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    基于食品、藥品安全的信息化平臺(tái)建設(shè)研究*

    2022-05-10 07:28:38陳海濤
    關(guān)鍵詞:瀏覽器分類器藥品

    陳海濤

    (中國食品藥品檢定研究院信息中心 北京 102629)

    1 引言

    當(dāng)前,在食品、藥品安全監(jiān)管體制機(jī)制、法律法規(guī)、政策標(biāo)準(zhǔn)、監(jiān)測評(píng)估、檢驗(yàn)檢測、人才隊(duì)伍、技術(shù)裝備等方面,還存在一些亟待解決的問題[1~3];比如食品、藥品行業(yè)產(chǎn)業(yè)化、規(guī)模化、集約化程度不高,基礎(chǔ)薄弱,產(chǎn)地環(huán)境污染問題較為嚴(yán)重;企業(yè)主體責(zé)任落實(shí)不夠,質(zhì)量安全控制投入不足,管理能力不強(qiáng),行業(yè)誠信道德體系建設(shè)滯后[4~5];危害食品、藥品安全的違法犯罪行為屢禁不止,食品、藥品安全風(fēng)險(xiǎn)隱患依然較多,食品、藥品安全事故時(shí)有發(fā)生,食品、藥品安全監(jiān)管面臨的形勢依然復(fù)雜嚴(yán)峻[6~8]。

    目前,食品、藥品安全的信息化平臺(tái)建設(shè)將逐步建成覆蓋全市各級(jí)食品藥品監(jiān)管部門的統(tǒng)一高效、互聯(lián)互通、協(xié)同共享的食品藥品安全服務(wù)、監(jiān)督管理的行政服務(wù)平臺(tái)[9~10]。根據(jù)食品、藥品安全監(jiān)管信息化建設(shè)趨勢,按照各級(jí)政府的要求并結(jié)合目前實(shí)際情況,充分利用現(xiàn)代信息技術(shù),科學(xué)進(jìn)行頂層設(shè)計(jì),推進(jìn)食品藥品監(jiān)管信息化工作開展,建成食品藥品安全綜合監(jiān)管統(tǒng)一平臺(tái)[11~12],兩級(jí)聯(lián)動(dòng)的監(jiān)控指揮中心,完善三大支撐體系,建成日常監(jiān)管、稽查執(zhí)法、應(yīng)急處理、信息監(jiān)測、信用管理、溯源管理、行政服務(wù)為核心的七大應(yīng)用系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)“一平臺(tái)、兩中心、三大支撐體系、七大應(yīng)用系統(tǒng)”的整體目標(biāo),以全面提升我市食品藥品安全監(jiān)管水平、公共服務(wù)水平和決策水平[13~14]。

    2 信息化平臺(tái)體系架構(gòu)設(shè)計(jì)

    在信息化平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)中,將其劃分為基礎(chǔ)層、數(shù)據(jù)層、數(shù)據(jù)處理層、數(shù)據(jù)應(yīng)用層。具體架構(gòu)示意圖如圖1所示。通過該信息化平臺(tái)實(shí)現(xiàn)食品、藥品安全時(shí)空預(yù)警信息化體系的業(yè)務(wù)架構(gòu)設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)以“食品、藥品健康鏈”為主線的全生命周期信息監(jiān)測預(yù)警,下文將詳細(xì)描述。

    圖1 信息化平臺(tái)體系架構(gòu)設(shè)計(jì)框圖

    在基礎(chǔ)層中,其包含有網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、智能設(shè)備、檢測裝置、存儲(chǔ)設(shè)備等,主要是用于維持信息化平臺(tái)體系架構(gòu)運(yùn)行的硬件裝置等,除此還包含計(jì)算機(jī)、應(yīng)用程序服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫服務(wù)器、通訊協(xié)議、機(jī)房等基礎(chǔ)設(shè)施。

    在數(shù)據(jù)層中,其包含各種不同設(shè)備傳遞的數(shù)據(jù),用于存儲(chǔ)各個(gè)基礎(chǔ)層使用過程中用戶傳遞、錄入的數(shù)據(jù)、智能設(shè)備測量的食品、藥品數(shù)據(jù),這些底層的檢測設(shè)備通過數(shù)據(jù)接口傳遞到數(shù)據(jù)層,為智能設(shè)備提供數(shù)據(jù)接口。在數(shù)據(jù)層中,其還包括數(shù)據(jù)信息系統(tǒng),在該系統(tǒng)中,其還包括監(jiān)控系統(tǒng),如圖2所示。該數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)包含監(jiān)控系統(tǒng),監(jiān)控系統(tǒng)連接有數(shù)據(jù)采集單元、數(shù)據(jù)共享單元,其中數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)有食品相關(guān)數(shù)據(jù)、藥品相關(guān)數(shù)據(jù),在采集過程中,通過食品污染物監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)、藥品污染物監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)或其他食品、藥品污染物監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)。監(jiān)測后的數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)中進(jìn)行共享。這些數(shù)據(jù)包含但不限于食品安全抽檢數(shù)據(jù)、藥品安全抽檢數(shù)據(jù)、進(jìn)出口食品、藥品數(shù)據(jù)、其他監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、食品、藥品狀態(tài)數(shù)據(jù),通過數(shù)據(jù)共享實(shí)現(xiàn)不同單元之間的數(shù)據(jù)共享。

