检索结果-内蒙古大学图书馆

红外与激光工程 2016年第B05期45卷 127-131页

作者：吴静珠刘倩陈岩刘翠玲北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

小麦蛋白质含量的性状遗传力较高,通过选择蛋白质含量高的籽粒母本可以达到优质育种的预期效果。研究采用高光谱成像技术结合化学计量学方法建立多籽粒小麦粗蛋白平均模型来实现单籽粒小麦粗蛋白含量的快速预测。实验采集47份小麦样本(... 详细信息

小麦蛋白质含量的性状遗传力较高,通过选择蛋白质含量高的籽粒母本可以达到优质育种的预期效果。研究采用高光谱成像技术结合化学计量学方法建立多籽粒小麦粗蛋白平均模型来实现单籽粒小麦粗蛋白含量的快速预测。实验采集47份小麦样本(每份100粒)的高光谱图像并提取平均光谱信息,通过联合区间偏最小二乘法筛选特征变量优化建立多籽粒小麦粗蛋白平均模型。模型的相关系数为0.94,预测均方根误差为0.28%,相对分析误差为3.30。通过图像处理提取出待测单籽粒小麦的高光谱图像,应用平均模型预测单籽粒小麦在每个空间像素点的粗蛋白,取其平均值作为该粒麦种的最终粗蛋白含量。经验证,应用上述模型预测同一组样本的单籽粒小麦时,不同籽粒的小麦粗蛋白含量确实存在差异,但蛋白含量均围绕其所在样本的平均值浮动,因此反映出采用平均模型预测单籽粒小麦蛋白的准确性和基本可行性。该方法的研究可以为小麦育种过程中高蛋白籽粒麦种的优选提供一种新思路,推动小麦优质育种的发展。

关键词：高光谱图像联合区间偏最小二乘法单籽粒小麦粗蛋白育种

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基于多源大数据食品安全监测预控系统的设计与实现

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食品科学技术学报 2018年第3期36卷 88-94页

作者：刘翠玲徐莹莹孙晓荣李天瑞北京工商大学计算机与信息工程学院/食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

传统的食品安全监测常采用人工监测,存在效率低、及时性差、数据不完整等问题。为了实现食品安全监测过程中的资源信息共享,在北京市教委科技创新平台的支持下,进行了基于多源大数据的食品安全监测预控系统的设计开发。该系统的设计主... 详细信息

传统的食品安全监测常采用人工监测,存在效率低、及时性差、数据不完整等问题。为了实现食品安全监测过程中的资源信息共享,在北京市教委科技创新平台的支持下,进行了基于多源大数据的食品安全监测预控系统的设计开发。该系统的设计主要依靠Eclipse的开发环境,基于Java EE的开发平台,采用My SQL的后台关系数据库和Java语言进行编写实现。该系统可以实现数据实时存储更新、平台实时监控、网络快速传输数据、共享数据等功能。最后以农药残留实验为例,将系统的分析光谱与Opus采集的光谱波形进行了比较分析,分析结果完全一致。实验结果表明,该系统具备简化人工劳动、提高科研效率、能够实现资源共享且访问方便等优点。

关键词：大数据共享食品安全监测预控 Java

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太赫兹光谱技术快速识别与检测大米中沙蚕毒素类农药残留

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中国食品学报 2022年第9期22卷 217-225页

作者：张瑛吴静珠刘慧琳北京工商大学食品与健康学院北京100048 北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

建立透射式太赫兹时域光谱(THz-TDS)技术结合主成分分析(PCA)对大米中3种沙蚕毒素类农药(杀螟丹、杀虫磺和杀虫单)残留进行快速识别和检测。基于聚乙烯为基质获取杀螟丹、杀虫磺和杀虫单的THz特征吸收峰,进行物质识别和定量分析。以大... 详细信息

