[发明专利]基于概念层次树的农残数据融合处理方法及其系统

说明书

本发明涉及一种基于概念层次树的农药残留侦测数据融合处理方法与系统，涉及食品安全信息数字化采集与数据处理领域。本发明通过数据格式转换及补充、构建概念层次树、农药衍生物及禁药信息处理、农产品类别归属判定、根据多国MRL标准进行污染等级判定等过程，对农药残留侦测数据进行融合处理，获得农药残留侦测数据中不同层次属性值之间的关系，形成完备、可靠的分析数据集，有利于对农残数据做进一步的统计分析；适用于各食品安全检测单位，用以提高信息采集与处理的效率。

技术领域

本发明涉及食品安全信息数字化采集与数据处理领域，主要涉及一种农药残留数据的融合处理方法与系统。

背景技术

食品中的农药残留是为世界各国所关注的食品安全问题，与人类健康和食品国际贸易密切相关。为保证食品安全，我国各地食品安全检测部门每年都要对食用农产品中的农药残留进行检测，随着信息技术和互联网的快速发展，农药残留检测平台日趋自动化、信息化、网络化，农药残留数据的获取和分析技术也在不断更新、完善和发展，大量农残数据得以采集和存储。而在将全国各检测单位的侦测结果及时采集到数据中心之后，如何通过数据转换及综合处理方法来融合源于单个或多个信息源的检测数据和信息，并进行快速、精准的污染等级判定，从而更好地估计被测目标的性质或评估污染态势是一个亟待解决的问题。

农产品中农药残留的含量是衡量食品安全的重要指标，依据农产品中农残检测结果值同各国、各组织的MRL(Maximum Residue Limit，即最大农药残留限量，指农药在某农产品、食品、饲料中的最高法定允许残留浓度)的对比结果进行污染等级判定，是评估农产品污染态势的常用方法，然而，由于不同国家或组织的MRL标准的数据量较大，且具有较大差异，现有的人工污染等级判定流程十分繁琐、冗杂，耗时较多、效率低下。

数据融合技术是指利用计算机对按时序获得的若干观测信息，在一定准则下加以自动分析、综合，以完成所需的决策和评估任务而进行的信息处理技术。数据融合起源于军事领域的传感器和地理空间数据等“硬”数据，而随着大数据时代的到来，其在源于社会的软数据处理方面也有了新的应用和发展。针对同样的事物可能会有不同的表示(例如：“番茄”同“西红柿”等)，需从逻辑语义层和意义建构理论角度进行解释。而多源侦测结果信息的处理还涉及多种异构数据的转换问题、数据的合并处理或者数据命名、结构或单位的一致性问题等，且通常需要经过归约变换或属性选择以满足业务分析需求。

综上，针对数据进行有效地融合处理，进而梳理整合成一个更有价值的分析数据集，对于进一步的分析研究具有重要的意义。

发明内容

为了克服上述现有技术的不足，本发明提供一种基于概念层次树的农药残留侦测数据的融合处理方法及其系统，通过属性关系映射及层次化分类方法，实现对农药残留数据的融合处理及判定结果存储，形成完备、可靠的分析数据集，为下一步的统计分析奠定基础。

本发明的核心是：本发明实现对农残采集数据的融合处理，具体包括农药、地域等信息的数据格式转换及补充、衍生物及禁药信息处理、农产品类别归属判定、根据多国MRL标准进行污染等级判定等，并在此基础上设计一个农残数据融合处理系统。数据源中多个属性通常可以进行数据归类，各属性值和概念依据抽象程度不同可以构成一个层次结构，概念的这种层次结构通常称为概念树，一般由领域专家提供。通过概念泛化处理，可以使处理的数据体现不同的层次和汇聚密度，有利于发现不同层次属性值之间的关系。本发明基于概念层次树的归纳方法以及多数据源信息的融合处理思想，提供一种农药残留侦测数据融合处理方法，采用本方法对农残数据元组进行归纳处理。本发明通过属性关系映射及层次化分类过程，首先，将一个属性的较具体的值由该属性的概念树中的父概念代替，对相同元组进行合并，构成更宏观的元组；然后，根据合并得到的宏元组规模或实际分析需要，决定是否继续采用该属性的概念树中的父概念替代对应值或根据另一个属性进行概念树提升，最终得到一个覆盖面更广、更有价值的归纳后的宏元组。

本发明的技术方案如下：