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      基于數(shù)據(jù)拓撲的煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯模型設(shè)計

      2020-11-13 03:38:57王時駿程思軍鐘琳張立冬魏佳
      微型電腦應(yīng)用 2020年10期
      關(guān)鍵詞:生產(chǎn)質(zhì)量煙草企業(yè)

      王時駿 程思軍 鐘琳 張立冬 魏佳

      摘要:為提高煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯能力,提出基于數(shù)據(jù)拓撲的煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯模型。構(gòu)建煙草生產(chǎn)流程的數(shù)據(jù)拓撲模型,利用數(shù)據(jù)拓撲模型進行煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量信息采樣,為追溯系統(tǒng)提供可用數(shù)據(jù)。通過計算生產(chǎn)質(zhì)量追溯初始分布值的估計值獲取生產(chǎn)追溯強度及分布結(jié)果,在此基礎(chǔ)上,分析追溯系統(tǒng)的頻率分布,綜合上述步驟實現(xiàn)煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯。仿真結(jié)果表明,采用該方法進行煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯的實時性較好,動態(tài)追溯能力較強,對產(chǎn)品質(zhì)量的信息定位能力較好。

      關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)拓撲;煙草企業(yè);批次;生產(chǎn)質(zhì)量;追溯模型

      中圖分類號:TP399

      文獻標(biāo)志碼:A

      DesignofTraceabilityModelforBatchProductionQualityof

      TobaccoEnterprisesBasedonDataTopology

      WANGShijun,CHENGSijun,ZHONGLin,ZHANGLidong,WEIJia

      ChinaTobaccoHubeiIndustrialCo.Ltd.,Wuhan430040,China

      Abstract:Inordertoimprovethetraceabilityabilityofbatchproductionqualityoftobaccoenterprises,atraceabilitymodelofbatchproductionqualityoftobaccoenterprisesbasedondatatopologyisproposed.Thedatatopologymodeloftobaccoproductionprocessisconstructed,andthedatatopologymodelisusedtosamplethebatchproductionqualityinformationoftobaccoenterprises,whichprovidesavailabledataforthetraceabilitysystem.Bycalculatingtheestimatedvalueoftheinitialdistributionvalueofproductionqualitytraceability,theproductiontraceabilityintensityanddistributionresultsareobtained.Onthisbasis,thefrequencydistributionoftraceabilitysystemisanalyzed,andtheabovestepsaresynthesizedtorealizebatchproductionqualitytraceabilityintobaccoenterprises.Thesimulationresultsshowthattherealtimeperformanceoftobaccoenterprisebatchproductionqualitytraceabilityisbetterbyusingthismethod.Thedynamictraceabilityabilityisstrong,andtheinformationpositioningabilityofproductqualityisbetter.

      Keywords:datatopology;tobaccoenterprise;batch;productionquality;traceabilitymodel

      0引言

      隨著煙草企業(yè)的改革發(fā)展,對煙草企業(yè)的生產(chǎn)和管理提出了更高的要求[1],需要對煙草企業(yè)的批次生產(chǎn)質(zhì)量進行優(yōu)化追溯設(shè)計,提高煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量的全程監(jiān)控能力,保障煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量的質(zhì)量和安全,研究煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量的全程追溯體系具有重要意義[23]。

      煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量的追溯體系是建立在煙草企業(yè)批次產(chǎn)品的信息特征提取基礎(chǔ)上,設(shè)計基于物聯(lián)網(wǎng)和RFID標(biāo)簽識別的煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量分布大數(shù)據(jù)全程追溯體系,采用物聯(lián)組網(wǎng)檢測技術(shù)進行煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量分布大數(shù)據(jù)空間融合[4]。傳統(tǒng)方法中,對煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯方法主要有模糊跟蹤識別方法、物聯(lián)網(wǎng)追溯方法等,以根據(jù)RFID標(biāo)識對煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量的歷史情況、所處的場所進行全程追溯追蹤,但上述方法進行煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯時,存在數(shù)據(jù)定位精度低,時間開銷較大的問題[5]。

      針對上述問題,本文提出基于數(shù)據(jù)拓撲的煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯模型。經(jīng)仿真實驗分析,展示了本文方法在提高煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯能力方面的優(yōu)越性能。

      1煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯過程數(shù)值模擬

      1.1煙草生產(chǎn)流程的數(shù)據(jù)拓撲模型

      煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量全程追溯的概念指的是還原煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量的整個生產(chǎn)加工和流通的過程[67]。為實現(xiàn)基于數(shù)據(jù)拓撲的煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯,采用網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)進行煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量分布特征信息采集,煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯體系的UHFRFID標(biāo)簽識別模型是一個系統(tǒng),由感知層、網(wǎng)絡(luò)層及應(yīng)用層三個部分所組成[8]??傮w結(jié)構(gòu)如圖1所示。

      在煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量全程追溯過程中,采用三層網(wǎng)絡(luò)體系設(shè)計方法,在信息感知層進行煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯信息采樣,采用射頻標(biāo)簽識別技術(shù)進行批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯和特征采集,將采集的追溯源數(shù)據(jù)輸入到中間層中進行自適應(yīng)處理,完成煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量信息分布的空間存儲[9]。

