[发明专利]基于深度集成学习网络的粮油农作物供应链危害物辨识方法及系统在审
| 申请号： | 202110386309.9 | 申请日： | 2021-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN113191926A | 公开（公告）日： | 2021-07-30 |
| 发明（设计）人： | 孔建磊;王小艺;金学波;苏婷立;张家辉;王珍妮 | 申请（专利权）人： | 北京工商大学 |
| 主分类号： | G06Q50/26 | 分类号： | G06Q50/26;G06Q50/02;G06Q30/00;G06Q10/06;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京文慧专利代理事务所(特殊普通合伙) 11955 | 代理人： | 戴丽伟 |
| 地址： | 100036*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于深度集成学习网络的粮油农作物供应链危害物辨识方法，所述方法包括：获取粮油食品在供应链各环节中的参数特征信息生成多源异构数据集；对各属性特征进行向量编码化及标准归一化预处理；对预处理后的多源异构数据集进行多粒度滤波扫描输出扫描结果，并对所述扫描结果进行K折交叉验证获得训练数据；构架多维度特征堆叠提取的深度集成学习网络对所述训练数据进行深度学习后输出多个子模型的学习结果；通过高斯混合对所述多个子模型学习结果进行融合。本发明依托粮油农作物供应链各环节的危害物监测数据，应用深度集成学习算法，提高了危害物辨识准确率和粮油供应链风险评估可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 集成 学习 网络 粮油 农作物 供应 危害 辨识 方法 系统 | ||
【主权项】：
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