【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及食品品质监控，具体的是一种动植物食品品质监控和保质期优化方法及系统。
技术介绍
1、随着社会经济的发展和消费者对食品品质需求的提升，动植物食品的质量监控与保质期管理日益受到重视。然而，传统方法在应对复杂多变的食品生产环境、存储条件以及消费者需求时，存在以下问题：传统监控主要依赖人工检测和有限的传感器数据，难以全面、实时地获取影响食品品质的多元因素，如环境参数、生物化学指标、操作记录等，导致数据资源未得到充分利用；现行保质期通常基于实验室实验或经验公式设定，难以充分考虑实际生产、储存及销售过程中的复杂变量，无法实现保质期的个体化、动态调整，可能导致过短的保质期造成资源浪费，过长的保质期则增加食品安全风险；对于食品品质潜在风险的识别与预警能力较弱，往往在问题发生后才进行干预，缺乏前瞻性、预防性的质量管理措施。
技术实现思路
1、为解决上述
技术介绍
中提到的不足，本专利技术的目的在于提供一种动植物食品品质监控和保质期优化方法及系统，实现了食品品质的精准监控与保质期的科学优化，显著提升了食品安全管理水平与经济效益。
2、第一方面，本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：一种动植物食品品质监控和保质期优化方法，方法包括以下步骤：
3、获取动植物食品多源异构数据，对动植物食品多源异构数据进行预处理，得到预处理后的动植物食品数据集；
4、将预处理后的动植物食品数据集输入至预先建立的深度学习模型内，输出得到深度学习预测结果，其中，所述深度学习模型基
5、设定品质阈值，将深度学习预测结果与品质阈值比较，若高于品质阈值，则食品品质符合要求，若低于品质阈值，则触发预警信号进行预警提示；
6、将深度学习预测结果输入至预先建立的动态优化算法模型内，输出得到最优保质期。
7、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该方法还包括：所述动植物食品多源异构数据包括：涵盖原料生长环境参数、养殖和种植管理记录、加工过程参数、仓储环境监控数据、物流跟踪信息和销售终端反馈。
8、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该方法还包括：所述对动植物食品多源异构数据进行预处理的过程包括：
9、应用复杂的数据清洗、集成和转换技术，构建用于后续分析的数据集，涉及的时间序列分析模型基于深度双向lstm结合注意力机制构建，异常检测模型基于自编码器ae与孤立森林构建。
10、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该方法还包括：所述时间序列分析模型进行时间序列分析的过程：
11、输入时间序列数据x＝(x1,x2,...,xn)，包括环境参数、食品特性指标、传感器数据，其中xn代表第n时刻的食品质量监测指标向量；
12、利用双向lstm网络对输入序列进行处理，捕捉时间序列中的前向和后向依赖关系：
13、
14、其中，和分别是前向和后向lstm的隐藏状态；
15、在双向lstm的输出基础上，应用注意力机制以动态地为不同的时间步分配权重：
16、
17、其中，αt是第t个时间步的注意力权重，s是加权后的上下文向量；
18、利用异常检测模型进行异常检测：
19、输入食品质量的多维时间序列数据xn；
20、通过训练自编码器来学习数据的低维表示，异常数据在重构时存在重构误差：
21、
22、是重构后的数据，与原数据xn的差异可以作为异常分数的一个度量；
23、对自编码器重构后的数据再进行孤立森林处理，iforest通过构建多个随机的决策树，根据数据点在树中的平均路径长度来判断异常程度：
24、
25、其中，点在森林中的平均路径长度，是树的平均节点数；
26、对于每个时间点的数据，提供一个异常分数，分数越高，表示数据点为异常值的概率越大。
27、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该方法还包括：所述将预处理后的动植物食品数据集输入至预先建立的深度学习模型内，输出得到深度学习预测结果的过程如下：
28、输入数据：
29、首先，将食品在整个监控期间的品质数据整理成时间序列xn形式作为输入，包括温度、湿度、ph值；用于评估食品外观的品质变化整理成食品图像i形式作为输入，包括颜色、形态；食品的基本信息作为静态属性a输入，包括种类、生产日期；
30、架构步骤：
31、数据预处理，对xn进行归一化处理，实现时间序列标准化；对i进行尺寸统一、归一化、噪声去除处理，实现图像预处理，接着通过cnn对图像i提取特征，得到特征向量v＝cnn(i；θcnn)；将静态属性a通过嵌入层转换为向量e＝embedding(a；θemb)；
32、基于深度双向lstm结合注意力机制时间序列建模，利用加权后的上下文向量s：
33、
