检索结果-内蒙古大学图书馆

农业机械学报 2022年第3期53卷 294-300页

作者：杨璐张恬郑丽敏田立军中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 食品质量与安全北京实验室北京100083

针对兽药致病知识图谱构建过程中,关于兽药命名实体识别使用传统方法依赖人工设计特征耗时耗力以及兽药致病语料数据量较少的问题,提出一种引入注意力机制(Attention)与辅助层分类(Auxiliary layer)相结合兽药文本命名实体识别模型(At-t... 详细信息

针对兽药致病知识图谱构建过程中,关于兽药命名实体识别使用传统方法依赖人工设计特征耗时耗力以及兽药致病语料数据量较少的问题,提出一种引入注意力机制(Attention)与辅助层分类(Auxiliary layer)相结合兽药文本命名实体识别模型(At-tAux-BERT-BiLSTM-CRF)。通过BERT预处理模型进行文本向量化,然后连接双向长短期记忆网络(Bi-directional long-short term memory,BiLSTM);引入注意力机制,将模型的BERT层输出用作辅助分类层,BiLSTM层输出作为主分类层(Mainlayer),通过注意力机制组合以提高整体性能;最后输入条件随机场(Conditional random field,CRF),构建端到端的适合于兽药领域实体识别的深度学习模型框架。实验选取兽药文本共10643个句子、485711个字符,针对动物、药物、不良反应、摄入方式4类实体进行识别。实验结果表明,本文模型能有效地辨别兽药致病文本中的实体,识别的F1值为96.7%。

关键词：兽药致病命名实体识别注意力机制 BERT 深度学习

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食品检测中的光谱技术应用研究进展

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光谱学与光谱分析 2023年第8期43卷 2333-2338页

作者：李鑫星张迎港马殿坤田建军张保军陈静中国农业大学信息与电气工程学院食品质量与安全北京实验室北京100083 南昌理工学院新能源与环境工程学院江西南昌330044 内蒙古农业大学食品科学与工程学院内蒙古呼和浩特010018 北京物资学院物流学院北京101149

随着时代发展,人们对饮食要求越来越高,从“能吃饱”逐渐变成“要吃好”。目前人们对食品安全问题十分重视,因此,迫切需要一种无损、快捷的食品检测技术以满足人们的需求。光谱技术能够根据待测食品样本的物理结构和化学成分推算出其物... 详细信息

随着时代发展,人们对饮食要求越来越高,从“能吃饱”逐渐变成“要吃好”。目前人们对食品安全问题十分重视,因此,迫切需要一种无损、快捷的食品检测技术以满足人们的需求。光谱技术能够根据待测食品样本的物理结构和化学成分推算出其物质特性和组成成分,在掺伪检测、新鲜度检测以及有害物质残留检测等方面,应用前景广阔。与食品检测中的传统检测技术相比,光谱技术具有迅速、精度高、没有样品损耗以及重复性好等优点,已经成为食品检测中重要的发展方向。该文整理了国内外近5年来食品检测中的光谱技术应用相关研究文献,重点在数据预处理方法、特征波段选择算法以及数据建模方法三个方面对食品检测中的光谱技术应用进行系统综述。该文所论述食品检测中光谱技术的应用主要采用多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)以及SG平滑算法对所采集光谱数据预处理;采用连续投影算法(SPA)、主成分分析(PCA)以及竞争性自适应重加权采样(CARS)进行特征波段选择;采用偏最小二乘(PLS)、支持向量机(SVM)以及人工神经网络(ANN)对检测结果数据进行分析。同时总结展望了食品检测中光谱技术应用的发展方向:光谱检测技术与多种食品检测技术相互融合将会成为未来发展方向;将光谱与在线检测技术相结合,实现对食品样本在线实时检测,将会取得更有价值的检测结果;研发便携式光谱检测设备,将会更方便地进行食品现场检测,检测效率将会显著提升,并且具有很大市场潜力。

关键词：光谱技术食品检测光谱数据处理预测模型

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基于高光谱多参数的冷鲜牛肉品质快速检测技术

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光谱学与光谱分析 2021年第8期41卷 2572-2577页

作者：方瑶谢天铧郭渭白雪冰李鑫星中国农业大学信息与电气工程学院食品质量与安全北京实验室北京100083 中国农业大学工学院北京100083

为了解决传统冷鲜牛肉品质检测技术的操作繁琐、有不可逆破坏等问题,提出采用高光谱与多参数融合的冷鲜肉品质检测方法。以冷鲜牛肉品质作为研究对象,提取冷鲜牛肉感兴趣区域(ROI)光谱并测量冷鲜牛肉的质构参数:硬度、弹性、粘聚性、胶... 详细信息

