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    基于深度學(xué)習(xí)的進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒別技術(shù)研究進(jìn)展

    2022-02-12 22:44:23劉曉靜原志偉張維剛
    中國(guó)食品 2022年1期
    關(guān)鍵詞:品種鑒定進(jìn)出口水產(chǎn)品

    劉曉靜 原志偉 張維剛

    在經(jīng)濟(jì)全球化的大背景下,我國(guó)進(jìn)出口貿(mào)易發(fā)展迅速,其中水產(chǎn)品占據(jù)很大的份額。隨著進(jìn)出口水產(chǎn)品的品種越來越豐富,這在一定程度上增加了水產(chǎn)品品種鑒別的難度,比如在進(jìn)出口貿(mào)易過程中,部分企業(yè)受利益驅(qū)使,存在以假充真、以次充好等問題,嚴(yán)重影響了后續(xù)進(jìn)出口貿(mào)易的發(fā)展。深度學(xué)習(xí)作為一種新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),可以充分模仿人腦機(jī)制的數(shù)據(jù)進(jìn)行解釋,可以解決水產(chǎn)品品種鑒別存在的問題。本文首先介紹了深度學(xué)習(xí)這一技術(shù)的理念,然后分析了進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒別的現(xiàn)狀,最后對(duì)深度學(xué)習(xí)用于進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒別的方法進(jìn)行了介紹。

    一、深度學(xué)習(xí)概述

    1.深度學(xué)習(xí)的概念。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個(gè)新的領(lǐng)域,主要是建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過模仿人腦的機(jī)制來解釋數(shù)據(jù),例如圖像、聲音和文本。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,主要是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次,這些學(xué)習(xí)過程中獲得的信息對(duì)諸如文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標(biāo)是讓機(jī)器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力,能夠識(shí)別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)是一個(gè)復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,在語音和圖像識(shí)別方面取得的效果,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過先前相關(guān)技術(shù)。

    2.深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)。在使用深度學(xué)習(xí)過程中,通過用更多的數(shù)據(jù)或是更好的算法,可以有效提高學(xué)習(xí)算法的結(jié)果,對(duì)某些應(yīng)用而言,深度學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)比其他機(jī)器學(xué)習(xí)方法都要好。并且,深度學(xué)習(xí)更適合無標(biāo)記數(shù)據(jù),因而它并不局限于以實(shí)體識(shí)別為主的自然語言處理領(lǐng)域。

    3.深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域。深度學(xué)習(xí)在搜索技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器翻譯、自然語言處理、多媒體學(xué)習(xí)、語音、推薦和個(gè)性化技術(shù),以及其他相關(guān)領(lǐng)域都得到了廣泛應(yīng)用,并取得了很多成果。深度學(xué)習(xí)使機(jī)器模仿視聽和思考等人類的活動(dòng),解決了很多復(fù)雜的模式識(shí)別難題,使得人工智能相關(guān)技術(shù)取得了很大進(jìn)步。

    二、進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒別現(xiàn)狀

    1.進(jìn)出口水產(chǎn)品貿(mào)易現(xiàn)狀。近年來,國(guó)際水產(chǎn)品市場(chǎng)發(fā)展迅速,有關(guān)進(jìn)出口水產(chǎn)政策也逐步完善,我國(guó)主要進(jìn)出口水產(chǎn)品有鱈魚、金槍魚、鰈魚、三文魚、石斑魚等。隨著貿(mào)易的不斷深入,一部分國(guó)內(nèi)外企業(yè)為了追求更高的利潤(rùn),存在以假充真、以劣充好等現(xiàn)象,如用油魚假冒鱈魚、越南鯰魚冒充中國(guó)斑點(diǎn)叉尾魚、河豚魚標(biāo)識(shí)為安康魚、高汞含量羅非魚和方頭魚被標(biāo)注為紅鯛魚,在一些罐頭、魚子醬、魚糜等加工產(chǎn)品中摻雜廉價(jià)魚肉的狀況也時(shí)有發(fā)生,這對(duì)進(jìn)出口水產(chǎn)品市場(chǎng)的影響極壞。

    2.進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒別現(xiàn)狀。隨著進(jìn)出口水產(chǎn)品品種的增多,傳統(tǒng)的形態(tài)學(xué)和生物學(xué)鑒定已經(jīng)很難滿足進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒別的需求,并且隨著進(jìn)出口貿(mào)易規(guī)模的增加,傳統(tǒng)的人工鑒別也顯得力不從心,所以研發(fā)更加深層次的鑒別技術(shù)以及自動(dòng)化智能化鑒別設(shè)備,逐漸成為進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒別發(fā)展的重要方向。

