《物聯網技術環境下食品譜系建立與分析研究》是依託東北大學，由汪力行擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：物聯網技術環境下食品譜系建立與分析研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：汪力行
- 依託單位：東北大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
近年來不斷爆發的食品污染事件引起人們對食品安全問題的高度關注。現有對食品污染的處理方法多重在事後處理而不是事前預防，往往造成巨大經濟損失的同時還帶來不好的社會影響。隨著物聯網技術的發展，對食品供應鏈進行實時檢測成為可能，物聯網技術也將成為未來保障食品安全的重要發展趨勢。但在這一背景下，背後的食品質量管理系統還略顯薄弱，食品供應鏈結構的複雜性也為研究帶來挑戰。本項研究旨在建立一個食品譜系模型為具有代表性的若干食品實現譜系可視化並對其進行分析。模型主要包括三部分，質量量化：將機器學習與食品質量變化模型結合建立一個動態的質量變化模型；譜系分析：以質量量化模型為標準，套用社會網路理論與量子算法對食品譜系進行分析，預防問題發生；危機回響：結合譜系分析，在問題發生時套用案例推理與數據挖掘技術，快速小代價找出問題原因並主動控制問題產品。該研究將為面向食品安全的管理系統提供了理論基礎。
結題摘要
近年來不斷爆發的食品污染事件引起人們對食品安全問題的高度關注。現有對食品污染的處理方法多重在事後處理而不是事前預防，往往造成巨大經濟損失的同時還帶來不好的社會影響。隨著物聯網技術的發展，對食品供應鏈進行實時檢測成為可能，物聯網技術也將成為未來保障食品安全的重要發展趨勢。但在這一背景下，背後的食品質量管理系統還略顯薄弱，食品供應鏈結構的複雜性也為研究帶來挑戰。本項研究開發了一個食品譜系分析與查詢平台，為食品產品實現譜系可視化並對其進行分析。平台主要由三個模組構成，質量量化模組：將機器學習與食品質量變化模型結合建立一個動態的質量變化模型；譜系分析模組：以質量量化模型為標準，套用社會網路理論對食品譜系進行分析，預防問題發生；危機回響模組：結合譜系分析，在問題發生時套用數據挖掘技術，快速小代價找出問題原因並主動控制問題產品。在研究期間，主要成果為開發了一個食品譜系分析與查詢平台，完成了9篇論文，其中6篇已經被錄用，3篇仍在審閱中，申請了兩項專利，其中一項已經獲得授權。本項研究的科學意義主要在於（1）使用ANN與k-NN混合算法對食品產品質量進行量化；（2）對食品譜系關鍵環節進行分析：多個產品的譜系相互交織形成一個網路，網路中任何一個節點的變動也會對其點節點產生影響，本研究套用社會網路理論解決了該問題。（3）本項研究重新設計關聯規則算法，提高算法的搜尋速度套用於解決危機處理與管理產品召回這一問題。