建立透射式太赫兹时域光谱(THz-TDS)技术结合主成分分析(PCA)对大米中3种沙蚕毒素类农药(杀螟丹、杀虫磺和杀虫单)残留进行快速识别和检测。基于聚乙烯为基质获取杀螟丹、杀虫磺和杀虫单的THz特征吸收峰,进行物质识别和定量分析。以大米为基质,分别添加杀螟丹、杀虫磺和杀虫单,借助PCA分析进行检测和识别。结果表明,杀螟丹、杀虫磺和杀虫单的THz吸收谱图中存在特征吸收峰(1.95,1.19,1.70 THz),为物质识别提供了依据。在0.002%~16.667%范围,1.95,1.19,1.70 THz处特征峰吸收值与质量分数具有良好的线性关系,相关系数均高于0.9599。以大米粉为基质,PCA分析实现了对0.002%~16.667%添加范围THz吸收谱的完全区分以及0.002%低质量分数添加下3种沙蚕毒素类农药的识别。透射式THz-TDS技术可实现农产品中沙蚕毒素类农药残留的快速识别与检测,试验结果为该技术在农产品中农药残留的检测提供了试验依据。

关键词：大米太赫兹光谱技术沙蚕毒素类农药残留食品安全主成分分析

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基于K-means-RBF的鸡肉品质分类方法研究

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食品科学技术学报 2018年第4期36卷 93-99页

作者：邢素霞王九清陈思王睿北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室/计算机与信息工程学院北京100048

鸡肉在贮藏和运输过程中容易腐败变质,利用高光谱成像技术的图、谱合一特点,同时获取鸡肉的光谱特征和纹理、颜色特征,通过鸡肉的内在特征与外在特征综合实现鸡肉品质快速分类。制备62份鸡胸肉样品,通过理化分析分为放心食用、可食用、... 详细信息

鸡肉在贮藏和运输过程中容易腐败变质,利用高光谱成像技术的图、谱合一特点,同时获取鸡肉的光谱特征和纹理、颜色特征,通过鸡肉的内在特征与外在特征综合实现鸡肉品质快速分类。制备62份鸡胸肉样品,通过理化分析分为放心食用、可食用、不建议食用和不可食用4类;以已知分类结果的42个样品作为训练集,将纹理、颜色、光谱特征作为K-means-RBF神经网络的输入,确定K-means初始分类中心、训练RBF神经网络,构建K-means-RBF鸡肉品质分类模型,并利用剩余20个样品作为测试集,对K-means-RBF鸡肉品质分类模型进行测试。测试结果显示,通过训练后的K-means-RBF神经网络对20个测试集样品的分类正确率达到100%;而分别采用纹理、颜色和纹理颜色综合特征作为输入建立的分类器,正确率分别为85%、80%、95%。鸡肉品质分类成功利用了高光谱成像技术"图谱合一"的特点,实现了鸡肉品质的综合检测,验证了K-means-RBF融合方法在高光谱数据分析中的有效性,及单一特征在分类中的局限性。

关键词：鸡肉高光谱 K-means-RBF 数据融合

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基于TDLAS技术判定猪肉挥发性盐基氮含量

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食品科学技术学报 2018年第1期36卷 83-88页

作者：赵广华苏维均谢涛北京工商大学计算机与信息工程学院/食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

挥发性盐基氮(TVB-N)含量是猪肉新鲜度检测中的一项重要指标。为了检测猪肉变质过程中挥发出的硫化氢气体(H2S)浓度,设计了一套基于激光气体检测技术(TDLAS)的气体检测系统,同时利用国标方法测量了相同环境下TVB-N的含量,并探究了新鲜... 详细信息

挥发性盐基氮(TVB-N)含量是猪肉新鲜度检测中的一项重要指标。为了检测猪肉变质过程中挥发出的硫化氢气体(H2S)浓度,设计了一套基于激光气体检测技术(TDLAS)的气体检测系统,同时利用国标方法测量了相同环境下TVB-N的含量,并探究了新鲜猪肉在25℃,70%相对湿度(RH)的环境下腐败过程中TVB-N与H2S气体浓度的变化规律以及两者间的数量关系。结果表明,新鲜猪肉在变质过程中,TVB-N含量和H2S浓度都逐渐增加,且不同时间点所测得H2S浓度与TVB-N含量呈直线正相关(p<0.02)。因此,在猪肉变质过程中可以用TDLAS检测H2S的方法来间接测量TVB-N含量,从而可以快速、无损、精准得到TVB-N含量,提高了肉质检测的效率。

