乳制品的品牌鉴别与质量统计过程控制研究
发布时间：2020-11-04 23:46
乳制品质量安全问题日益突出,发展乳制品的品牌鉴别与质量统计过程控制研究迫在眉睫。一方面,由于不同品牌乳制品外表形态差异不大造成大量乳制品掺假造假,亟需建立不同品牌乳制品的快速有效鉴别方法;另一方面,乳制品生产制造商要加强自身生产过程质量控制,提高乳制品生产质量,进而由内及外全面推进乳制品质量安全管理。因此,本文进行了乳制品的品牌鉴别与质量统计过程控制研究,主要包括以下三方面内容。针对乳制品质量数据(拉曼光谱数据)采集与处理,首先给出了乳制品拉曼光谱数据的采集方法,并进行了数据结构分析;其次通过对多元散射校正,Savitzky-Golay多项式平滑和小波降噪三种处理方法的对比分析,发现三种方法连用可以有效减小数据基线偏移和噪音等误差;最后提出了基于稀疏主成分分析(SPCA)方法的特征向量提取,对比主成分分析(PCA)方法,发现SPCA方法既能有效提取特征,又能实现特征归属解析,同时还给出计算拉曼光谱特征峰面积的特征提取方法。针对基于多核学习的乳制品品牌鉴别,首先通过Kennard-Stone方法进行了训练集和测试集选取;然后通过核函数选择与参数优化实验,得到利用SPCA方法提取的特征建模,设置多项式核函数+径向基核函数加权线性组合合成核,参数为d(28)0.6,q(28)1,?(28)0.01,达到品牌最高平均识别率99.83%;利用特征峰面积建模,设置径向基核函数+径向基核函数加权线性组合合成核,参数为d(28)0.4,?_1(28)0.01,?_2(28)0.02,达到品牌最高平均识别率99.61%;最后通过方法对比实验进一步验证了模型的合理性和有效性。针对基于贝叶斯方法的乳制品质量统计过程控制,首先给出了贝叶斯理论下控制图控制线和过程能力指数的计算方法;然后利用乳制品拉曼光谱数据与平均光谱数据之间的欧氏距离作为质量特征值,通过贝叶斯方法的质量控制图和过程能力分析实现了乳制品质量统计过程控制,结果表明,贝叶斯方法充分利用检测样本先验信息,随着有效批次的增加,贝叶斯方法控制图控制线与理论控制线之间差异逐步减小,贝叶斯过程能力指数和不合格率也表现比常规方法更加可靠,并能在早期发出质量预警。
【学位单位】：南京财经大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：F426.82;F273.2
【部分图文】：
用基于 Armijo 准则的一维线性搜索方法，在 max 0, 间搜索最优的 值d d DEnd while.1.3 核函数理论（1）常用核函数常用的核函数有多项式核函数（POLY 核函数）、径向基核函数（RBF 核函Sigmoid 核函数[65]。多项式核函数的表达式为( , ) 1 qi iK x x x x 图 2.2 为取测试点 0.2ix ，多项式阶数 q 分别取 1，2，3，4 绘制的多项式数图像。
图 2.3 径向基核函数映射图像如图 2.3 所示，径向基核函数具有局部性，仅对样本附近的点起作用，对离越远的点起的作用越小，插值能力较强，善于提取样本的局部信息，但在一度会出现过拟合现象；同时核半径 对径向基核函数也有影响，当 值较小向基核函数的局部性更明显，随着 值的增大，径向基核函数对样本点的范围在扩大，但泛化能力却在下降，通常通过调节 值，来减少其泛化能力缺点。Sigmoid 核函数表达式为( , ) tanh( ( ) )i iK x x x x c图 2.4 为取测试点 0.2ix ，参数 0, c 0， 0, c 0， 0, c 0和, c 0绘制的 Sigmoid 核函数图像。Sigmoid 核函数同样具有全局性，不本附近的点起作用，对离样本远的点照样起作用，说明其泛化能力较强，善取样本的全局信息。