    3.常見的5種進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒別技術(shù)。(1)普通PCR技術(shù)。PCR技術(shù)也叫聚合酶鏈?zhǔn)椒磻?yīng),作為一種分子生物學(xué)技術(shù),主要用于對(duì)特定DNA進(jìn)行放大。在實(shí)際應(yīng)用過程中,主要是通過合成引物,結(jié)合DNA聚合酶的作用,從而完成對(duì)特異性片段的測(cè)定,進(jìn)而確定水產(chǎn)品的種屬。

    (2)多重PCR技術(shù)。主要是在普通PCR技術(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行研發(fā)的一種新型擴(kuò)增技術(shù),核心在同一反應(yīng)體系中加入多對(duì)引物,從而對(duì)DNA片段進(jìn)行擴(kuò)增。這種技術(shù)可以滿足多個(gè)物種的同時(shí)檢測(cè),可以進(jìn)一步提升水產(chǎn)品品種鑒別的效率。

    (3)實(shí)時(shí)定量PCR技術(shù)。這項(xiàng)技術(shù)是近年來剛剛興起的一種分子檢測(cè)技術(shù),主要是用PCR反應(yīng)液、耐熱DNA聚合酶、4種脫氧核酸苷酸等成分,同時(shí)在 PCR反應(yīng)體系中加入熒光基團(tuán),利用熒光信號(hào)的積累實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)整個(gè)PCR進(jìn)程,最后通過擴(kuò)增曲線對(duì)未知模板進(jìn)行定性或定量分析的方法。

    (4)DNA條形碼技術(shù)。DNA條形碼技術(shù)其實(shí)主要是以染色體組為基礎(chǔ),以一段標(biāo)準(zhǔn)的DNA序列為參考,用比對(duì)的方式,從而快速準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)品種鑒定。這是一種自動(dòng)性很高的生物鑒別技術(shù),與超市掃描條形碼識(shí)別商品具有一定類似性。

    (5)環(huán)介導(dǎo)等溫?cái)U(kuò)增技術(shù)。這項(xiàng)技術(shù)是一種新型的核酸擴(kuò)增技術(shù),在實(shí)際運(yùn)用過程中,通過在恒溫條件下保溫十幾分鐘,就可以完成核酸的擴(kuò)增,具有造價(jià)低、操作簡(jiǎn)單、效率快等優(yōu)勢(shì),是目前應(yīng)用比較廣泛的一種生物鑒別技術(shù)。

    三、基于深度學(xué)習(xí)的進(jìn)出口

    水產(chǎn)品品種鑒別技術(shù)分析

    1.建立數(shù)據(jù)庫。在進(jìn)行品種鑒別的過程中,標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫的建立是鑒別技術(shù)開展的基礎(chǔ),主要是指對(duì)某一品種的標(biāo)準(zhǔn)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行收集,并歸檔處理到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器中,從而為后續(xù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果的比對(duì)提供參考,是確保品種鑒別的基礎(chǔ)和前提。因此,在采用基于深度學(xué)習(xí)的進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒別技術(shù)時(shí),可以先從數(shù)據(jù)庫的建立入手,通過基礎(chǔ)深度學(xué)習(xí)理論,構(gòu)建一個(gè)動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)庫模型,在初始數(shù)據(jù)儲(chǔ)存的基礎(chǔ)上,既可以滿足手動(dòng)數(shù)據(jù)填充,還可以滿足深度學(xué)習(xí)狀態(tài)下數(shù)據(jù)庫的自我填充,從而有效確保進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒別的準(zhǔn)確性和全面性。

    在數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建過程中,第一步要設(shè)置傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫架構(gòu)模型,這一架構(gòu)主要是基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的收集和儲(chǔ)存,基于當(dāng)前進(jìn)出口水產(chǎn)品的實(shí)際品種情況,在水產(chǎn)品類別分類的基礎(chǔ)上,對(duì)每一個(gè)品種水產(chǎn)品的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行收集和儲(chǔ)存,包括形態(tài)、生物狀態(tài)、DNA片段、核酸數(shù)據(jù)等內(nèi)容。在進(jìn)行數(shù)據(jù)收集時(shí),要盡量全面,可以通過不同狀態(tài)的表現(xiàn)進(jìn)行多項(xiàng)數(shù)據(jù)收集和儲(chǔ)存,從而確保后續(xù)鑒別比對(duì)的準(zhǔn)確性。第二步要設(shè)置基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫架構(gòu)模型。在實(shí)際設(shè)置過程中,基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì),在數(shù)據(jù)庫進(jìn)行相應(yīng)構(gòu)建,在滿足手動(dòng)數(shù)據(jù)填充的同時(shí),還可以滿足深度學(xué)習(xí)狀態(tài)下數(shù)據(jù)庫的自我填充。數(shù)據(jù)的自我填充,主要是基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在鑒別過程中對(duì)一些存在鑒別模糊、數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確等特殊情況進(jìn)行自主學(xué)習(xí)填充,從而自動(dòng)細(xì)化分類儲(chǔ)存到對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)庫之中,進(jìn)而有效提升進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒別的準(zhǔn)確性和全面性。