      本文將采用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)重組方法獲取煙草生產(chǎn)全過程質(zhì)量信息監(jiān)控的信息融合集合,并在集合中任意選取訓(xùn)練樣本集,進行生產(chǎn)質(zhì)量追溯的加權(quán)分布矩陣計算,并得到生產(chǎn)質(zhì)量風(fēng)險特征評估值。

      采用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)重組方法進行煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯信息源結(jié)構(gòu)重組,分析其特征分布情況,獲取追溯系統(tǒng)中煙草生產(chǎn)全過程質(zhì)量信息監(jiān)控的信息融合集合如式(1)。

      P={p1,p2,…,pm},m∈N

      (1)

      其中,m為煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯源的規(guī)則性向量集,在融合集合中任意選取質(zhì)量信息屬性集,并作為向量量化特征分解的訓(xùn)練樣本集pm,其中煙草生產(chǎn)全過程質(zhì)量信息的分布式存儲的量化特征集為m,結(jié)合自適應(yīng)的融合調(diào)度方法,得到煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯的加權(quán)分布矩陣形式如式(2)。

      S=mφ×α

      (2)

      在上述公式中,煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯的模糊關(guān)聯(lián)特征量φ=φ1,φ2,…,φn表示煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯的統(tǒng)計特征量;α=α1,α2,…,αn表示模糊決策向量。假設(shè)煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯的分組轉(zhuǎn)發(fā)模型為G(O)=(V,E,LV,LE,μ,η),根據(jù)煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯輸出的異常性進行實時動態(tài)監(jiān)測,在正交分布矩陣的右側(cè)乘T,則得到煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量風(fēng)險特征評估值如式(3)。

      αi=TxG(O)

      (3)

      采用數(shù)據(jù)拓撲挖掘方法,從i個煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯的隨機分布向量,選取j個向量構(gòu)成煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯檢測的變換矩陣A,即:A=φ1,φ2,…,φj,i

      采用相空間重構(gòu)方法實現(xiàn)煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)重組和拓撲設(shè)計,提高煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯的動態(tài)性。

      1.2初始分布值的選取

      在2.1構(gòu)建的數(shù)據(jù)拓撲模型進行煙草企業(yè)批次生產(chǎn)

      質(zhì)量信息采樣。xn-i表示分布大數(shù)據(jù)屬性集的模糊分布自相關(guān)量,ηn-j表示分布大數(shù)據(jù)屬性特征向量的有限學(xué)習(xí)向量分布集,則煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量分布大數(shù)據(jù)信息流重組模型如式(4)。

      xn=a0+∑MARi=1aixn-i+∑MMAj=0bjηn-j

      (4)

      對于煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量分布大數(shù)據(jù)的標(biāo)量時間序列為x(t),t=0,1,…,t,結(jié)合模糊RFID跟蹤識別方法,得到煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量信息分布值的選取函數(shù)如式(5)。

      Xpu=x(t)xnTsc(t)e

      (5)

      其中,sc(t)表示信息匹配檢測時間序列,e表示信息檢測的模糊聚類特征量,T表示追溯源的關(guān)聯(lián)系數(shù),采用模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則調(diào)度方法,進行煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯。

      1.3生產(chǎn)追溯強度及分布計算

      在上述構(gòu)建的煙草生產(chǎn)流程的數(shù)據(jù)拓撲模型及初始分布值獲取的基礎(chǔ)上,進行煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯模型的優(yōu)化設(shè)計。本文提出基于數(shù)據(jù)拓撲的煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯模型。采用大數(shù)據(jù)挖掘方法,得到煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯的初始分布值x(j)的估計值如式(6)。

      x(j)=∑mj-1αj×φj+∑nj=m+1bj×φj

      (6)

      上式是通過最大似然估計方法進行煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯的參量估計,根據(jù)特征估計結(jié)果進行煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯的量化信息降維處理,得到煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯的過程控制模型如式(7)、式(8)。

      Δx=∑nj=m+1(aj-bj)×φj

      (7)

      ε2=∑ni=m+1Eai-bi2

      (8)

      其中,E表示煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯的量化信息維度。

      結(jié)合分組樣本回歸分析方法進行分組檢測,取得ε2的最小值,風(fēng)險評估的最佳統(tǒng)計量bi需要滿足下述條件即式(9)。

      ε2bj=bjE-2ai-bi

      (9)

      因此如式(10)。

      bj=Eαj

      (10)

      根據(jù)以上分析,求得煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯的信息負載分布模型,采用自適應(yīng)尋優(yōu)方法求煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯的統(tǒng)計分布,當(dāng)統(tǒng)計平均值Ex=1,則根據(jù)二乘擬合結(jié)果進行煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量的特征檢測,得到統(tǒng)計特征量如式(11)。

      bj=φTjEx

      (11)

      則生產(chǎn)追溯強度如式(12)。

      Rh=∑nj=m+1EφTxxTφTj

      (12)