图 2.4 Sigmoid 核函数映射图像（2）合成核方法针对维度高，分布复杂的样本时，单一核函数对样本数据的映射效果往往不明显，在高维空间中不能实现均匀分布。这时就需要构建多核模型，进行核基函数之间的组合，充分应用各种核基函数的特征映射能力，使得数据更好地映射到特征空间，从而达到更好的分类效果，提高泛化能力。多核线性组合是一种最常用的合成核，该方法是最简单的直接求和线性组合，即1( , ) ( , )MmmK x x K x x ，就是将各种核基函数的基本核矩阵 ( , )mK x x 简单加和在一起组成合成核。但为了使合成核更加适应于多特征空间问题时，就需要充分利用各个核基函数的各种特性，例如有的核基函数具有全局性，有的核基函数具有局部性。这时在每个核基函数的基本核矩阵 ( , )mK x x 前加上一个权重系数，进行加权线性组合得到合成核函数，即M ，M
【参考文献】
本文编号：2870782
【学位单位】：南京财经大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：F426.82;F273.2
【部分图文】：
用基于 Armijo 准则的一维线性搜索方法，在 max 0, 间搜索最优的 值d d DEnd while.1.3 核函数理论（1）常用核函数常用的核函数有多项式核函数（POLY 核函数）、径向基核函数（RBF 核函Sigmoid 核函数[65]。多项式核函数的表达式为( , ) 1 qi iK x x x x 图 2.2 为取测试点 0.2ix ，多项式阶数 q 分别取 1，2，3，4 绘制的多项式数图像。
图 2.3 径向基核函数映射图像如图 2.3 所示，径向基核函数具有局部性，仅对样本附近的点起作用，对离越远的点起的作用越小，插值能力较强，善于提取样本的局部信息，但在一度会出现过拟合现象；同时核半径 对径向基核函数也有影响，当 值较小向基核函数的局部性更明显，随着 值的增大，径向基核函数对样本点的范围在扩大，但泛化能力却在下降，通常通过调节 值，来减少其泛化能力缺点。Sigmoid 核函数表达式为( , ) tanh( ( ) )i iK x x x x c图 2.4 为取测试点 0.2ix ，参数 0, c 0， 0, c 0， 0, c 0和, c 0绘制的 Sigmoid 核函数图像。Sigmoid 核函数同样具有全局性，不本附近的点起作用，对离样本远的点照样起作用，说明其泛化能力较强，善取样本的全局信息。
图 2.4 Sigmoid 核函数映射图像（2）合成核方法针对维度高，分布复杂的样本时，单一核函数对样本数据的映射效果往往不明显，在高维空间中不能实现均匀分布。这时就需要构建多核模型，进行核基函数之间的组合，充分应用各种核基函数的特征映射能力，使得数据更好地映射到特征空间，从而达到更好的分类效果，提高泛化能力。多核线性组合是一种最常用的合成核，该方法是最简单的直接求和线性组合，即1( , ) ( , )MmmK x x K x x ，就是将各种核基函数的基本核矩阵 ( , )mK x x 简单加和在一起组成合成核。但为了使合成核更加适应于多特征空间问题时，就需要充分利用各个核基函数的各种特性，例如有的核基函数具有全局性，有的核基函数具有局部性。这时在每个核基函数的基本核矩阵 ( , )mK x x 前加上一个权重系数，进行加权线性组合得到合成核函数，即M ，M
【参考文献】
相关期刊论文 前6条
1 李乘龙;苏秦;张鹏伟;;多目标决策下的小批量生产过程控制图设计[J];系统工程学报;2015年03期
2 张淑萍;陆娟;;我国乳品行业市场发展整体状况研究[J];中国乳品工业;2013年11期
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4 汪洪桥;孙富春;蔡艳宁;陈宁;丁林阁;;多核学习方法[J];自动化学报;2010年08期
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6 朱慧明,韩玉启;多元质量特性的贝叶斯过程能力指数[J];哈尔滨工业大学学报;2005年04期
本文编号：2870782
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