为了解决传统冷鲜牛肉品质检测技术的操作繁琐、有不可逆破坏等问题,提出采用高光谱与多参数融合的冷鲜肉品质检测方法。以冷鲜牛肉品质作为研究对象,提取冷鲜牛肉感兴趣区域(ROI)光谱并测量冷鲜牛肉的质构参数:硬度、弹性、粘聚性、胶着度、咀嚼度、回复性。经参数精度比较,筛选出粘聚性、回复性作为建模参数。分别采用Kennard-Stone和SPXY算法对原始光谱数据进行划分,通过样本划分后所建模型的相关系数和相对标准偏差确定最优样本划分方法,最终采用SPXY(sample set partitioning based on oint X-Y distance)算法对样本进行划分得到35个训练集和7个测试集。在经过SPXY算法样本划分的基础上,分别采用一阶微分(D1_(st))、多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)、二阶微分(D2_(st))对高光谱数据进行预处理,有效消除了光谱中的噪声,提高信噪比。使用连续投影法(SPA)提取光谱特征波长,有效减小了全波段建模包含的大量噪声信息的缺点,使模型精确度得到保障的同时提高了模型的运行速度。最后,分别采用偏最小二乘法(PLSR)和主成分回归法(PCR)构建冷鲜牛肉品质预测模型。以粘聚性为参数时,SNV-SPA-PLSR模型性能最优,模型预测相关系数为0.8798;以回复性为参数时,D2_(st)-SPA-PLSR模型精度最高,模型预测相关系数为0.8806。实验结果表明,基于高光谱与多参数融合的冷鲜肉品质检测方法能够实现冷鲜牛肉品质快速检测。

关键词：高光谱牛肉品质检测质构参数偏最小二乘法

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基于BERT-LEAM模型的食品安全法规问题多标签分类

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农业机械学报 2021年第7期52卷 244-250,158页

作者：郑丽敏乔振铎田立军杨璐中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 食品质量与安全北京实验室北京100083

在食品安全法规问答系统中,食品安全法规问题的单标签文本分类不能完全概括问题所包含的有效信息,为了改进单标签文本分类效果,根据问题所涉及食品安全角度和层次的不同,提出一种基于BERT-LEAM(Bidirectional encoder representational ... 详细信息

在食品安全法规问答系统中,食品安全法规问题的单标签文本分类不能完全概括问题所包含的有效信息,为了改进单标签文本分类效果,根据问题所涉及食品安全角度和层次的不同,提出一种基于BERT-LEAM(Bidirectional encoder representational from transformers-label embedding attentive model)的多标签文本分类方法。采用多角度、分层次的多标签标注方法将单个问题文本赋予多个标签,并引入BERT预训练语言模型表示上下文特征信息,通过Attention机制学习标签与文本的依赖关系,进行Word embedding的聚合,将标签应用到文本分类过程中。实验表明,在粗粒度多标签数据集上的分类效果明显优于细粒度多标签数据集上的分类效果,BERT进行文本特征表示的方法优于Word2Vec方法,采用BERTLEAM模型的分类方法在粗粒度多标签数据集与细粒度多标签数据集的F1-W值分别为93.35%和79.81%,其分类效果优于其他分类模型。

关键词：食品安全法规多标签分类 BERT BERT-LEAM

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基于Vis/NIR光谱技术的酿酒葡萄成熟期间SSC预测研究

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光谱学与光谱分析 2021年第1期41卷 229-235页

作者：张旭张天罡穆维松傅泽田张小栓中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 中国农业大学工学院北京100083 中国农业大学食品质量与安全北京实验室北京100083

酿酒葡萄成熟度是确定葡萄采收期的重要品质指标,针对酿酒葡萄大田中成熟度检测难度大的问题,利用可见/近红外(Vis/NIR)光谱技术和化学计量学,研究了酿酒葡萄可溶性固形物含量(SSC)与光谱数据之间的内在联系。采用USB2000+光谱仪获取5... 详细信息