关键词： TDLAS技术猪肉新鲜度检测挥发性盐基氮硫化氢

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基于深度置信网络-多类模糊支持向量机的粮食供应链危害物风险预警

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食品科学 2020年第19期41卷 17-24页

作者：王小艺李柳生孔建磊金学波苏婷立白玉廷北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 北京工商大学北京市食品安全大数据技术重点实验室北京100048

近些年粮食供应链安全问题频发,为减少食源性风险威胁,风险预警正逐渐成为强化粮食食品安全体系的有力保障。但现有风险预警方法在面对多源异构非结构化食品数据时,存在预警准确率低、人工成本高等局限问题。本文在分析全国26个省份的... 详细信息

近些年粮食供应链安全问题频发,为减少食源性风险威胁,风险预警正逐渐成为强化粮食食品安全体系的有力保障。但现有风险预警方法在面对多源异构非结构化食品数据时,存在预警准确率低、人工成本高等局限问题。本文在分析全国26个省份的大量抽检数据及关联信息基础上,建立了基于深度置信网络(deep belief network,DBN)-多类模糊支持向量机(multiclass fuzzy support vector machine,MFSVM)的风险分级预警模型,先对海量粮食供应链抽检数据进行嵌入编码和归一化处理,获得结构化食品数据;将其输入到DBN模型进行高维度特征提取,自适应地挖掘供应链中各危害因素间风险变化及内在关联概率,最后将高维特征输入到优化的MFSVM进行训练,实现供应链中各主要危害物风险分级预警。对比实验结果表明,DBN-MFSVM模型在粮食抽检数据上具有更好鲁棒性和泛化性,其准确率达到98.44%,运行时间85 s,可快速识别出粮食供应链中危害物风险程度和优先次序,为监管部门制定有针对性的抽检策略、确立优先监管领域和分配风险监管资源提供科学依据。

关键词：粮食供应链安全风险预警深度置信网络多类模糊支持向量机

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多维数据驱动粮食供应链危害物风险综合评价

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食品科学技术学报 2019年第6期37卷 129-138页

作者：王小艺王珍妮孔建磊金学波苏婷立张新北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 北京工商大学北京市食品安全大数据技术重点实验室北京100048

为科学合理评价重金属、真菌毒素、农药残留和微生物等危害物在粮食供应链各个环节中的综合风险,在分析全国26个省份粮食加工品抽检数据及其他多维度数据基础上,兼顾定量指标和定性指标优势,从统计特性、抽检特性和调研特性三种互补角... 详细信息

为科学合理评价重金属、真菌毒素、农药残留和微生物等危害物在粮食供应链各个环节中的综合风险,在分析全国26个省份粮食加工品抽检数据及其他多维度数据基础上,兼顾定量指标和定性指标优势,从统计特性、抽检特性和调研特性三种互补角度构建多维层次风险指标体系,实现大量异构数据向量化风险指标转变;继而应用关联规则挖掘各指标间内在关系,实现各指标权重分配,构建风险综合评价方法,实现多维数据驱动的粮食供应链危害物风险评价和优先程度排序。希望为监管部门制定有针对性的抽检策略、确立优先监管领域和分配风险监管资源提供科学依据。

关键词：粮食危害物供应链安全多维层次指标关联规则挖掘风险评价多源异构数据

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迁移学习在食用油光谱模型转移中的应用

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食品科学技术学报 2019年第4期37卷 95-102页

作者：刘翠玲周子彦李天瑞徐莹莹孙晓荣吴静珠北京工商大学计算机与信息工程学院/北京市食品安全与大数据重点实验室

由不同光谱仪器采集的光谱数据建立的模型在共享使用时,会出现模型失效问题,使得模型的利用率低,不利于光谱行业的发展需要。尝试采用迁移学习方法探究在食用油酸值和过氧化值2个指标上的模型转移。实验样本为大豆油、花生油、芝麻油和... 详细信息

