一种基于贝叶斯网络的酱油风险预警系统及预警方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于贝叶斯网络的酱油风险预警系统及预警方法，属于食品安全检测的技术领域，该预警系统包括：数据采集端，通过数据采集端分别采集各项影响因素；数据处理端，通过数据处理端将各项影响因素转换后进行归一化处理，以生成训练数据样本；风险预警模块，风险预警模块基于贝叶斯网络计算酱油发生指标超标的概率，并根据酱油指标发生超标的概率值是否超过指定阈值，以产生相应的预警信号；数据传输端，通过数据传输端将预警模块所生成的预警信号上传至云端服务器，并通过云端服务器将预警信号下发至用户终端，以达到能够对酱油生产环节进行实时监控分析，以对酱油的安全指标超标进行风险预警的目的。指标超标进行风险预警的目的。指标超标进行风险预警的目的。

【技术实现步骤摘要】
一种基于贝叶斯网络的酱油风险预警系统及预警方法


[0001]本专利技术属于食品安全检测的
，具体而言，涉及一种基于贝叶斯网络的酱油风险预警方法及预警系统。

技术介绍

[0002]食品安全风险预警体系是通过风险分析、输入信息、预警指标的计算和分析等过程构成的，通过风险预警系统的功能输出预警的对应措施，如分析报告、情况通报等，最终实现保障食品安全的目标。完善的食品安全预警体系能够通过监控食品质量和生产加工环节的安全状况，在食品安全风险尚处于潜伏状态时提前发出预警，防止影响人民群众健康的重大食品安全问题发生。
[0003]食品中使用的原料种类繁多，且随着食品加工的不断发展，越来越多的新原料被用于食品加工中。此外，环境的污染也会对食品安全产生难以预测的影响。由于众多不确定因素的影响，建立一种标准的风险预警方法，以准确分析并预警食品的安全风险十分必要。
[0004]酱油是中国传统的液体调味品，在制作时用大豆、脱脂大豆、黑豆、小麦或麸皮，加入水、食盐酿造而成；其色泽呈红褐色，有独特酱香，滋味鲜美，能促进食欲。在酱油的生产工艺中，往往易出现重金属污染、超范围超限量使用食品添加剂等酱油安全问题，进而会导致所生产的酱油不达标，甚至会出现严重的质量问题，因此，需要针对酱油安全生产开发相应的预警系统。