      其中,λj是煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯監(jiān)測的特征值x在特征分布區(qū)間R上的第j個原始特征向量值,φj是λj對應(yīng)的原始特征向量值。計算煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯大數(shù)據(jù)的波動系數(shù),能夠描述為q-k1-fq-k,得到質(zhì)量追溯的最優(yōu)分布參量估計值如式(13)。

      (T)=qRh1-fbj

      (13)

      綜上分析,結(jié)合統(tǒng)計特征分析方法進行煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯的信息各種識別和量化評估。

      1.4頻率分布

      建立煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯的信息源特征分布模型,采用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法進行質(zhì)量信息跟蹤識別和大數(shù)據(jù)挖掘,挖掘煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量信息的關(guān)聯(lián)規(guī)則屬性集如式(14)。

      Vp={V1,V2,…,Vp}

      (14)

      基于優(yōu)先級屬性調(diào)度方法,進行數(shù)據(jù)拓撲,得到煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯的源分布結(jié)構(gòu)模型如式(15)。

      XV=[X1,X2,…,XV]=

      x1x2…xV

      x1+τx2+τ…xV+τ

      …………

      x1+(m-1)τx2+(m-1)τ…xM+(m-1)τ

      (15)

      其中V=N-(m-1)τ,構(gòu)建圖拓撲結(jié)構(gòu)模型,干擾分量為p(ek|vk),煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量信息追溯頻率如式(16)。

      μik=1XVVpp(ek|vk)

      (16)

      采用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法進行煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量信息跟蹤識別和大數(shù)據(jù)挖掘,得到追溯輸出描述如式(17)。

      Uvi=βvilog(1+μik∑Kj=1SvieTjRCjnCj),vi∈v,Cj∈C

      (17)

      通過式(17)完成煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯。為檢驗本文方法的有效性及可行性,需進行仿真實驗。

      2仿真實驗與性能分析

      為測試本文方法在實現(xiàn)煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯中的應(yīng)用性能,進行仿真實驗分析。仿真硬件環(huán)境為:選用256MB內(nèi)存,CPU主頻為1.0GHz,操作系統(tǒng)為Windows10的PC端進行仿真實驗。軟件環(huán)境為:利用Matlab/Simulink中simPowerSystemsMl工具箱建立系統(tǒng)仿真模型,并在模型中應(yīng)用MLIB和MTRACE提升本文模型的自動實驗?zāi)芰10],對煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯的樣本信息采樣數(shù)據(jù)庫來自于TobaccoDatabase[11],對煙草企業(yè)批次生產(chǎn)數(shù)據(jù)樣本集大小為1200,煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集規(guī)模為80,信息采樣的時間長度為50,特征重構(gòu)的維數(shù)為12,采樣時間延遲為0.59,對煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯的收斂性判斷閾值為0.75[12],根據(jù)上述仿真環(huán)境和參數(shù)設(shè)定,進行煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量信息采樣和聚類處理,得到原始的煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量信息分布,如圖3所示。

      以圖3的數(shù)據(jù)為輸入,進行本文方法的性能檢測。

      2.1煙草生產(chǎn)質(zhì)量追溯結(jié)果

      以圖3的數(shù)據(jù)作為樣本輸入,進行質(zhì)量追溯,得到以下結(jié)果,如表1所示。

      2.2質(zhì)量追溯的定位精度

      采用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)重組方法進行煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯信息源結(jié)構(gòu)重組,得到數(shù)據(jù)拓撲結(jié)果。采用本文方法進行煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯,通過數(shù)據(jù)拓撲,實現(xiàn)特征重構(gòu),提高了質(zhì)量追溯能力。測試不同方法進行煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯的定位精度,如表2所示。

      分析得知,采用本文方法進行煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯的定位精度較高。

      2.3時間開銷

      采用煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯的時間開銷,如表3所示。

      分析表3得知,本文方法進行煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯的時間開銷較短。由于本文通過煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量的模糊分布自相關(guān)量及有限學(xué)習(xí)向量分布集進行分布大數(shù)據(jù)信息流重組模型,并結(jié)合模糊RFID跟蹤識別方法,選取可用信息分布值,在一定程度上減少了時間的開銷。

      3總結(jié)

      為提高煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量的全程監(jiān)控能力,保障煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量的質(zhì)量和安全,本文提出基于數(shù)據(jù)拓撲的煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯模型。構(gòu)建煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯的統(tǒng)計信息分布模型,采用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)重組方法進行煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯信息源結(jié)構(gòu)重組,建立煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯的信息源特征分布模型,采用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法進行煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量信息跟蹤識別和大數(shù)據(jù)挖掘,結(jié)合統(tǒng)計特征分析方法進行煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量追溯的信息各種識別和量化評估。分析得知,本文方法進行煙草企業(yè)批次生產(chǎn)質(zhì)量全程追溯的數(shù)據(jù)拓撲重構(gòu)能力較好,對產(chǎn)品源的定位精度較高,時間開銷較短。

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      (收稿日期:2019.08.13)

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      商(2016年33期)2016-11-24 22:19:08
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