酿酒葡萄成熟度是确定葡萄采收期的重要品质指标,针对酿酒葡萄大田中成熟度检测难度大的问题,利用可见/近红外(Vis/NIR)光谱技术和化学计量学,研究了酿酒葡萄可溶性固形物含量(SSC)与光谱数据之间的内在联系。采用USB2000+光谱仪获取5种酿酒葡萄及其叶片在不同成熟时期的Vis/NIR光谱数据,通过OMNIC 8.0软件提取光谱数据,将化学值与光谱吸收率值通过TQ Analyst8.0软件建立模型。选取信噪比高的450~1000 nm波段,利用PCA剔除异常光谱数据,将一阶导数(FD)、Savitzky-Golay卷积平滑(S-G)、多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)分别组合共4种方法用于光谱数据预处理。利用偏最小二乘(PLS)法分别建立了5种葡萄基于酿酒葡萄光谱数据的SSC预测模型,建立了5种葡萄基于冠层叶片光谱数据的SSC预测模型,对比了不同方式预处理后的建模效果,并选择最优预处理方式建模。最后用外部样本分别验证了SSC预测模型。结果表明,采用S-G平滑+FD+MSC的预处理方法时大多数预测模型性能达到最好。5种葡萄浆果校正集和验证集的R分别达到0.93和0.86以上,最高均方根误差分别为0.30和0.48,5种葡萄冠层叶片校正集和验证集的R分别达到0.73和0.65以上,最大均方根误差分别为0.95和0.75。5种葡萄浆果外部试验样本预测值与真实值间的平均RE最高为0.43%。基于酿酒葡萄浆果光谱的SSC预测模型具备良好的预测能力,优于基于酿酒葡萄冠层叶片光谱的SSC预测模型,SSC预测模型能够为酿酒葡萄成熟度评价研究提供理论参考。Vis/NIR光谱技术适用于在酿酒葡萄大田中快速、无损检测SSC。

关键词：可见/近红外光谱酿酒葡萄成熟度偏最小二乘法可溶性固形物

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采用融合规则与BERT-FLAT模型对营养健康领域命名实体识别

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农业工程学报 2021年第20期37卷 211-218页

作者：郑丽敏任乐乐食品质量与安全北京实验室北京100083 中国农业大学信息与电气工程学院北京100083

人类营养健康命名实体识别旨在检测营养健康文本中的营养实体,是进一步挖掘营养健康信息的关键步骤。虽然深度学习模型广泛应用在人类营养健康命名实体识别中,但没有充分考虑到营养健康文本中含有大量的复杂实体而出现长距离依赖的特点... 详细信息

人类营养健康命名实体识别旨在检测营养健康文本中的营养实体,是进一步挖掘营养健康信息的关键步骤。虽然深度学习模型广泛应用在人类营养健康命名实体识别中,但没有充分考虑到营养健康文本中含有大量的复杂实体而出现长距离依赖的特点,且未能充分考虑词汇信息和位置信息。针对人类营养健康文本的特点,该研究提出了融合规则与BERT-FLAT(Bidirectional Encoder Representations from Transfromers-Flat Lattice Transformer,转换器的双向编码器表征量-平格变压器)模型的营养健康文本命名实体识别方法,识别了营养健康领域中食物、营养物质、人群、部位、病症和功效作用6类实体。首先通BERT模型将字符信息和词汇信息进行嵌入以提高模型对实体类别的识别能力,再通过位置编码与词汇边界信息结合的Transformer模型进行编码以提高模型对实体边界的识别效果,利用CRF(Coditional Random Field,条件随机场)获取字符预测序列,最后通过规则对预测序列进行修正。试验结果表明,融合规则与BERT-FLAT模型的人类营养健康领域识别的准确率为95.00%,召回率为88.88%,F1分数为91.81%。研究表明,该方法是一种有效的人类营养健康领域实体识别方法,可以为农业、医疗、食品安全等其他领域复杂命名实体识别提供新思路。

关键词：营养健康食物命名实体识别自注意力机制 BERT模型 Transformer模型

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光谱技术在水产品异物残留检测中的研究进展

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光谱学与光谱分析 2022年第6期42卷 1661-1665页

作者：李鑫星马殿坤谢天铧张春艳胡金有中国农业大学信息与电器工程学院食品质量与安全北京实验室北京100083 南昌理工学院新能源与环境工程学院江西南昌330044 中国农业大学工学院北京100083

十四五期间,我国渔业总产量预计持续增长,水产品进一步成为消费者重要饮食组成,但因销售者与消费者食品安全知识和操作过程存在差距导致的食品安全事件频频发生。光谱技术因快速、无损、测试重现度高的优点,既体现物体的光谱属性,也体... 详细信息

