發(fā)布時間：2018-05-21 05:41

  本文選題：食品藥品安全檢測 + 海量數據��； 參考：《西安工業(yè)大學》2017年碩士論文

【摘要】：如今食品藥品安全事故頻發(fā),究其原因:一是各個地區(qū)檢驗所發(fā)展差距巨大,數據獨立存儲,格式標準不一,造成數據孤島,數據資源難以共享;二是相關檢驗機構沒有深入挖掘相關數據的潛在價值,從事后處理轉變到事前預警上來。針對這些問題,本文研究了基于模糊分類的食品藥品安全評估算法,對海量食品藥品檢驗數據格式標準化,通過分析計算得出風險評估等級,使食品藥品的安全問題得到了有效監(jiān)管和安全預警。論文的主要工作如下:第一,研究了基于模糊分類的食品藥品安全評估算法。對相關數據建立了數學模型,計算了檢測項綜合評價隸屬度,通過模式識別判定了檢品的質量級別。歸納統計出連續(xù)批次各質量等級檢品數量所占比例,對各個質量等級檢品建立了數據可視化模型,比較次等品變化趨勢,結合知識規(guī)則,得到綜合風險評估結果。第二,開發(fā)了基于海量數據分析的食品藥品安全檢測系統,將云計算、Hadoop計算框架、HDFS分布式文件系統、Map/Reduce的計算框架模型和HBase數據庫等相關技術綜合應用到食品藥品安全檢測系統當中,實現了對海量檢驗數據格式標準化,并通過存儲服務器的虛擬化以及數據資源的分布式存儲,解決了底層存儲設施的空間浪費、負載均衡、動態(tài)備份、動態(tài)遷移等問題,使得系統性能穩(wěn)定,且具有較高的可靠性、可擴展性以及良好的交互界面。第三,實驗以某發(fā)酵乳數據集進行了實驗分析,數據集中有20個不同品牌發(fā)酵乳,每個品牌20個批次檢品,每批次20個樣品共計16.8萬數據。通過分析計算得出了這20個品牌檢品的風險等級。實驗結果表明該算法對于食品藥品質量風險評估是有效的。本文在所設計構建的基于海量數據分析食品藥品安全檢測系統,將海量、多樣的檢測數據進行高效存儲,實現大規(guī)模復雜檢測數據查詢的快速和準確響應;通過對現有數據集的分析挖掘,評估檢品風險等級,為食品藥品安全預警提供數據支持,系統具有一定的實用價值。
[Abstract]:Nowadays, food and drug safety accidents occur frequently, the reasons are as follows: first, there is a huge gap in the development of inspection institutes in various regions, the data is stored independently and the format is different, resulting in isolated data islands and difficult to share data resources; The other is that the relevant inspection institutions have not excavated the potential value of the relevant data deeply and changed from the post-treatment to the pre-warning. Aiming at these problems, this paper studies the food and drug safety assessment algorithm based on fuzzy classification, standardizes the format of mass food and drug inspection data, and obtains the risk assessment level through analysis and calculation. Food and drug safety issues have been effectively monitored and early warning. The main work of this paper is as follows: first, the food and drug safety assessment algorithm based on fuzzy classification is studied. The mathematical model of the related data is established, the membership degree of the comprehensive evaluation of the test item is calculated, and the quality grade of the inspection product is determined by pattern recognition. The proportion of the quantity of each quality grade inspection product in successive batches is summed up and the data visualization model is established for each quality grade inspection product. The change trend of the inferior product is compared and the comprehensive risk assessment result is obtained by combining the knowledge rules. Secondly, a food and drug safety detection system based on mass data analysis is developed. In this paper, the computing framework of Hadoop computing framework, HDFS distributed file system, HBase database and other related technologies are comprehensively applied to the food and drug safety inspection system, and the format of mass inspection data is standardized. Through the virtualization of storage server and the distributed storage of data resources, the problems of space waste, load balance, dynamic backup, dynamic migration of the underlying storage facilities are solved, which makes the system performance stable and has high reliability. Extensibility and good interface. Third, the experiment was carried out with a fermented milk data set. There were 20 different brands of fermented milk, 20 batches of each brand, 20 samples per batch, a total of 168000 data. Through the analysis and calculation, the risk grade of the 20 brand inspection products is obtained. Experimental results show that the algorithm is effective for food and drug quality risk assessment. In this paper, the food and drug safety detection system based on mass data is designed and constructed, which stores the massive and diverse detection data efficiently, and realizes the fast and accurate response of large-scale complex detection data query. By analyzing and mining the existing data sets and evaluating the risk grade of the inspection products, the system has certain practical value to provide data support for food and drug safety early warning.
【學位授予單位】：西安工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TS207.3;TP311.13;TQ460.7

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