34、其中，和分别是前向和后向lstm的隐藏状态，αt是第t个时间步的注意力权重，s是加权后的上下文向量，表示将这两个隐藏状态向量拼接起来形成一个包含两个方向信息的向量，wa是一个权重矩阵，ba是一个偏置向量，wt是一个权重向量，tanh是双曲正切函数，softmax函数将所有时间步的注意力得分转换为概率分布；
35、综合特征构建，将lstm的最终输出s、图像特征向量v和静态属性向量e融合：
36、f＝concatenate(s,v,e)
37、预测输出，将融合后的特征f输入到全连接层mlp，进行食品品质的最终预测：
38、
39、其中，表示预测的食品品质评分，θmlp为mlp的参数集合。
40、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该方法还包括：所述预先建立的动态优化算法模型的构建：
41、基于深度双向lstm结合注意力机制食品品质预测，引入注意力增强的双向lstm模型，以捕捉食品品质随时间变化的非线性趋势，并通过注意力机制聚焦于对保质期影响最大的时间点特征：
42、
43、其中，αt为时间步t的注意力权重，s是加权后的上下文向量，为预测的食品品质评分。
44、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该方法还包括：所述将深度学习预测结果输入至预先建立的动态优化算法模型内，输出得到最优保质期的过程如下：
45、其中动态优化算法模型结合预测的食品品质变化趋势，利用时间序列分析方法，综合考虑环境因素、储存条件、销售速度多因素；
46、利润最大化f1(x)：目标是通过优化保质期和库存管理策略来最大化总体利润；利润表示为销售收入减去成本，包括采购成本、存储成本及因过期造成的损耗成本；设单位产品的售价为p，单位成本为c，在时间周期t内的销量为qt，损耗量为dt，则利润函数表达为:
47、<本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种动植物食品品质监控和保质期优化方法，其特征在于，方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种动植物食品品质监控和保质期优化方法，其特征在于，所述动植物食品多源异构数据包括：涵盖原料生长环境参数、养殖和种植管理记录、加工过程参数、仓储环境监控数据、物流跟踪信息和销售终端反馈。
3.根据权利要求1所述的一种动植物食品品质监控和保质期优化方法，其特征在于，所述对动植物食品多源异构数据进行预处理的过程包括：
4.根据权利要求3所述的一种动植物食品品质监控和保质期优化方法，其特征在于，所述时间序列分析模型进行时间序列分析的过程：
5.根据权利要求1所述的一种动植物食品品质监控和保质期优化方法，其特征在于，所述将预处理后的动植物食品数据集输入至预先建立的深度学习模型内，输出得到深度学习预测结果的过程如下：
6.根据权利要求1所述的一种动植物食品品质监控和保质期优化方法，其特征在于，所述预先建立的动态优化算法模型的构建：
7.根据权利要求1所述的一种动植物食品品质监控和保质期优化方法，其特征在于，所述将深度学习
8.一种动植物食品品质监控和保质期优化系统，其特征在于，包括：
9.根据权利要求8所述的一种动植物食品品质监控和保质期优化系统，其特征在于，所述数据处理模块内动植物食品多源异构数据包括：涵盖原料生长环境参数、养殖和种植管理记录、加工过程参数、仓储环境监控数据、物流跟踪信息和销售终端反馈；
10.一种终端设备，包括存储器、处理器及存储在存储器中并能够在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述存储器中存储有能够在处理器上运行的计算机程序，所述处理器加载并执行计算机程序时，采用了权利要求1至7中任一项所述的一种动植物食品品质监控和保质期优化方法。
...【技术特征摘要】
1.一种动植物食品品质监控和保质期优化方法，其特征在于，方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种动植物食品品质监控和保质期优化方法，其特征在于，所述动植物食品多源异构数据包括：涵盖原料生长环境参数、养殖和种植管理记录、加工过程参数、仓储环境监控数据、物流跟踪信息和销售终端反馈。
3.根据权利要求1所述的一种动植物食品品质监控和保质期优化方法，其特征在于，所述对动植物食品多源异构数据进行预处理的过程包括：
4.根据权利要求3所述的一种动植物食品品质监控和保质期优化方法，其特征在于，所述时间序列分析模型进行时间序列分析的过程：
5.根据权利要求1所述的一种动植物食品品质监控和保质期优化方法，其特征在于，所述将预处理后的动植物食品数据集输入至预先建立的深度学习模型内，输出得到深度学习预测结果的过程如下：
6.根据权利要求1所述的一种动植物食品品质监控和保质...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。