十四五期间,我国渔业总产量预计持续增长,水产品进一步成为消费者重要饮食组成,但因销售者与消费者食品安全知识和操作过程存在差距导致的食品安全事件频频发生。光谱技术因快速、无损、测试重现度高的优点,既体现物体的光谱属性,也体现了样品的空间信息,已成为水产品检测技术的热点,但多聚焦于新鲜度检测。该文综述了近10年来光谱技术在水产品异物残留检测的研究进展,分别从鱼骨检测、掺伪分析、寄生虫检测与重金属检测四方面介绍常见光谱技术应用及进展,包括X射线技术(X-Rays)、可见光成像(VIS)、近红外成像(NIR),高光谱成像(HSI)等,介绍目前存在问题的同时,展望光谱技术在水产品异物残留检测的发展前景:传统检测算法进一步优化,多光谱技术被用于水产品异物残留检测;深度学习在特征提取的巨大优势得以应用,光谱技术在水产品异物残留检测的应用领域研究更加深入;光谱技术与多种检测技术的有机融合成为必然趋势,在线实时检测成为可能。

关键词：光谱技术水产品鱼骨异物检测

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基于数据可视化的冷鲜羊肉TPA指标数据提取优化方法

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农业机械学报 2021年第7期52卷 343-350页

作者：张国祥张海瑜李鑫星中国农业大学食品质量与安全北京实验室北京100083 中国农业大学烟台研究院烟台264670 中国农业大学信息与电气工程学院北京100083

冷鲜羊肉的消费量近年呈现持续增长趋势,保障其质量安全至关重要。全质构分析法(TPA)是冷鲜羊肉质量安全检测的重要方法,但在实际检测过程中获取的部分TPA指标数据存在较大误差。通过解析冷鲜羊肉的TPA质构检测过程,提出了一种基于数据... 详细信息

冷鲜羊肉的消费量近年呈现持续增长趋势,保障其质量安全至关重要。全质构分析法(TPA)是冷鲜羊肉质量安全检测的重要方法,但在实际检测过程中获取的部分TPA指标数据存在较大误差。通过解析冷鲜羊肉的TPA质构检测过程,提出了一种基于数据可视化的冷鲜羊肉TPA指标数据提取优化方法。首先对实际检测力度数据进行滑动平均滤波处理,在数据可视化方法基础上,分别进行TPA曲线对应各特征节点的具体定位,构建TPA指标数据提取优化模型,设计了自主检测系统,并进行了试验检测。结果表明,基于优化方法设计组装的冷鲜羊肉TPA质构检测系统比TA-XT PLUS型质构仪表现出数据稳定的优势,其中粘性指标数据平均测量误差下降12.4个百分点,获得的TPA指标数据与样品菌落总数指标对数值表现出较高的相关性,其相关系数绝对值均大于0.8,能够较好地反映试验期间冷鲜羊肉样品的质地特性变化。

关键词：冷鲜羊肉全质构分析法数据可视化指标数据提取优化检测系统

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基于二次迭代Monte Carlo的羊肉硬度定量检测研究

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光谱学与光谱分析 2021年第7期41卷 2057-2063页

作者：白雪冰李鑫星张小栓罗海玲傅泽田中国农业大学信息与电气工程学院食品质量与安全北京实验室北京100083 中国农业大学工学院北京100083 中国农业大学动物科学技术学院动物营养国家重点实验室北京100083

随着居民生活水平的提高和对健康饮食结构的重视,羊肉作为一种高蛋白且低脂肪和胆固醇的畜肉,需求量逐年上涨。根据国家统计局统计,2012年—2019年我国畜肉产业中羊肉产量占比从6.27%上升到9.02%。研究提出了一种基于二次迭代Monte Carl... 详细信息

