基于并行化随机森林算法的大米产地确证平台
发布时间：2021-10-18 21:29
近年来对地理标志大米产地真伪性鉴别的研究主要集中在基于过程追溯的大米产地溯源系统技术与基于源头鉴别的大米产地确证技术两个方面,其中产地溯源系统中企业为整个溯源提供基础的数据来源,难以避免人为因素对溯源结果造成影响,可能出现“真条码,假溯源”的产地造假现象。而结合机器学习算法的大米产地确证技术虽然获得了较好的鉴别效果,但是在处理大规模数据时,传统的机器学习算法的时间复杂度较高,产地确证模型分类效率较低。因此本文探讨将机器学习算法进行并行化处理,实现对大规模数据的快速分析建模,同时以并行化的产地确证模型为基础构建大米产地确证平台,实现高效、准确、便捷的大米产地确证,进一步完善地理标志大米产地溯源体系。本文采集了梅河、柳河、辉南、延边四个大米主产区共433份大米样本。将检测的矿物质元素含量数据经过预处理后作为建模的基础数据,运用Hadoop分布式集群技术,分别构建了基于MapReduce并行化算法框架的随机森林算法模型、支持向量机模型与人工神经网络模型,对三个模型进行评估与比较后,最终以分类效果最佳的并行化随机森林算法模型为核心开发地理标志大米产地确证平台,文章的主要内容如下:（1）基于Ma...
【文章来源】：吉林农业大学吉林省
【文章页数】：48 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
BP-ANN模型构建过程图
27Hadoop 集群图 5.2 产地确证平台架构图Fig.5.2 Architecture of origin confirmation platform是为平台各个服务提供管理、分析的资源环境，它是ySQL 数据库，HDFS 分布式文件系统。MySQL 数据由于不受数据类型与数据量的限制，因此用来存储地提供代码基础与技术支持。包括数据读取，数据预处采用 MapReduce 与 JDBC 分别读取 HDFS 与 MyS，缺失值等预处理操作；平台模型采用并行化随机森行分析时，能够快速得到准确的产地鉴别结果。台管理模块，产地确证模型，数据分析模块，权限认户提供服务。其中包括可视化展示，用户登录，曝光等。
（2）在名为 User 的类中注入业务层的类，其中业务层类名为 UserService。（3）在 UserService 业务层中注入持久层名为 UserDao 的类，调用登录用户信息能代码，实现用户登录功能。本平台普通用户与系统管理员都是针对政府检测机构指定人员设置，平台为用户录功能，当用户输入相关正确的用户名与密码信息后，通过后台验证，进入产地首页，否则显示登录失败的错误信息，用户登录界面效果如图 5.4 所示，平台主如图 5.5 所示：
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种基于物联网技术的金昌肉羊可溯源系统[J]. 田建荣. 科技风. 2019(07)
[2]基于类别随机化的随机森林算法[J]. 关晓蔷,庞继芳,梁吉业. 计算机科学. 2019(02)
[3]基于支持向量机的食品安全抽检数据分析方法[J]. 游清顺,王建新,张秀宇,罗曦. 软件工程. 2019(02)
[4]基于农产品防伪溯源系统的应用[J]. 袁园. 电子技术与软件工程. 2019(03)
[5]基于SSH框架的信息技术类在线开放式实验室管理系统分析与设计[J]. 刘伦,陈芳明. 现代信息科技. 2019(01)
[6]人工神经网络发展历史与训练算法概述[J]. 彭驿茹. 科技传播. 2018(21)
[7]大数据时代开放式农业信息知识库构建研究[J]. 陈娉婷,官波,沈祥成,吴亚玲,马海荣,邓丹丹,张月婷,徐桂梅,罗治情. 东北农业科学. 2018(05)
[8]基于人工神经网络算法的车辆空调系统[J]. 郑飞鹏. 汽车电器. 2018(09)
[9]基于机器学习方法的吉林大米产地确证模型研究[J]. 王靖会,臧妍宇,曹崴,崔浩,郑晖,陈美文,于合龙. 中国粮油学报. 2018(09)
[10]云计算的蚕豆虫害可见-近红外光谱分类[J]. 夏吉安,杨余旺,曹宏鑫,韩晨,葛道阔,张文宇. 光谱学与光谱分析. 2018(03)
硕士论文
[1]基于大数据技术的智慧水产养殖系统研究[D]. 茆毓琦.青岛科技大学 2018
[2]基于Hadoop的分布式数据存储系统应用的研究[D]. 邹立民.沈阳工业大学 2018
[3]基于Hadoop的遥感数据分布式存储研究[D]. 李程.山东农业大学 2018
[4]基于随机森林的心脏病预测平台的设计与实现[D]. 罗斌杰.北京邮电大学 2018
[5]高校数字图书馆个性化服务系统的研究与设计[D]. 赵芳.湖南大学 2017
