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申请/专利权人：小仙炖霸州食品有限公司

摘要：本发明涉及燕窝质量检测技术领域，具体为一种自动化燕窝检测与分级系统，系统包括：唾液酸预测分析模块收集燕窝样本的唾液酸含量数据和环境参数，运用回归分析对数据集进行处理，构建唾液酸含量预测模型，计算得到唾液酸含量预测值及波动性指标。本发明中，通过唾液酸预测分析模块，采用高斯过程回归方法对数据集进行回归分析，构建唾液酸含量预测模型，有效处理了小样本数据和高变异性数据的场景，提高了对数据内在复杂性的捕捉能力，增强了预测结果的准确性和可靠性。通过差异性分析模块，能够识别连续检测中燕窝唾液酸含量的变化趋势，有效区分了燕窝唾液酸含量的持续性趋势和暂时性趋势，为准确评估燕窝质量提供依据。

主权项：1.一种自动化燕窝检测与分级系统，其特征在于，所述系统包括：唾液酸预测分析模块收集燕窝样本的唾液酸含量数据和环境参数，运用回归分析对数据集进行处理，构建唾液酸含量预测模型，计算得到唾液酸含量预测值及波动性指标；所述唾液酸预测分析模块包括：样本数据采集子模块收集燕窝样本的唾液酸含量数据和环境参数，记录样本编号、采样时间、唾液酸含量及环境条件，包括温度和湿度多种数据，获取样本数据及环境信息；环境影响分析子模块基于所述样本数据及环境信息，分析环境参数包括温度和湿度对唾液酸含量的影响，识别影响唾液酸含量的关键参数，获取环境因素影响分析结果；唾液酸预测建模子模块基于所述环境因素影响分析结果，运用高斯过程回归方法对数据集进行处理，构建唾液酸含量预测模型，计算唾液酸含量的预测值和波动范围，得到唾液酸含量预测值及波动性指标；所述高斯过程回归方法按照改进的公式I： 进行预测值的均值计算；其中，是预测值的均值，是训练点和测试点间的协方差矩阵，是训练点间的协方差矩阵，为训练集中燕窝样本的当前唾液酸含量测量值，表示每个输入特征对于预测唾液酸含量的重要性权重，通过特征选择算法或特征重要性评估方法确定，是偏置项，通过最小化预测误差的优化过程确定；按照改进的公式II： 计算预测值的协方差，即预测的波动范围，得到唾液酸含量预测值及波动性指标；其中，为预测值的协方差矩阵，为新输入数据点之间的协方差矩阵，为训练数据点与新输入数据点之间的协方差矩阵，为训练数据点之间的协方差矩阵，和为协方差调整因子和偏置项，通过分析训练数据集中的输入特征与目标变量之间的协方差关系确定，通过最小化预测误差的优化过程确定；差异性分析模块对所述唾液酸含量预测值及波动性指标进行差异性分析，识别连续检测中的变化趋势，获取变化趋势分析结果；所述差异性分析模块包括：波动性检测子模块基于所述唾液酸含量预测值及波动性指标，通过差分检测技术，对唾液酸含量预测值与测量值之间的差异进行分析，标记偏差超出预设范围的数据点，使用动态时间弯曲算法，对差分分析后的数据进行时间序列分析，优化匹配过程，并识别其波动性，获取波动性检测结果；所述差分检测技术按照改进的公式III： 计算唾液酸含量预测值与相邻测量值之间的差异，生成偏差序列；其中，表示时刻的唾液酸含量预测值与前一时刻测量值之间的调整后差异，为时刻的唾液酸含量预测值，为时刻的唾液酸含量测量值，是差分检测中参照预测值与当前测量值之间差异重要性的权重系数，通过对历史数据集中的唾液酸含量预测值与当前测量值之间的差异进行统计分析确定，是差分检测中的偏置项，通过优化模型以最小化预测值与当前测量值之间的整体误差确定；所述动态时间弯曲算法按照改进的公式IV： 基于所述偏差序列进行时间序列分析，优化匹配过程，并识别其波动性，得到波动性检测结果；其中，表示序列和之间经过权重调整和偏置项修正后的最小累计距离，和分别代表经过差分检测后的唾液酸含量预测值序列和当前测量值序列，和分别是序列和在时刻的元素，和分别为序列和中元素的权重系数，通过分析序列和中每个时间点数据的变化敏感度和对最终预测结果的贡献度确定，是DTW计算中的偏置项，通过评估时间序列配对的平均匹配误差确定，是序列的长度；趋势变化识别子模块基于所述波动性检测结果，区分燕窝唾液酸含量的持续性趋势和暂时性趋势，包括增长率、下降率和稳定性分析，得到趋势变化识别结果；趋势分析结果整合子模块基于所述趋势变化识别结果，对全部识别的趋势变化进行整理和归纳，分析燕窝唾液酸含量的整体变化趋势，包括识别关键的变化点和稳定期，生成变化趋势分析结果；时间匹配优化模块基于所述变化趋势分析结果，调节数据序列中的时间标记，获取序列时间调整结果；所述时间匹配优化模块包括：时间校正处理子模块基于所述变化趋势分析结果，检查数据时间戳的一致性和准确性，纠正数据收集过程中的时间偏差，生成时间校正记录；时间标记调整子模块利用所述时间校正记录，重新标记数据序列中的时间点，调整时间标记反映唾液酸含量变化的当前时间顺序，消除由于时间标记错误导致的数据错位，获取时间标记调整表；数据对齐完善子模块根据所述时间标记调整表，对全部数据点进行重新排序和对齐，生成序列时间调整结果；检测策略调整模块利用所述序列时间调整结果，根据燕窝样本特性和环境变化调整检测参数，建立检测参数调整方案；异常点检测模块应用所述检测参数调整方案，标记偏离正常范围的唾液酸含量数据，得到异常原因分析结果；预警反馈模块依据所述异常原因分析结果，发送预警信号，实施调整或复检措施，构建预警响应记录；质量等级评定模块综合所述序列时间调整结果、检测参数调整方案和预警响应记录，对燕窝样本进行质量评定和分级，生成燕窝质量等级列表。

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