    圖2 數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)構(gòu)架圖

    在數(shù)據(jù)處理層中,其包含了底層設(shè)備或系統(tǒng)所需要的所有功能上的算法和計(jì)算過程,并與上層的數(shù)據(jù)應(yīng)用層進(jìn)行數(shù)據(jù)交互。抽象的說,數(shù)據(jù)處理層就是處理、計(jì)算、管理與數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)相關(guān)的部分,在本文設(shè)計(jì)中,采用了機(jī)械學(xué)習(xí)算法對(duì)食品、藥品數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,比如:決策樹算法模型、Apriori算法、AP聚類分析算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、支持矢量機(jī)算法、Adaboost迭代算法等機(jī)器學(xué)習(xí)方法構(gòu)建預(yù)測預(yù)警模型[15],其數(shù)據(jù)算法模型如圖3所示。

    圖3 數(shù)據(jù)處理模型示意圖

    其中AP聚類分析方法是一種機(jī)器學(xué)習(xí)并且無監(jiān)督的聚類算法,借助于AP聚類分析方法能夠?qū)⒉煌瑓^(qū)域的多類評(píng)價(jià)指標(biāo)按醫(yī)學(xué)發(fā)病程度或者食品、藥物污染情況,按一定的屬性分類,這樣以比較不同區(qū)域的總體食品、藥品情況。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型算法是按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò),該方法利用梯度搜索技術(shù),將網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出值和期望輸出值的誤差均方差為最小。支持矢量機(jī)模型主要用來解決不同數(shù)據(jù)之間的模式識(shí)別問題、函數(shù)回歸問題。利用上述算法模型能夠建立以食品污染、藥品殘留、食品殘留、重金屬污染、微生物致病菌等類別作為輸出層的食品、藥品安全預(yù)警模型[16]。通過各種不同數(shù)據(jù)的訓(xùn)練樣本為考察對(duì)象,建立起不同形式的預(yù)測模型。通過這種方式能夠解決不同任務(wù),處理不同的數(shù)據(jù),并且每種數(shù)據(jù)算法模型中也有著諸多不同的算法,每種算法都適應(yīng)不同的用戶需求。

    上層為數(shù)據(jù)應(yīng)用層,在有的地方也被稱為表示層,在該層,用戶可以通過客戶端來瀏覽訪問層,使得用戶通過瀏覽器來訪問信息化平臺(tái)界面,繼而獲取相關(guān)數(shù)據(jù)信息資源,通過用戶界面顯示數(shù)據(jù)處理結(jié)果。

    3 關(guān)鍵技術(shù)設(shè)計(jì)

    3.1 Adaboost迭代算法的建模

    本文采用Adaboost迭代算法對(duì)信息化平臺(tái)接收的不同數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和計(jì)算,其計(jì)算過程如圖4所示。

    圖4 Adaboost迭代算法流程圖

    1)獲取訓(xùn)練樣本,訓(xùn)練弱分類器;對(duì)N個(gè)食品、藥品的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練、學(xué)習(xí),輸出第一個(gè)弱分類器;在開始算法之前,將每個(gè)食品、藥品樣本的權(quán)重初始化定義為1/m,這樣有利于使每個(gè)食品、藥品樣本都是為等概率的分布,便于下一步工作的計(jì)算和處理。

    用公式表示為

    2)再次訓(xùn)練弱分類器,將分錯(cuò)的食品、藥品樣本和其他的食品、藥品新數(shù)據(jù)匯集在一起,再次構(gòu)成新型的N個(gè)食品、藥品訓(xùn)練樣本,通過對(duì)新型的食品、藥品樣本的學(xué)習(xí),輸出第二個(gè)弱分類器。

    用公式表示為

    3)繼續(xù)訓(xùn)練弱分類器,將步驟1)和步驟2)都分錯(cuò)了的樣本加上剩余的食品、藥品新樣本數(shù)據(jù)重新構(gòu)成新的第N個(gè)訓(xùn)練樣本,通過對(duì)新型的食品、藥品樣本的學(xué)習(xí),輸出第三個(gè)弱分類器。

