检索结果-内蒙古大学图书馆

ED-Stacking:一种基于集成学习的小样本牛肉微生物生长预测模型构建方法

食品工业科技 2025年第6期46卷 43-55页

作者：李汉强陈谊高宇飞侯堃宋丽萍李静北京工商大学计算机与人工智能学院食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048 北京市食品检验研究院(北京市食品安全监控和风险评估中心) 北京100094 中国网络安全审查认证和市场监管大数据中心北京100088

当前技术条件下,微生物检测操作复杂、耗时长,导致了检测结果滞后且其样本数量有限的问题。本文提出了一种基于时间序列分解和集成学习的小样本牛肉微生物生长预测模型ED-Stacking构建方法,以便提前预警食品中的微生物风险。首先应用经... 详细信息

当前技术条件下,微生物检测操作复杂、耗时长,导致了检测结果滞后且其样本数量有限的问题。本文提出了一种基于时间序列分解和集成学习的小样本牛肉微生物生长预测模型ED-Stacking构建方法,以便提前预警食品中的微生物风险。首先应用经验模态分解(EMD)、离散傅里叶变换(DFT)和加法模型构建时间序列分解方法(EMD-DFT),提取微生物生长时间序列中的趋势、周期和残差特征,为后续预测模型提供训练数据;然后利用这些特征数据对单层线性神经网络(SLN)、极端梯度提升树(XGBoost)和梯度提升回归树(GBRT)进行训练;最后,采用集成学习中的堆叠(Stacking)方法对训练好的三个模型进行融合,形成预测效果更优的微生物生长预测模型ED-Stacking。对比实验结果显示ED-Stacking在MAE和MSE两个指标上分别达到了0.229和0.147,预测误差低于SLN、XGBoost、GBRT、GRU和Transformer五个基线模型,即预测准确性更高。基于该模型对食品品质进行分类,分类的加权平均精准率Weighted-Precision达到98.80%。进而,还构建了一个食品微生物生长预测可视分析系统FMPvis,可以展示预测结果和食品品质分类结果,帮助用户分析各环境因子随时间的变化趋势及其对预测结果的影响程度,从而实现风险分析和预警。本文方法为食品微生物风险预警提供了一种新的思路和方法。

关键词：食品安全微生物生长预测时间序列分解集成学习可视分析

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基于极限梯度提升的冷鲜猪肉食品安全风险预测

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食品科技 2025年第3期 111-120页

作者：孙晓荣张晨光李静刘翠玲张善哲谭成功北京工商大学计算机与人工智能学院北京工商大学北京市食品安全大数据技术重点实验室中国网络安全审查认证与市场监管大数据中心

为实现冷鲜猪肉的食品安全风险预测，在不同温度、不同存放时间条件下，采集冷鲜猪肉感官指标和菌落数量，依据国家标准建立感官和品质等级评价体系，使用温度、时间、感官指标和菌落总数数据，基于决策树(Decision tree, DT)、支持向量... 详细信息

为实现冷鲜猪肉的食品安全风险预测，在不同温度、不同存放时间条件下，采集冷鲜猪肉感官指标和菌落数量，依据国家标准建立感官和品质等级评价体系，使用温度、时间、感官指标和菌落总数数据，基于决策树(Decision tree, DT)、支持向量机(Support vector machine, SVM)和极限梯度提升算法(Extreme gradient boosting, XGB)分别建立感官等级和品质等级预测模型。其中，XGB构建的模型预测准确率均在85.71%以上，预测集决定系数(Coefficient of determination,R2)最高为0.929，最低为0.768。考虑到冷链食品储运过程的实际情况，减少模型输入，使用温度和时间对感官等级和品质等级进行预测。其中，XGB构建的模型预测准确率均在80.95%以上，R2最高为0.929，最低为0.698。研究结果表明，基于XGB算法建立的模型准确率最高，所建立的感官和品质预测模型稳定可靠，具有较高的预测精度和泛化能力，实现了对冷鲜猪肉的风险预测。

关键词：冷鲜猪肉风险预测定性分析极限梯度提升算法

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基于动态网络表示的链接预测

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物理学报 2020年第16期69卷 326-339页

作者：韩忠明李胜男郑晨烨段大高杨伟杰北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

链接预测问题是复杂网络分析领域的重要问题.现有链接预测方法大多针对静态网络,忽视了动态信息在网络中的传播.为此,针对动态网络中的链接预测问题,本文提出了一种基于动态网络表示的链接预测(dynamic network representation based li... 详细信息

