[发明专利]基于灰色关联分析的隐马尔可夫模型食品质量评估方法

摘要

本发明公开了一种基于灰色关联分析的隐马尔可夫模型食品质量评估方法，包括：根据灰色关联分析算法和各个影响因素获得所述影响因素对应的指标权重，根据各个指标和所述指标权重获得所述指标对应的风险指数，将所述风险指数作为隐马尔可夫模型的输入数据对所述隐马尔可夫模型进行训练，使用训练之后的隐马尔可夫模型对食品质量进行评估和预测。本发明提供的技术方案更加精准地实现了对食品质量的风险评估，从而有助于提高食品质量评估的准确度和效率。因此，本发明提供的技术方案实现了对食品质量的评估和预测，可以对产生问题的原因和严重性进行分析，提前制定或调整风险控制措施，对食品生产，检验和管理部门提出建议。

主权项

1.一种基于灰色关联分析的隐马尔可夫模型食品质量评估方法，其特征在于，包括：获得参考向量和比较向量，所述参考向量x₀和所述比较向量x_i分别为：x₀＝{x₀(1)，x₀(2)，...，x₀(n)}；x_i＝{x_i(1)，x_i(2)，...，x_i(n)}；其中，n为样本个数，i＝0，1，2，...，m‑1，m为所有指标的个数；对各个指标进行归一化处理，归一化处理公式如下：获得y_i(k)和y₀(k)在k时刻的灰色关联系数，所述灰色关联系数为：其中，ρ∈(0,1)；根据所述灰色关联系数获得序列y₀与序列y_i之间的相关系数，所述相关系数为：根据所述相关系数获得所有指标的相关系数矩阵，所述相关系数矩阵为：根据所述相关系数矩阵获得各个指标对应的指标权重；根据各个指标和所述指标权重获得所述指标对应的风险指数；将所述风险指数作为隐马尔可夫模型的输入数据对所述隐马尔可夫模型进行训练；使用训练之后的隐马尔可夫模型对食品质量进行评估和预测。