    4)迭代計(jì)算,根據(jù)上述訓(xùn)練,開始迭代,計(jì)算出不同弱分類器分類的誤差,所計(jì)算出的誤差等于各個(gè)不同分錯(cuò)食品、藥品樣本的權(quán)重和,假設(shè)一個(gè)弱分類器正確分類了一個(gè)權(quán)重大的食品、藥品樣本,則使用該分類器計(jì)算的誤差將會(huì)較小,否則誤差較大。在使用過程中,通常算法迭代的次數(shù)不超過弱分類器的個(gè)數(shù),如果有多個(gè)弱分類出現(xiàn),則按照用戶的需求進(jìn)行選擇。

    步驟2)、3)、4)用公式表示Gm(x)在訓(xùn)練集上的誤差率公式為

    5)歸一化處理:獲取最優(yōu)分類器之后,然后進(jìn)一步地計(jì)算所選取的分類器的權(quán)重,接著再更新各個(gè)不同樣本的權(quán)重,進(jìn)行再歸一化處理。

    歸一化處理后,計(jì)算Gm(x)的系數(shù),am代表Gm(x)在訓(xùn)練后的最終分類器中的關(guān)鍵程度,用公式表示為

    在上述公式中,em≤1/2時(shí),am≥0,通過公式可看出,am與em成反比例關(guān)系。即誤差率越小,分類器在最終分類器中越起到比較大的作用。

    6)迭代判斷:判斷迭代次數(shù)是否等于閾值,如果與閾值相等,則完成迭代計(jì)算,最后的分類器則由迭代過程中所選擇的弱分類器經(jīng)過線性加權(quán)得到的。如果迭代次數(shù)不等于閾值,則重新進(jìn)行迭代計(jì)算。

    3.2 Adaboost迭代算法在信息化平臺(tái)中的應(yīng)用

    基于上述模型的建立,將上述建立的數(shù)據(jù)模型應(yīng)用到上述建立的信息化平臺(tái)的評(píng)估上,則進(jìn)行以下剖析,假設(shè)數(shù)據(jù)樣本如表1所示。

    表1 樣本數(shù)據(jù)表

    在求解時(shí),對(duì)初始化訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行初始化權(quán)值分布,使每個(gè)權(quán)值Wi1=1/N=0,1,其中N=10,i=1,2,3……10,然后分別將m=1,2,3…等值進(jìn)行迭代。在進(jìn)行迭代計(jì)算時(shí),對(duì)于m=1,在權(quán)值分布為D1的訓(xùn)練數(shù)據(jù)上。使用分類器公式G1(x)表示為

    在上述公式中,假設(shè)令閾值為2.5時(shí),則誤差值為0.3,即當(dāng)x<2.5時(shí),G1(x)的值為1,當(dāng)閾值為5.5時(shí),則誤差值為0.4。當(dāng)閾值G1(x)為8.5時(shí),誤差率為0.3。

    然后利用上述公式得出:G1(x)在訓(xùn)練集中上的誤差率e1=P(G1(xi)≠yi)=3*0.1=0.3。然后根據(jù)誤差率e1計(jì)算G1的系數(shù):

    a1表示為G1(x)在最終的分類函數(shù)中占用的權(quán)重為0.4236。然后進(jìn)行下一輪的迭代。然后利用上述方法進(jìn)行迭代計(jì)算,直到計(jì)算到誤差最小為止。

    4 軟件設(shè)計(jì)

    本文設(shè)計(jì)的信息化平臺(tái)的軟件部分可以劃分為系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)訪問層、系統(tǒng)組件庫、數(shù)據(jù)接口、萬維網(wǎng)(World WideWeb,WWW)服務(wù)器、無線應(yīng)用協(xié)議(Wireless Application Protocol,WAP)服務(wù)器[17]六個(gè)部分,其結(jié)構(gòu)示意圖如圖5所示,下面對(duì)其主要技術(shù)進(jìn)行描述。

    圖5 軟件平臺(tái)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

    1)Java EE

    Java EE,其被稱為Java平臺(tái)企業(yè)版(Java Platform Enterprise Edition),能夠支撐企業(yè)級(jí)計(jì)算系統(tǒng)。在本文應(yīng)用中,結(jié)合食藥監(jiān)局大部分業(yè)務(wù)應(yīng)用的現(xiàn)狀以及跨平臺(tái)、跨系統(tǒng)等不同特性的要求、系統(tǒng)操作、系統(tǒng)維護(hù)便捷化、簡易化的需求。該軟件系統(tǒng)滿足食品、藥品處理數(shù)據(jù)、適應(yīng)各種數(shù)據(jù)應(yīng)用、存儲(chǔ)和發(fā)展變化的需要,在本軟件平臺(tái)設(shè)計(jì)中,選擇Java EE體系架構(gòu)作為處理數(shù)據(jù)的操作系統(tǒng)。