    2.優(yōu)化基礎(chǔ)深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)提取環(huán)節(jié)。進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒定與傳統(tǒng)的生物品種鑒別有所不同,后者大都是對(duì)單一產(chǎn)品進(jìn)行鑒定,并且大部分鑒定只需要從形態(tài)和生物形態(tài)角度入手即可。但是進(jìn)出口水產(chǎn)品的鑒定,不僅過規(guī)模大、數(shù)量多、品種多,并且大部分品種無法根據(jù)形態(tài)和生物形態(tài)進(jìn)行鑒別,這給進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒別帶來了很大的困難,尤其是數(shù)據(jù)的提取,如何選取鑒別樣本是確保鑒別準(zhǔn)確性的關(guān)鍵。因此,在利用基于深度學(xué)習(xí)的進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒別技術(shù)時(shí),可以從數(shù)據(jù)提取環(huán)節(jié)入手,充分發(fā)揮深度學(xué)習(xí)模擬人腦行為計(jì)算的優(yōu)勢(shì),進(jìn)而有效提升進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒別的有效性和準(zhǔn)確性。

    在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化的過程中,首先是針對(duì)根據(jù)形態(tài)和生物形態(tài)就可以進(jìn)行鑒定的水產(chǎn)品品種。對(duì)這一品種進(jìn)行鑒定時(shí),智能機(jī)器人在深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析下,可以直接利用自身的圖像收集系統(tǒng),進(jìn)行大規(guī)模掃描,從而避免把簡(jiǎn)單事情復(fù)雜化,進(jìn)而在確保進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒定準(zhǔn)確性的基礎(chǔ)上,有效提升鑒定效率。其次是針對(duì)形態(tài)和生物形態(tài)差別不大,但是DNA片段差異較大的進(jìn)出口水產(chǎn)品品種。對(duì)這類品種進(jìn)行鑒定時(shí),也是通過智能機(jī)器人的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析,從而確定數(shù)據(jù)提取的實(shí)際方式,進(jìn)而開展有針對(duì)性的數(shù)據(jù)提取,從而進(jìn)一步增強(qiáng)進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒別的效率和質(zhì)量。最后,是針對(duì)形態(tài)、生物形態(tài)和DNA片段差異都不是很大的進(jìn)出口水產(chǎn)品。在進(jìn)行這一類水產(chǎn)品品種鑒定時(shí),需要進(jìn)行多方面數(shù)據(jù)的比對(duì),并且數(shù)據(jù)提取的規(guī)模相對(duì)也比較大,需要進(jìn)行更加細(xì)致的針對(duì)性鑒別,從而有效確保進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒別的準(zhǔn)確性和全面性。

    3.與大數(shù)據(jù)技術(shù)融合,進(jìn)一步提升品種鑒別的水平。在進(jìn)行進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒別時(shí),最為困難的部分還是一些新品種的界定和鑒別,由于缺少有效的數(shù)據(jù)支撐,所以使得鑒別難度較大。因此,在利用基于深度學(xué)習(xí)的進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒別技術(shù)時(shí),可以通過與大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行融合,發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術(shù)的優(yōu)勢(shì),從而在滿足大規(guī)模鑒別的同時(shí),有效提升進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒定的準(zhǔn)確性與有效性。

    在實(shí)際應(yīng)用過程中,主要是利用深度學(xué)習(xí)Caffe框架,先對(duì)進(jìn)出口水產(chǎn)品品種進(jìn)行分類,充分發(fā)揮Caffenet模型的大規(guī)模分類能力,在此基礎(chǔ)上,再配合大數(shù)據(jù)技術(shù)的檢索功能,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)進(jìn)出口水產(chǎn)品按照相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類。另外,在對(duì)新品種進(jìn)行鑒定時(shí),可以利用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以大數(shù)據(jù)技術(shù)為依托,背靠互聯(lián)網(wǎng)中的海量知識(shí)儲(chǔ)備,對(duì)新出現(xiàn)的品種進(jìn)行完善,從而完成品種鑒定。

    總之,在利用基于深度學(xué)習(xí)的進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒別技術(shù)時(shí),不僅要對(duì)深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容和特點(diǎn)有全面了解,還需要結(jié)合當(dāng)前進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒別的實(shí)際現(xiàn)狀,充分發(fā)揮深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì),從而有效解決當(dāng)前進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒別中存在的難點(diǎn)問題,促進(jìn)進(jìn)出口水產(chǎn)品品種鑒定的優(yōu)化與發(fā)展。

    基金項(xiàng)目:2020年度青島海關(guān)科研項(xiàng)目(Qk202024)。

    作者簡(jiǎn)介:劉曉靜(1977-),女,漢族,山東榮成人,大學(xué)本科,工程師,研究方向?yàn)檫M(jìn)出口水產(chǎn)品檢驗(yàn)檢疫與監(jiān)督管理。

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