优特征数据组中的多维检测数据重新进行k
‑
means聚类的方法为：将所述最优特征数据组对应SSE折线图上肘点处的k值作为最优聚类数量，以最优聚类数量对所述最优特征数据组进行k
‑
means聚类。
[0012]本专利技术还提供了一种茶叶精制生产溯源系统，包括存储器和处理器，所述处理器用于执行存储在所述存储器中的指令以实现上述介绍的茶叶精制生产溯源方法，并达到与该方法相同的技术效果。
附图说明
[0013]图1是本专利技术一种茶叶精制生产溯源方法的流程图；图2是本专利技术对传送带上同批次茶叶进行份数划分的示意图；图3是本专利技术的对本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种茶叶精制生产溯源方法，其特征在于，包括以下步骤：将同一批茶叶划分为若干份，获取每份茶叶在精制加工过程中各检测指标下的检测值，将某种检测指标在每份茶叶中的检测值组成序列作为该种检测指标的一维检测数据，从而得到数量与检测指标项数相同的多个一维检测数据；计算各个一维检测数据的方差贡献率，将同一个工艺流程下的各个一维检测数据的方差贡献率从大到小排序，然后将各个工艺流程下排序次序相同的方差贡献率按照工艺流程的顺序进行累加；所述累加过程中，先对排序次序靠前的方差贡献率进行累加，后对排序次序靠后的方差贡献率进行累加；当方差贡献率的累加值不小于预设累加阈值时停止累加，并将已经累加的各个方差贡献率所对应的一维检测数据作为初步筛选一维检测数据；从初步筛选一维检测数据中选取一维检测数据，并在选取过程中确定一维检测数据的数量为设定数量且一维检测数据不完全相同的各种一维检测数据组合，每一种组合均作为一个待定特征数据组；所述设定数量的取值范围为预设数量到初步筛选一维检测数据中一维检测数据的总数量；对每种待定特征数据组均进行聚类数量从一到预设聚类数量的多次k
‑
means聚类，确定每个聚类数量下聚类中心点和数据点之间的距离平方和SSE值，基于各个聚类数量对应所得SSE值构成当前待定特征数据组的SSE折线图；将肘点突出程度大、肘点早现程度大且平滑程度小的SSE折线图对应的待定特征数据组作为最优特征数据组；对最优特征数据组中的多维检测数据重新进行k
‑
means聚类，根据聚类结果完成茶叶产品的溯源分类。2.根据权利要求1所述的茶叶精制生产溯源方法，其特征在于，所述一维检测数据组合的获取方法为：从初步筛选一维检测数据中选取Y个一维检测数据得到个待定特征数据组，其中Y为所述设定数量，Y的取值范围为，为所述预设数量，为所述初步筛选一维检测数据中一维检测数据的总数量。3.根据权利要求1所述的茶叶精制生产溯源方法，其特征在于，所述方差贡献率的累加值为：其中，W表示一维检测数据的方差贡献率累加值，R表示不同工艺流程下的检测指标的数量，也即不同工艺流程下对应所得一维检测数据的数量，L表示工艺流程的数量，表示对第z个工艺流程下所有一维检测数据的方差贡献率以从大到小方式排序后第r个一维检测数据的方差贡献率。4.根据权利要求1所述的茶叶精制生产溯源方法，其特征在于，确定肘点突出程度、肘点早现程度以及SSE折线图的平滑程度的方法为：计算SSE折线图上肘点两侧相邻线段...

【专利技术属性】
技术研发人员：翁智鸿，吴彩焱，孙伟铭，林颖琴，
申请(专利权)人：福建基茶生物科技有限公司，
类型：发明
国别省市：