    2)DB和OS

    本文的軟件平臺(tái)系統(tǒng)兼容、使用各種不同大型關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(DB)以及各類不同主流服務(wù)器操作系統(tǒng)(OS)。更進(jìn)一步地說,本文軟件系統(tǒng)至少能夠支持各種大型的主流關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,比如:ORACLE、SQL SERVER、MySQL等;除了這些操作系統(tǒng)之外,還能夠支持Windows、Linux等各種操作系統(tǒng)。

    3)Webservice

    在本文的軟件平臺(tái)中,還采用了Web Service技術(shù),Web Service技術(shù)可以將運(yùn)行在各個(gè)不同設(shè)備上的應(yīng)用程序彼此之間互相進(jìn)行數(shù)據(jù)交換或數(shù)據(jù)集成,并不需要額外的、專門的第三方軟件或硬件。WebService交互實(shí)現(xiàn)過程是將WebService遵循SOAP協(xié)議,并且通過XML封裝數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,然后經(jīng)由Http協(xié)議實(shí)現(xiàn)食品、藥品數(shù)據(jù)的傳輸。本文的軟件平臺(tái)根據(jù)Web Service規(guī)范來實(shí)施不同的應(yīng)用程序,這樣能夠使用具有不同語言、不同平臺(tái)或內(nèi)部協(xié)議的軟件平臺(tái),有效地滿足異構(gòu)平臺(tái)數(shù)據(jù)的集成以及各種不同應(yīng)用軟件的交互需求。

    4)B/S結(jié)構(gòu)

    B/S是Brower/Server的縮寫,其中文為瀏覽器/服務(wù)器,該結(jié)構(gòu)是Web廣泛使用后的一種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模式。Web瀏覽器被稱為客戶端最為重要的應(yīng)用軟件。這種架構(gòu)采用采取瀏覽器請(qǐng)求、服務(wù)器響應(yīng)的工作模式。通過使用該用戶,能夠使用戶通過瀏覽器訪問Internet上經(jīng)由Web服務(wù)器產(chǎn)生的圖像、文本、數(shù)據(jù)、圖片、動(dòng)畫、視頻點(diǎn)播和聲音等信息。采用該消息,使得用戶可以在不同的地方操作該平臺(tái),無需安裝特別的專門軟件,維護(hù)、使用都很方便。在應(yīng)用程序中,其工作過程極為便利,通過客戶端發(fā)送食品、藥品數(shù)據(jù)請(qǐng)求,使得用戶在客戶端中的瀏覽器頁面能夠提交表單操作,并向服務(wù)器發(fā)送食品、藥品數(shù)據(jù)請(qǐng)求,然后等待服務(wù)器響應(yīng)。用戶在服務(wù)器端處理發(fā)送來的食品、藥品數(shù)據(jù)請(qǐng)求數(shù)據(jù),在服務(wù)器端端接收并處理食品、藥品數(shù)據(jù)請(qǐng)求數(shù)據(jù)請(qǐng)求。然后利用應(yīng)用服務(wù)器端(通常使用服務(wù)器端技術(shù),如JSP等)對(duì)食品、藥品數(shù)據(jù)請(qǐng)求進(jìn)行數(shù)據(jù)處理并產(chǎn)生數(shù)據(jù)響應(yīng)。而后在服務(wù)器端發(fā)送食品、藥品數(shù)據(jù)響應(yīng),此時(shí),服務(wù)器端能夠把用戶請(qǐng)求的諸如網(wǎng)頁文件、圖片、聲音等數(shù)據(jù)信息返回給瀏覽器,瀏覽器然后再執(zhí)行接收到的HTML文件,供用戶使用。

    5 結(jié)語

    本文基于食品、藥品數(shù)據(jù)利用、稽查、管理便利為目的,以“食品、藥品健康鏈”為主線的全生命周期信息監(jiān)測預(yù)警為手段,構(gòu)建出新型的信息化平臺(tái)架構(gòu)。并將該系統(tǒng)劃分為基礎(chǔ)層、數(shù)據(jù)層、數(shù)據(jù)處理層、數(shù)據(jù)應(yīng)用層。在數(shù)據(jù)處理層中,采用諸如決策樹算法模型、Apriori算法、AP聚類分析算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、支持矢量機(jī)算法或Adaboost迭代算法等機(jī)器學(xué)習(xí)方法來構(gòu)建預(yù)測預(yù)警模型,并設(shè)計(jì)出安全信息化平臺(tái)構(gòu)架。從而實(shí)現(xiàn)食品、藥品安全時(shí)空預(yù)警信息化體系的業(yè)務(wù)架構(gòu)設(shè)計(jì)。

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