随着居民生活水平的提高和对健康饮食结构的重视,羊肉作为一种高蛋白且低脂肪和胆固醇的畜肉,需求量逐年上涨。根据国家统计局统计,2012年—2019年我国畜肉产业中羊肉产量占比从6.27%上升到9.02%。研究提出了一种基于二次迭代Monte Carlo(MC)算法剔除异常样本的羊肉硬度定量检测PLSR模型。采用GaiaSorter高光谱分选仪的Image-λ-V10E-H相机采集羊肉样品400~950 nm的高光谱数据,Image-λ-N17E相机采集羊肉样品900~1650 nm的高光谱数据。首先,对比分析了S-G平滑、二阶求导、多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)等光谱预处理方法在消除噪声影响,提高光谱分别率等方面的能力,选取最佳光谱预处理方法。然后,在第一次MC抽样中,计算所有样本预测误差均值和标准差的平均值,以该平均值的2.5~3倍作为可疑样本阈值,3倍作为异常样本阈值;剔除异常样本,保留并标注可疑样本,进行第二次MC抽样,以样本预测误差均值和标准差的3倍值为阈值进行异常样本二次剔除;对第一次MC抽样中标注可疑样本进行二次检测。最后,对比分析了基于全波长建立的偏最小二乘回归(PLSR)模型和基于回归系数法(RC)提取的特征波长建立的PLSR模型。研究结果表明,所提出的二次迭MC算法可以准确判别可疑样本是否为异常样本,有效优化样本集,为建模提供良好的数据基础。以MSC作为光谱预处理算法基于400~950和900~1650 nm两段高光谱数据建立PLSR模型的R^(2)_(P)分别为0.9472和0.9783,RMSE P分别为47.7899和30.5901 g,优于其他三种光谱预处理算法。另外,基于900~1650 nm建立的PLSR模型明显优于基于400~950 nm波长样本集建立的模型。通过RC算法选取出羊肉硬度在400~950和900~1650 nm波长范围的特征波长分别为14个(410,438,450,464,539,558,612,684,701,734,778,866,884和935 nm)和10个(915,949,1085,1156,1206,1262,1318,1384,1542和1580 nm)。其中,基于900~1650 nm波长建立的PLSR模型的R^(2)_(P)为0.9850,RMSE P为24.3970 g,为羊肉硬度预测的最佳模型。结果表明,所提出的融合二次迭代MC算法的PLSR模型可以有效预测羊肉冷藏过程中硬度特性变化趋势,为羊肉品质无损检测相关研究提供参考。

关键词：可见-近红外光谱二次迭代Monte Carlo 偏最小二乘回归模型羊肉硬度

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凡纳滨对虾新鲜度的高光谱检测方法

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光谱学与光谱分析 2023年第1期43卷 107-110页

作者：朱晨光刘亚军李鑫星宫薇薇郭渭中国农业大学信息与电气工程学院食品质量与安全北京实验室北京100083 承德市第八中学河北承德067000 南昌理工学院新能源与环境工程学院江西南昌330044 中国铁道科学研究院集团有限公司运输及经济研究所北京100081

以凡纳滨对虾为研究对象,探索一种高效快速无损的新鲜度检测方法。挥发性盐基氮(TVB-N)是判断虾新鲜度的重要化学指标,然而传统方法耗时耗力,限制了大批量的实时检测。高光谱技术是一种集成图像和光谱信息的分析技术,高光谱图像上的每... 详细信息

以凡纳滨对虾为研究对象,探索一种高效快速无损的新鲜度检测方法。挥发性盐基氮(TVB-N)是判断虾新鲜度的重要化学指标,然而传统方法耗时耗力,限制了大批量的实时检测。高光谱技术是一种集成图像和光谱信息的分析技术,高光谱图像上的每个像素包含整个波段的光谱信息,近年来,该技术已经被应用于肉类新鲜度检测。连续8 d采集了样品的860~1700 nm高光谱数据,在去除异常样本后确定150组试验样本,每组采集254维光谱数据,对原始的高光谱图像进行黑白校正,并从高光谱图像中提取光谱数据。为确保所提取的光谱数据和TVB-N指数之间有对应关系,所选择的感兴趣区域的位置保持固定在虾样本的第二和第四肢。计算了感兴趣区域的平均光谱以获得光谱数据矩阵,该矩阵被转换成ASCII码并保存。同时,通过凯氏定氮法获得TVB-N真实值含量。为减少环境和虾表面的高含水量的干扰,有效地消除不相关的信息和噪声,预处理方法是多元散射校正(MSC)算法,并选择出7个敏感波段,分别为875,894,919,953,983,1024和1094 nm。最后,以120组训练集样本,建立了凡纳滨对虾TVB-N总量的定量预测模型,以30组验证集样本,对比BP神经网络、径向基神经网络、主成分分析三种预测模型算法。BPNN算法预测模型的相关系数(r)和归一化均方根误差(NRMSE)分别为0.9021和0.2140,RBFNN算法的预测模型为0.8683和0.2230,PCR算法预测模型为0.7576和0.3900。结果表明,MSC-BPNN模型的预测效果最佳,凡纳滨对虾的高光谱反射率与新鲜度间存在较密切的相关性,为基于光谱的虾类新鲜度检测提供了支持。

关键词：高光谱新鲜度多元校正散射 BP神经网络径向基神经网络

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