[发明专利]一种生产流通过程中食品所含微生物的生长预测方法

摘要

本发明提供一种生产流通过程中食品所含微生物的生长预测方法，所述方法包括：(1)确定所研究的食品产品及需要预测的微生物危害对象(2)获取试验数据；(3)确定预测模型的输入、输出变量；(4)为输入、输出变量选择模糊子集和隶属度函数；(5)将输入、输出变量分别与其对应的模糊集合置换，形成模糊集合在变量上的隶属度函数；(6)采用“取大‑取小”模糊推理算法；(7)建立输入、输出变量的模糊关系矩阵；(8)重心法解模糊方法进行解模糊；(9)得到微生物数量的预测值。本方法便于在生产流通过程之中及时发现和控制危害，减小危害范围，降低了损失，节约了成本，提高了企业预防和控制食品生产流通过程中微生物风险的能力。

主权项

1.一种生产流通过程中食品所含微生物的生长预测方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)确定所研究的食品产品及需要预测的微生物危害对象，梳理食品的生产流通流程，了解影响微生物动态生长的环境因素；(2)获取食品中微生物的初始数量n_os、环境因素x_m、流程过程中食品微生物数量n_op和流程结束时食品中微生物的数量n_oo；(3)确定预测模型的输入变量与输出变量，输入变量包括环境因素x_m、流程过程中检测时间点距初始时间点的时长δ_p，所述输出变量为在各时间点检测到的食品中微生物的数量n_o；(4)为输入变量与输出变量分别选择合适的模糊子集和隶属度函数；(5)将输入变量、输出变量分别与其对应的模糊集合置换，形成模糊集合在变量上的隶属度函数；(6)定义“与”为取小，“或”为取大，采用“取大‑取小”模糊推理算法；(7)建立输入变量与输出变量的模糊关系矩阵；(8)选用重心法解模糊方法进行解模糊；(9)得到微生物数量的预测值；所述步骤(4)包括：(41)记第m个输入变量的论域输出变量的论域为均为有序集；(42)记第m个输入变量的模糊子集个数为s_m，模糊集合为A_m＝{A_m1,A_m2,...,A_mk,...,A_mSm},k＝1.2,...,s_m；输出变量的模糊子集个数为s_o，模糊集合为B＝{B₁,B₂,...,B_So}；(43)输入变量x_m的论域中的元素x_mj在模糊子集A_mk上的隶属度为所述j为论域中的第j个元素，j＝1,2,…；j∈Z⁺；输出变量n_o的论域中的元素n_oj在模糊子集B_r(r＝1,2,…，s_o)上的隶属度为所述j为论域中的第j个元素，j＝1,2,…；j∈Z⁺；所述步骤(5)为：(51)将输入变量的模糊集合A_m和输出变量的模糊集合B分别记作论域，论域分别记作模糊集合；(52)元素A_mk在模糊子集x_mj上的隶属度为元素B_r在模糊子集n_oj上的隶属度为所述步骤(5)中的所述步骤(7)是这样实现的：(71)将获取的数据分别进行模糊化，第i组(i＝1,2,…，N；i∈Z⁺正整数)数据转化为列向量表示形式：(72)第i组数据的输入变量与输出变量的关系矩阵表示为：第i组数据的输入关系矩阵：第i组数据的输出关系矩阵：(73)第i组数据的模糊关系矩阵为：(74)得到每组数据的模糊关系矩阵后，总的模糊关系矩阵表示为：(75)微生物生长预测模型的输入向量记为R_In，则输出向量R_Out表示为：