由不同光谱仪器采集的光谱数据建立的模型在共享使用时,会出现模型失效问题,使得模型的利用率低,不利于光谱行业的发展需要。尝试采用迁移学习方法探究在食用油酸值和过氧化值2个指标上的模型转移。实验样本为大豆油、花生油、芝麻油和玉米油共50个食用油样本;实验仪器为VERTEX70傅里叶红外光谱仪和AntarisⅡ傅里叶近红外光谱仪(包含光纤探头和透射探头)。以不同的仪器组合设计了3组实验,采用偏最小二乘法建立近红外光谱定量分析模型,进行了模型转移研究。以第一组实验为例,经过迁移学习后建立的酸值和过氧化值模型的相关系数,由0.068419和-0.371980上升至0.730980和0.819040;校正均方根误差系数由0.358180和0.090110下降至0.192480和0.032720。实验表明,迁移学习可以有效地缓解模型失效问题,提高了模型的泛化能力。该研究可为光谱分析模型的广泛应用提供新的思路。

关键词：近红外光谱迁移学习食用油酸值过氧化值模型转移

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非刚性三维模型检索特征提取技术研究

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软件学报 2018年第2期29卷 483-505页

作者：李海生孙莉武玉娟吴晓群蔡强杜军平北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 食品安全大数据技术北京市重点实验室(北京工商大学) 北京100048 北京邮电大学计算机学院北京100876

三维模型特征描述符是一种简洁且信息量丰富的表示方式,特征提取是许多三维模型分析处理任务的关键步骤.近年来,针对非刚性三维模型特征提取技术的研究引起了人们的广泛关注.首先,汇总了常用的非刚性三维模型基准数据集和算法评价标准;... 详细信息

三维模型特征描述符是一种简洁且信息量丰富的表示方式,特征提取是许多三维模型分析处理任务的关键步骤.近年来,针对非刚性三维模型特征提取技术的研究引起了人们的广泛关注.首先,汇总了常用的非刚性三维模型基准数据集和算法评价标准;然后,在广泛调研大量文献和最新成果的基础上,将非刚性三维模型特征分为人工设计的特征描述符和基于学习的特征描述符两大类,并分别加以介绍,对每类方法所包含的典型算法,尤其是近几年基于深度学习的特征提取算法的基本思想、优缺点进行了分析、对比和总结;最后进行总结,并对未来可能的发展趋势进行了展望.

关键词：非刚性三维模型特征提取深度学习

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基于深度学习的三维数据分析理解方法研究综述

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计算机学报 2020年第1期43卷 41-63页

作者：李海生武玉娟郑艳萍吴晓群蔡强杜军平北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048 北京邮电大学计算机学院北京100876

基于深度学习的三维数据分析理解是数字几何领域的一个研究热点.不同于基于深度学习的图像分析理解,基于深度学习的三维数据分析理解需要解决的首要问题是数据表达的多样性.相较于规则的二维图像,三维数据有离散表达和连续表达的方法,... 详细信息

基于深度学习的三维数据分析理解是数字几何领域的一个研究热点.不同于基于深度学习的图像分析理解,基于深度学习的三维数据分析理解需要解决的首要问题是数据表达的多样性.相较于规则的二维图像,三维数据有离散表达和连续表达的方法,目前基于深度学习的相关工作多基于三维数据的离散表示,不同的三维数据表达方法与不同的数字几何处理任务对深度学习网络的要求也不同.本文首先汇总了常用的三维数据集与特定任务的评价指标,并分析了三维模型特征描述符.然后从特定任务出发,就不同的三维数据表达方式,对现有的基于深度学习的三维数据分析理解网络进行综述,对各类方法进行对比分析,并从三维数据表达方法的角度进一步汇总现有工作.最后基于国内外研究现状,讨论了亟待解决的挑战性问题,展望了未来发展的趋势.

关键词：三维数据分析理解深度学习单个模型场景模型特征提取

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