链接预测问题是复杂网络分析领域的重要问题.现有链接预测方法大多针对静态网络,忽视了动态信息在网络中的传播.为此,针对动态网络中的链接预测问题,本文提出了一种基于动态网络表示的链接预测(dynamic network representation based link prediction,DNRLP)模型.该模型对网络中不均匀的动态信息进行了学习,提出了基于连接强度的随机游走算法来模拟动态信息在网络中的扩散,从而得到新时刻下的节点表示,然后通过度量节点表示之间的相似度进行链接预测.实验使用平均交互排序(mean reciprocal rank,MRR)和召回率(Recall@k)指标在四个公开动态网络数据集上进行实验,结果显示DNRLP模型的MRR指标较对比模型平均提高了30.8%.实验结果表明DNRLP模型不仅学习了网络中的动态信息,还考虑了其对邻居节点的影响以及时间间隔对信息更新的影响,得到了更为丰富的节点表示,对于链接预测任务具有明显优势.

关键词：链接预测动态网络表示学习随机游走

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基于太赫兹时域透射成像技术的葵花籽内部品质无损检测研究

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光谱学与光谱分析 2020年第11期40卷 3384-3389页

作者：刘翠玲王少敏吴静珠孙晓荣北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

葵花籽壳内籽仁的品质直接影响产出食用油的质量,利用太赫兹时域透射成像技术,结合形态学滤波和K-均值图像分割的方法,对葵花籽破损粒、虫蚀粒、空壳粒三种异常样本进行带壳无损检测,实现对葵花籽壳内品质的探索研究。参考国家标准和前... 详细信息

葵花籽壳内籽仁的品质直接影响产出食用油的质量,利用太赫兹时域透射成像技术,结合形态学滤波和K-均值图像分割的方法,对葵花籽破损粒、虫蚀粒、空壳粒三种异常样本进行带壳无损检测,实现对葵花籽壳内品质的探索研究。参考国家标准和前人经验制备破损粒、虫蚀粒和空壳粒三种带壳葵花籽样本,利用太赫兹时域光谱仪TeraPulse 4000及透射成像附件,以0.2 mm的分辨率分别采集上述三种异常样本的光谱图像,并采集一颗正常葵花籽的光谱图像作为参照,以峰峰值成像的方式对四种葵花籽太赫兹图像进行重构。通过太赫兹图像可初步判断壳内籽仁的形态,但仍存在对比度低、边缘信息模糊等问题,需要进一步优化处理。采用形态学滤波算法对葵花籽的太赫兹图像进行滤波,选择边长为3的平坦型菱形结构元素作为核对图像进行一次膨胀,再计算图像的外部梯度,完成对图像的滤波处理;将形态学滤波结果分别与中值滤波、均值滤波和非局部均值滤波结果进行比较,对比发现,形态学滤波不仅保证了图像的清晰度,保留了边缘信息,同时能使葵花籽样本与背景之间存在明显界限,有利于后续进行图像分割处理。为了更加准确的检测葵花籽籽仁的形态,对滤波后图像进行图像分割。采用K-均值聚类算法对滤波后的太赫兹图像进行图像分割;为提高分割结果的准确性,对不同样本的图像分别确定了不同的初始聚类中心个数K,其中破损粒K=4、虫蚀粒K=5、空壳粒K=3、正常粒K=4,分割后的图像能准确呈现葵花籽壳内籽仁的形态。研究结果表明,太赫兹时域透射成像技术结合形态学滤波及K-均值图像分割方法对实现葵花籽内部品质的带壳无损检测具有可行性,为后期建立带壳葵花籽品质无损检测模型奠定基础,为油料作物内部品质的带壳无损检测提供参考。

关键词：太赫兹时域成像形态学滤波 K-均值图像分割葵花籽无损检测

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基于“几何-拓扑”迭代优化的三维网格模型修复算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2022年第2期34卷 305-314页

作者：林筱韵翟羽佳吴晓群北京工商大学计算机学院北京100048 食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

针对三维网格模型孔洞保特征修复问题,提出一种基于"几何-拓扑"迭代优化的三维数据修复算法.给定残缺的三角网格模型,首先识别孔洞区域,利用动态规划方法对孔洞区域进行初始的三角剖分,赋予孔洞区域拓扑连接关系;然后识别孔... 详细信息

