公开(公告)号：CN113159546A

公开(公告)日：2021-07-23

申请号：CN202110386361.4

申请日：2021-04-12

Applicant: 北京工商大学

Inventor： 孔建磊 ,  杨成才 ,  王小艺 ,  金学波 ,  王建利 ,  李柳生

IPC: G06Q10/06 ,  G06K9/62 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/02

Abstract: 本发明提出了一种无监督降维密度聚类的农作物供应链危害物风险判断方法，所述方法包括：获取数据样本集合，所述数据样本集合中包含有风险指标；对所述数据样本集合中的风险指标进行向量编码化及标准归一化预处理获得包含有标准化数据向量的数据样本集合；对所述包含有标准化数据向量的数据样本集合进行特征降维，获得包含有高维度特征向量的数据样本集合；对所述包含有高维度特征向量的数据样本集合进行聚类计算筛选获得风险等级聚类中心；对所述风险等级聚类中心周边数据进行邻域搜索，获得风险判断结果。本发明能够对不同农作物及食品的风险情况进行分级评估。

公开(公告)号：CN113159546B

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202110386361.4

申请日：2021-04-12

Applicant: 北京工商大学

Inventor： 孔建磊 ,  杨成才 ,  王小艺 ,  金学波 ,  王建利 ,  李柳生

IPC: G06Q10/0635 ,  G06Q10/0639 ,  G06F18/23 ,  G06F18/2135 ,  G06N3/088 ,  G06Q50/02

Abstract: 本发明提出了一种无监督降维密度聚类的农作物供应链危害物风险判断方法，所述方法包括：获取数据样本集合，所述数据样本集合中包含有风险指标；对所述数据样本集合中的风险指标进行向量编码化及标准归一化预处理获得包含有标准化数据向量的数据样本集合；对所述包含有标准化数据向量的数据样本集合进行特征降维，获得包含有高维度特征向量的数据样本集合；对所述包含有高维度特征向量的数据样本集合进行聚类计算筛选获得风险等级聚类中心；对所述风险等级聚类中心周边数据进行邻域搜索，获得风险判断结果。本发明能够对不同农作物及食品的风险情况进行分级评估。