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文档简介
基于边缘节点的农产品加工质量溯源监控本申请提供基于边缘节点的农产品加工质2获取多源异构传感器数据,针对所述多源异构传感器数据在格式根据农产品加工质量评判结果,对农产品加工质量评估数据进行特在质量问题处置完成后,通过数据挖掘,分析农产品加工过程获取多源异构传感器的原始数据,根据预先建立的统一数据模型,将针对标准化后的多源异构传感器数据,提取各数据源的时间对于需要对齐的数据段,采用线性插值方法,将时间戳少的数据源在时间若需要,则使用平均值降采样方法对插值后的数据进行降采将经过插值和降采样处理后的多源异构传感器数据按照统一的时间轴进行3根据时间同步的多源数据集,使用小波变换方法提取各数据源的时然后采用K折交叉验证的方式将数据集划分将处理后的特征向量输入到预先训练的支持向量机模型中,通过网使用测试集评估支持向量机模型的性能,计算准确率、精确率、若支持向量机模型性能满足要求,则将其应用于实际的多根据时间同步的多源异构数据,获取图像和温湿度多维数据,构建时针对所述时空数据立方体模型,将包括图像数据和温湿度数据的针对农产品加工质量评估指标,采用层次分析法,将质量评估针对各子指标,结合国家及行业标准,构建隶属度函数,将各子指标根据各子指标的权重向量和隶属度值,采用加权平均法,计算农将农产品加工质量综合评估得分与预设合格阈值进行比较,若综合评针对质量缺陷批次,提取该批次对应的加工参数数据子集,采用Apriori关联规则算4在下一批次农产品加工生产中,将优化后的农产品加工工艺通过实时监测农产品加工过程参数,将实时数据输入到已建立的质量采用Relief特征选择算法对预处理后的数据进行特征重要性分析,使用Python的根据筛选出的关键特征,使用Pandas的数据选择函数从原始数将建立的质量评估模型封装成RESTAPI,实时接收农产品加工设备传感器采集的生产A1、获取农产品加工过程中的质量评估指标数据,针对报表形式展示存在质量问题的加工环节以及导致质量5在农产品加工过程中持续收集新的数据样本,对新数据进行根据计算得到的模型预测误差,采用随机森林算法对质量评估模型不断迭代质量评估模型和规则库的更新优化过程,使其能够适将优化后的质量评估模型和规则库集成到农产品加工过程控制系获取农产品质量评估结果数据,通过区块链技术记录上链678[0009]图3为本发明的基于边缘节点的农产品加工质量溯源监控方法及系统的又一示意[0010]图4为本发明的一种基于边缘节点的农产品加工质量溯源监控系统的结构示意[0012]如图1_4,本实施例一种基于边缘节点的农产品加工质量溯源监控系统具体可以9用于实际的多源异构传感器数据分析和预测任度数据映射为(0,100)范围内的整数,光照数据映射为(0,10000)范围内的整数,得到标准化的多源异构传感器数据。针对标准化后的多源异构传感器数据,提取各数据源的时间湿度数据在09:00:00至09:10:00之间的数据段需要对齐。对于需要对齐的数据段,采用线判断插值后的温度数据和湿度数据需要进行降采样处理。使用平均值降采样方法,将温度数据和湿度数据的采样频率降低至每分钟一次,使其与光照数据的采样频率一致。将经过插值和降采样处理后的温度数据、湿度数据和光照数据按照统一的时间轴进行排序,得到时间同步的多源数据集。根据时间同步的多源数据集,使用小波变换提取各数据源的时频测试集,训练集占80%,测试集占20%。将处理后的特征向量输入到预先训练的支持向量机模型的数据粒度,使其达到5分钟一次的时空粒度。基于一致化的时空粒度数据,使用K_(子指标权重x子指标隶属度值);将农产品加工质量综合评估得分与预设对不合格批次数据采用Apriori算法进行关联分析,设置支持度阈值为0.5,置信度阈值为[0024]根据农产品加工质量评估结果获取评估数据,将数据存储到关系型数据库MySQL[0025]示例性的,在农产品加工质量评估过程中,首先将评估数据存储到MySQL数据库中。然后使用Python的Pandas库读取MySQL中的数据,并使用Pandas的dropna()函缺失值,使用quantile()函数计算上下四分位数,将超出上下四分位数5倍的数据视数据集中选择这10个特征列,构建新的低维数据集。由于数据集样本数量为2000,大于1000,因此采用CART决策树算法建立质量评估模型。使用Scikit_learn库的DecisionTreeClassifier类,设置决策树最大深度为5,叶子节点最小样本数为10,对数据集进行10折交叉验证,得到模型准确率为92%。最后将决策树模型封装成RESTAPI,使用度和压力等关键工艺参数,使用PID控制算法,设置温度目标值为120℃,压力目标值为通过物联网设备采集上链,如温湿度传感器每10分钟采集一次数据并上传至区块链。消费品质提升和品牌价值提供有力保
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