[6]LTE用户行为分析系统的研究与实现[D]. 梁鹏.重庆邮电大学 2017
[7]基于机器学习方法的地理标志大米产地确证技术研究[D]. 吴玥.吉林农业大学 2017
[8]大米质量安全溯源系统的设计与实现[D]. 关静.东北农业大学 2016
[9]基于MapReduce的日志关联分析研究与实现[D]. 谢家全.电子科技大学 2016
[10]基于HDFS的文件管理系统的设计与实现[D]. 孟密密.东南大学 2016
本文编号：3443526
【文章来源】：吉林农业大学吉林省
【文章页数】：48 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
BP-ANN模型构建过程图
27Hadoop 集群图 5.2 产地确证平台架构图Fig.5.2 Architecture of origin confirmation platform是为平台各个服务提供管理、分析的资源环境，它是ySQL 数据库，HDFS 分布式文件系统。MySQL 数据由于不受数据类型与数据量的限制，因此用来存储地提供代码基础与技术支持。包括数据读取，数据预处采用 MapReduce 与 JDBC 分别读取 HDFS 与 MyS，缺失值等预处理操作；平台模型采用并行化随机森行分析时，能够快速得到准确的产地鉴别结果。台管理模块，产地确证模型，数据分析模块，权限认户提供服务。其中包括可视化展示，用户登录，曝光等。
（2）在名为 User 的类中注入业务层的类，其中业务层类名为 UserService。（3）在 UserService 业务层中注入持久层名为 UserDao 的类，调用登录用户信息能代码，实现用户登录功能。本平台普通用户与系统管理员都是针对政府检测机构指定人员设置，平台为用户录功能，当用户输入相关正确的用户名与密码信息后，通过后台验证，进入产地首页，否则显示登录失败的错误信息，用户登录界面效果如图 5.4 所示，平台主如图 5.5 所示：
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种基于物联网技术的金昌肉羊可溯源系统[J]. 田建荣. 科技风. 2019(07)
[2]基于类别随机化的随机森林算法[J]. 关晓蔷,庞继芳,梁吉业. 计算机科学. 2019(02)
[3]基于支持向量机的食品安全抽检数据分析方法[J]. 游清顺,王建新,张秀宇,罗曦. 软件工程. 2019(02)
[4]基于农产品防伪溯源系统的应用[J]. 袁园. 电子技术与软件工程. 2019(03)
[5]基于SSH框架的信息技术类在线开放式实验室管理系统分析与设计[J]. 刘伦,陈芳明. 现代信息科技. 2019(01)
[6]人工神经网络发展历史与训练算法概述[J]. 彭驿茹. 科技传播. 2018(21)
[7]大数据时代开放式农业信息知识库构建研究[J]. 陈娉婷,官波,沈祥成,吴亚玲,马海荣,邓丹丹,张月婷,徐桂梅,罗治情. 东北农业科学. 2018(05)
[8]基于人工神经网络算法的车辆空调系统[J]. 郑飞鹏. 汽车电器. 2018(09)
[9]基于机器学习方法的吉林大米产地确证模型研究[J]. 王靖会,臧妍宇,曹崴,崔浩,郑晖,陈美文,于合龙. 中国粮油学报. 2018(09)
[10]云计算的蚕豆虫害可见-近红外光谱分类[J]. 夏吉安,杨余旺,曹宏鑫,韩晨,葛道阔,张文宇. 光谱学与光谱分析. 2018(03)
硕士论文
[1]基于大数据技术的智慧水产养殖系统研究[D]. 茆毓琦.青岛科技大学 2018
[2]基于Hadoop的分布式数据存储系统应用的研究[D]. 邹立民.沈阳工业大学 2018
[3]基于Hadoop的遥感数据分布式存储研究[D]. 李程.山东农业大学 2018
[4]基于随机森林的心脏病预测平台的设计与实现[D]. 罗斌杰.北京邮电大学 2018
[5]高校数字图书馆个性化服务系统的研究与设计[D]. 赵芳.湖南大学 2017
[6]LTE用户行为分析系统的研究与实现[D]. 梁鹏.重庆邮电大学 2017
[7]基于机器学习方法的地理标志大米产地确证技术研究[D]. 吴玥.吉林农业大学 2017
[8]大米质量安全溯源系统的设计与实现[D]. 关静.东北农业大学 2016
[9]基于MapReduce的日志关联分析研究与实现[D]. 谢家全.电子科技大学 2016
[10]基于HDFS的文件管理系统的设计与实现[D]. 孟密密.东南大学 2016
本文编号：3443526
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