物联网架构下的水产品质量安全评估方法研究

发布时间：2017-04-14 20:11

  本文关键词：物联网架构下的水产品质量安全评估方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：水产品作为食品中营养价值比较高的一部分,越来越受到人们的青睐。然而,近几年,水产品质量安全事件频繁发生,不仅给百姓的身体健康带来巨大的危害,同时也给社会的稳定造成了干扰。水产品质量安全评估方法的研究,为预防水产品质量安全事件的发生提供了重要的预警决策,提高了水产品质量,降低了消费者的食用风险。然而,在水产品质量安全评估方法中,采集的数据可能在操作中丢失或破坏,且评估指标较多,本文借助粗糙集理论中不完备信息表填补方法和属性约简方法来完备缺失的数据并对其简化,使得水产品质量安全评估的结果更加真实,准确。本文主要研究了物联网架构下的水产品质量安全评估方法。首先,提出基于粗糙集容差的不相容算法,对水产品质量安全评估中缺失、破损的数据进行填补;然后,对于填补后大量的数据,提出基于粗糙集的属性不重要性算法,进行筛选,简化为评估指标;最后,将具有代表性的评估指标输入到BP神经网络训练、预测,实现了水产品质量安全的评估。同时,研究了水产品质量安全评估物联网感知层、传输层和应用层,并以此构建了水产品质量安全评估物联网架构。
【关键词】：物联网 水产品 评估 粗糙集 BP神经网络
【学位授予单位】：渤海大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.44;TN929.5
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 1 绪论10-22
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 研究现状11-17
• 1.2.1 水产品质量安全评估研究现状11-16
• 1.2.2 物联网在水产品评估应用研究现状16-17
• 1.3 水产品质量安全评估概述17-19
• 1.3.1 水产品质量安全评估定义17
• 1.3.2 水产品质量安全评估主要研究内容17-18
• 1.3.3 水产品质量安全评估研究方法18-19
• 1.3.4 水产品质量安全评估研究意义19
• 1.4 论文组织结构19-20
• 1.5 本章小结20-22
• 2 理论基础概述22-30
• 2.1 缺失数据填补理论概述22-24
• 2.1.1 粗糙集基本理论概述22-23
• 2.1.2 改进的粗糙集填补理论概述23-24
• 2.2 评估指标筛选理论概述24-25
• 2.2.1 粗糙集基本理论概述24
• 2.2.2 改进的粗糙集属性约简理论概述24-25
• 2.3 BP神经网络理论概述25-27
• 2.3.1 BP神经网络概念25-26
• 2.3.2 BP神经网络模型26-27
• 2.4 物联网理论概述27-29
• 2.4.1 物联网概念27-28
• 2.4.2 物联网基本技术28-29
• 2.5 本章小结29-30
• 3 水产品评估缺失数据填补算法研究30-38
• 3.1 缺失数据填补原则30
• 3.2 缺失数据填补算法30-36
• 3.2.1 算法思路和步骤30-32
• 3.2.2 算法实例研究32-34
• 3.2.3 实验结果34-36
• 3.3 本章小结36-38
• 4 水产品评估指标筛选算法研究38-46
• 4.1 评估指标筛选原则38
• 4.2 评估指标筛选算法38-45
• 4.2.1 算法描述和步骤38-40
• 4.2.2 算法实例研究40-42
• 4.2.3 实验结果42-45
• 4.3 本章小结45-46
• 5 水产品质量安全评估方法研究46-54
• 5.1 水产品质量安全评估方法46-53
• 5.1.1 评估方法的思路46-48
• 5.1.2 评估方法实例研究48-52
• 5.1.3 实验结果52-53
• 5.2 本章小结53-54
• 6 水产品质量安全评估物联网体系架构54-62
• 6.1 水产品评估感知层54-56
• 6.2 水产品评估传输层56-57
• 6.3 水产品评估应用层57-58
• 6.4 水产品质量安全评估物联网体系整体架构58-61
• 6.5 本章小结61-62
• 7 结论与展望62-64
• 参考文献64-68
• 攻读硕士学位期间发表学术论文目录68-70
• 攻读硕士学位期间参加的科研项目70-72
• 致谢72-73

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