针对三维网格模型孔洞保特征修复问题,提出一种基于"几何-拓扑"迭代优化的三维数据修复算法.给定残缺的三角网格模型,首先识别孔洞区域,利用动态规划方法对孔洞区域进行初始的三角剖分,赋予孔洞区域拓扑连接关系;然后识别孔洞边界一对特征点,基于特征点及其法向粗略拟合特征曲线,在特征曲线的指导下调整孔洞局部的拓扑结构,即孔洞区域拓扑连接关系优化;最后基于孔洞及其N环邻域构建保特征的局部总变分能量函数,迭代求解孔洞及其邻域的顶点几何位置,即局部顶点几何位置的优化,重复局部拓扑连接关系优化和顶点几何位置优化,直到拓扑结构优化处理中不再发生连接关系调整,即完成了三维网格模型的修复.在现有的完整三维网格模型上人为去除部分构造带孔洞的残缺模型,以此作为数据,与其他修复算法进行对比实验的结果表明,所提算法可以有效地恢复孔洞区域的显著特征,并且在修复时间和误差统计上占有明显优势.

关键词：三维网格模型修复迭代优化局部变分

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一种有效的基于三角结构的复杂网络节点影响力度量模型

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物理学报 2016年第16期65卷 285-296页

作者：韩忠明陈炎李梦琪刘雯杨伟杰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

度量复杂网络中的节点影响力对理解网络的结构和功能起着至关重要的作用.度、介数、紧密度等经典指标能够一定程度上度量节点影响力,k-shell和H-index等指标也可以应用于评价节点影响力.然而这些模型都存在着各自的局限性.本文基于节点... 详细信息

度量复杂网络中的节点影响力对理解网络的结构和功能起着至关重要的作用.度、介数、紧密度等经典指标能够一定程度上度量节点影响力,k-shell和H-index等指标也可以应用于评价节点影响力.然而这些模型都存在着各自的局限性.本文基于节点与邻居节点之间的三角结构提出了一种有效的节点影响力度量指标模型(local triangle centrality,LTC),该模型不仅考虑节点间的三角结构,同时考虑了周边邻居节点的规模.我们在多个真实复杂网络上进行了大量实验,通过SIR模型进行节点影响力仿真实验,证明LTC指标相比于其他指标能够更加准确地度量节点的传播影响力.节点删除后网络鲁棒性的实验结果也表明LTC指标具有更好效果.

关键词：复杂网络节点影响力三角结构关键节点

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基于太赫兹衰减全反射技术的花生品种快速鉴别

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农业机械学报 2018年第3期49卷 361-366页

作者：刘翠玲邢瑞芯吴静珠孙晓荣胡莹北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

利用太赫兹衰减全反射技术,结合距离匹配算法,对不同品种花生进行快速分类鉴别。实验随机采集花育36号、鲁花1号和鲁花9号共3个花生品种、总计60个花生样本在0.3~3.6 THz的太赫兹衰减全反射光谱,随后对其吸收系数进行一阶导数及归一化... 详细信息

利用太赫兹衰减全反射技术,结合距离匹配算法,对不同品种花生进行快速分类鉴别。实验随机采集花育36号、鲁花1号和鲁花9号共3个花生品种、总计60个花生样本在0.3~3.6 THz的太赫兹衰减全反射光谱,随后对其吸收系数进行一阶导数及归一化预处理,并建立花生品种的距离匹配快速鉴别模型。距离匹配模型结果显示:3个类别的总体识别准确率可达93.3%,仅有1个样本预测错误。研究结果表明,利用太赫兹衰减全反射技术实现花生品种快速鉴别具有一定的可行性,具有操作简单且快速高效等特点。

关键词：花生品种鉴别距离匹配太赫兹衰减全反射技术

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网络评论方面级观点挖掘方法研究综述

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软件学报 2018年第2期29卷 417-441页

作者：韩忠明李梦琪刘雯张梦玫段大高于重重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

网络评论的观点挖掘任务是文本分析的关键问题之一.随着网络评论的快速增长,用户在浏览评论时更加关注细粒度的信息,因此,对评论进行方面级观点挖掘能够帮助消费者更好地做出决策.过去的10多年间,研究人员在大量网络评论语料库上进行观... 详细信息