技术实现思路

[0005]鉴于此，为了解决现有技术存在的上述问题，本专利技术的目的在于提供一种基于贝叶斯网络的酱油风险预警方法及预警系统以达到能够对酱油生产环节进行实时监控分析，以对酱油的安全指标超标进行风险预警的目的。
[0006]本专利技术所采用的技术方案为：一种基于贝叶斯网络的酱油风险预警系统，该预警系统包括：
[0007]数据采集端，通过数据采集端分别采集各项影响因素；
[0008]数据处理端，通过数据处理端将各项影响因素转换后进行归一化处理，以生成训练数据样本；
[0009]风险预警模块，风险预警模块基于贝叶斯网络计算酱油发生指标超标的概率，并根据酱油指标发生超标的概率值是否超过指定阈值，以产生相应的预警信号；
[0010]数据传输端，通过数据传输端将预警模块所生成的预警信号上传至云端服务器，并通过云端服务器将预警信号下发至用户终端。
[0011]进一步地，所述数据采集端包括：
[0012]重金属含量采集器，通过重金属含量采集器对大豆样本的重金属含量进行采集并转换为数字信号；
[0013]食品添加剂采集器，通过食品添加剂采集器对酱油样本中的添加剂含量进行采集
并转换为数字信号；
[0014]微生物探测仪，通过微生物探测仪对酱油在生产环节所处环境中的微生物含量进行采集并转换为数字信号。
[0015]进一步地，所述数据处理端包括：
[0016]信号处理模块，通过信号处理模块将数据采集端传输的数字信号转换为数据流；
[0017]与信号处理模块通信连接的数据运算器，通过该数据运算器将数据流进行归一化处理后，以生成训练数据样本。
[0018]进一步地，所述风险预警模块包括：
[0019]数据离散模块，通过数据离散模块对各项主要影响因素进行离散化处理；
[0020]贝叶斯网络模块，通过离散化处理后的数据对贝叶斯网络模块进训练，并通过训练后的贝叶斯网络模块计算酱油发生指标超标的概率；
[0021]预警判断模块，通过酱油发生指标超标的概率与指定阈值进行比较，并发出预警信号；
[0022]其中，所述数据离散模块、贝叶斯网络模块和预警判断模块依次通信连接。
[0023]进一步地，所述数据传输端包括：
[0024]数据接收端，通过数据接收端对风险预警模块发送的预警信号进行接收；
[0025]分别与数据接收端通信连接的数据发送端和数据库，所述预警信号经数据发送端解码后传输至云端服务器，且通过数据库对历史的预警信号进行存储。
[0026]进一步地，所述数据发送端包括：4G通信模块和/或5G通信模块，所述4G通信模块和/或5G通信模块通过互联网通信协议与云端服务器之间建立通信连接。
[0027]在本专利技术中还提供了一种基于贝叶斯网络的酱油风险预警方法，该预警方法包括：
[0028]S1：构造酱油指标安全网络诊断贝叶斯网络，确定影响酱油指标安全的因素，经数据处理后提取并生成训练数据样本；
[0029]S2：对训练数据样本进行离散化处理；
[0030]S3：利用离散化处理后的数据对酱油指标安全的贝叶斯网络进行训练，
[0031]得到预警贝叶斯网络；
[0032]S4：根据经过训练的预警贝叶斯网络计算酱油发生指标超标的概率；
[0033]S5：当计算所得出的酱油指标发生超标的概率值超过指定阈值时进行预警。
[0034]进一步地，所述酱油指标安全的主要影响因素为：大豆的重金属含量、食品添加剂含量以及微生物指标。
[0035]本专利技术的有益效果为：
[0036]1.采用本专利技术所提供的基于贝叶斯网络的酱油风险预警系统及预警方法，其以重金属污染、食品添加剂含量以及微生物污染作为影响酱油安全风险的主要影响因素，通过该主要影响因素进行数据后对构建的贝叶斯网络进行训练，并通过训练后的贝叶斯网络来计算酱油发生指标超标的概率，并通过该酱油发生指标超标的概率来判断是否需要进行预警。
[0037]2.采用本专利技术所提供的基于贝叶斯网络的酱油风险预警系统及预警方法，其系统能够将预警信号实时传输至云端服务器，由云端服务器实时向用户终端反馈，以及时调整
酱油生产环节的问题，同时，也会历史的预警信号进行储存，便于工作人员对影响因素进行分析，进而能对酱油生产工艺进行优化改良。
附图说明
[0038]图1是本专利技术所提供的基于贝叶斯网络的酱油风险预警系统的整体结构框图。
具体实施方式
[0039]下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的模块或具有相同或类似功能的模块。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。相反，本申请的实施例包括落入所附加权利要求书的精神和内涵范围内的所有变化、修改和等同物。
[0040]实施例1
[0041]如图1所示，在本实施例中提供了一种基于贝叶斯网络的酱油风险预警系统，旨在通过该预警系统能够对酱油安全风险作出预警，以为酱油的安全生产提供可靠保障。
[0042]具体的，该预警系统包括以下：数据采集端、数据处理端、风险预警模块和数据传输端。
[0043]将数据采集端与数据处理端之间通信连接，且通过数据采集端分别采集各项影响因素，并将各项影响因素的采集信号传输至数据处理端；具体的，数据采集端包括：重金属含量采集器、食品添加剂采集器和微生物探测仪，重金属含量采集器、食品添加剂采集器和微生物探测仪分别与数据处理端的信号输入端之间通信连接。
[0044]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于贝叶斯网络的酱油风险预警系统，其特征在于，该预警系统包括：数据采集端，通过数据采集端分别采集各项影响因素；数据处理端，通过数据处理端将各项影响因素转换后进行归一化处理，以生成训练数据样本；风险预警模块，风险预警模块基于贝叶斯网络计算酱油发生指标超标的概率，并根据酱油指标发生超标的概率值是否超过指定阈值，以产生相应的预警信号；数据传输端，通过数据传输端将预警模块所生成的预警信号上传至云端服务器，并通过云端服务器将预警信号下发至用户终端。2.根据权利要求1所述的基于贝叶斯网络的酱油风险预警系统，其特征在于，所述数据采集端包括：重金属含量采集器，通过重金属含量采集器对大豆样本的重金属含量进行采集并转换为数字信号；食品添加剂采集器，通过食品添加剂采集器对酱油样本中的添加剂含量进行采集并转换为数字信号；微生物探测仪，通过微生物探测仪对酱油在生产环节所处环境中的微生物含量进行采集并转换为数字信号。3.根据权利要求1所述的基于贝叶斯网络的酱油风险预警系统，其特征在于，所述数据处理端包括：信号处理模块，通过信号处理模块将数据采集端传输的数字信号转换为数据流；与信号处理模块通信连接的数据运算器，通过该数据运算器将数据流进行归一化处理后，以生成训练数据样本。4.根据权利要求1所述的基于贝叶斯网络的酱油风险预警系统，其特征在于，所述风险预警模块包括：数据离散模块，通过数据离散模块对各项主要影响因素进行离散化处理；贝叶斯网络模块，通过离散化处理后的数据对贝叶斯网络模块进训练，并通...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄先亮，赵博，吴彦蕾，冯桂蓉，薛源明，董宪兵，苏敏，黄丹丹，谭明天，
申请(专利权)人：重庆市食品药品检验检测研究院，
类型：发明
国别省市：