网络评论的观点挖掘任务是文本分析的关键问题之一.随着网络评论的快速增长,用户在浏览评论时更加关注细粒度的信息,因此,对评论进行方面级观点挖掘能够帮助消费者更好地做出决策.过去的10多年间,研究人员在大量网络评论语料库上进行观点挖掘等相关研究,并取得了丰硕的研究成果和广泛的应用价值,更不乏优秀学者对观点挖掘方法现状进行综述总结.然而,有针对性地对观点挖掘中的方面提取与观点提取进行综述总结的成果较少.综述了近年来网络评论方面级观点挖掘的研究现状:首先,介绍了方面级观点挖掘的相关问题描述;然后,重点分类介绍方面提取方法及观点内容提取的主要方法;随后,总结了方面级观点挖掘的常见评价指标以及在社会中的广泛应用价值;最后,根据对现有方法提出具有挑战性的方向并进行系统总结.对方面级观点挖掘进行综述有助于比较不同方法的差异,从而发现有价值的研究方向.

关键词：观点挖掘方面提取观点表达提取序列标注网络评论

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食用油酸值与过氧化值近红外光谱模型转移研究

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农业机械学报 2020年第9期51卷 344-349页

作者：刘翠玲刘浩言孙晓荣吴静珠杨雨菲北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

在使用近红外光谱技术进行食用油酸值与过氧化值检测时,仪器制造与检测环境的差异导致不同仪器建立的校正模型无法共享。为解决食用油酸值与过氧化值模型转移问题,使用125个食用油样本于主机建立偏最小二乘校正模型,采用光谱空间转换法... 详细信息

在使用近红外光谱技术进行食用油酸值与过氧化值检测时,仪器制造与检测环境的差异导致不同仪器建立的校正模型无法共享。为解决食用油酸值与过氧化值模型转移问题,使用125个食用油样本于主机建立偏最小二乘校正模型,采用光谱空间转换法进行模型转移,并与斜率/截距算法、直接标准化算法、分段直接标准化算法、极限学习机自编码器算法进行对比。结果表明,采用光谱空间转换法进行模型转移后,验证集酸值与过氧化值的预测均方根误差分别从0.5836 mg/g和15.8010 mmol/kg降低到了0.1670 mg/g与9.9893 mmol/kg,说明光谱空间转换法可以有效应用于食用油酸值与过氧化值间的模型转移,使不同仪器之间实现模型共享,这对于近红外光谱应用于食用油品质快速检测具有实际意义。

关键词：食用油近红外光谱模型转移光谱空间转换法

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基于太赫兹衰减全反射技术的花生霉变程度判别

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农业机械学报 2019年第4期50卷 333-338,355页

作者：刘翠玲胡莹吴静珠邢瑞芯王少敏北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

为了能够可靠、快速、便捷地检测花生仁不同程度的霉变,研究了一种基于太赫兹时域光谱技术、分别结合误差反向传播(Back propagation,BP)神经网络算法与支持向量机算法(Support vector machine,SVM)的霉变花生定性分析方法。为排除不同... 详细信息

为了能够可靠、快速、便捷地检测花生仁不同程度的霉变,研究了一种基于太赫兹时域光谱技术、分别结合误差反向传播(Back propagation,BP)神经网络算法与支持向量机算法(Support vector machine,SVM)的霉变花生定性分析方法。为排除不同样本带来的偶然性,实验随机采集花育36号、鲁花9号两个花生品种进行霉变培养。依据花生的感官特征与前人的研究经验,将花生分为正常、轻度霉变、中度霉变与严重霉变4类,采用太赫兹衰减全反射技术采集花生仁样本光谱(波段0. 3～3. 6 THz)。利用傅里叶变换方法对时域光谱信号进行频域变换并进行加窗处理,然后对所得频域信号进行光学常数吸光度与吸收系数的提取,得到样本的光学常数信号,并进行特征波段筛选。在此基础上分别建立BP神经网络定性分析模型与SVM定性分析模型。实验表明,BP神经网络模型对花育36号花生霉变模型的预测集识别正确率为88. 57%,对鲁花9号花生霉变模型的预测集识别正确率为91. 40%;Lib-SVM模型对两个品种花生霉变的二分类模型、3类霉变花生的三分类模型的预测集识别正确率均为100%。应用太赫兹时域光谱技术结合SVM算法检测霉变花生仁效果良好,具有一定的可行性。

关键词：霉变花生太赫兹衰减全反射技术误差反向传播神经网络支持向量机定性分析

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