[发明专利]一种构建权重系数综合评价小麦储藏品质的方法在审
申请号: | 201810046231.4 | 申请日: | 2018-01-17 |
公开(公告)号: | CN108154312A | 公开(公告)日: | 2018-06-12 |
发明(设计)人: | 蒋华伟;周同星 | 申请(专利权)人: | 河南工业大学 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q50/02 |
代理公司: | 北京华仲龙腾专利代理事务所(普通合伙) 11548 | 代理人: | 李静 |
地址: | 450001 河南省郑州市高新区*** | 国省代码: | 河南;41 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 权重系数 小麦 综合评价 融合算法 标准差 劣化度 主观性 构建 粮食收购站 传统因素 函数结合 函数误差 融合 判据 合理性 抵消 粮仓 应用 引入 研究 | ||
本发明涉及一种构建权重系数综合评价小麦储藏品质的方法,用标准差来计算权重系数进而综合评价小麦储藏品质的方法,以克服传统因素融合算法中,评价因素单一、权重系数的确定主观性较大的缺陷,传统融合算法中权重系数的确定主观性较强的问题,引入标准差来降低权重系数的误差,将权重系数和劣化度函数结合应用,抵消了由数据离散可能造成的劣化度函数误差,本发明对小麦多因素融合判据中的权重系数进行研究,有利于提高小麦或相关储粮在融合评价中的科学与合理性,能够广泛应用在各粮仓、粮食收购站和粮食局等部门。
技术领域
本发明属于农产品储藏品质检测技术领域,尤其涉及一种构建权重系数综合评价小麦储藏品质的方法。
背景技术
品质状态的正确评估是小麦储藏和检测中的一个重要环节,也是粮食工作者和研究者最关心的问题,准确地判断出小麦的品质状态有助于粮食管理人员及时调整储藏条件、快速处理已变质的小麦,从而降低损失、提高储粮的安全系数。近些年来,国内学者在包括小麦在内的粮食储藏基础特性等方面做了大量的前期研究与探索,并取得了较大进步。如车永和,马晓岚对小麦蛋白的研究[车永和,马晓岚.小麦蛋白质品质研究进展[J].青海农林科技,2001,4:23-25],马宏,张良军,刘翠对脂肪酸值的研究[谈脂肪酸值可作为小麦储藏品质控制的一项指标[J].粮食加工,2013,4(38):73-74.],张钟,程美林,王丽,等人在发芽势方面的研究[张钟,程美林,王丽,等.发芽对小麦品质的影响[J].中国粮油学报,2014,29(1):11-16.],蒋华伟,李战升,甄彤,等对在特殊环境下研究了小麦的一些品质变化[蒋华伟,李战升,甄彤,等.稳态强磁场中小麦储藏生理特性分析[J].中国粮油学报,2015,30(5):102-105.]。这些研究工作在一定程度上给出小麦在不同储藏时期内品质指标的变化,为小麦品质的评估奠定了基础,但是这些研究没有考虑小麦的各种生理生化指标在判断小麦品质的综合作用,仅分析单一的生理或生化指标,不能准确表达出小麦品质的真实状态。
小麦的不同生理生化指标具有复杂的数量关系,且具有一定的模糊性,很难精确描述和计算,所以需要对各指标进行模糊处理,再进一步融合分析获得小麦品质的实际状况,相关的模糊算法在其他领域有着一定的应用。如张平,黄钰铃,陈媛媛,等人用模糊数学对具有复杂成分的水质进行了分析计算[张平,黄钰铃,陈媛媛,等.模糊数学在香溪河库湾富营养化评价中的应用[J].环境科学与技术,2012,35(6):173-179.]。黄必清,何焱,王婷艳评估了多因素下的风电机组状态[黄必清,何焱,王婷艳.基于模糊综合评价的海上直驱风电机组运行状态评估[J].清华大学学报(自然科学版),2015,55(5):543-549.]。卢绪祥,李录平,张晓玲,等人的[卢绪祥,李录平,张晓玲,等.基于相对劣化度模型的大型汽轮机状态综合评价[J].动力工程,2006,26(4):507-510.]尽管这些研究工作给出了对多指标因素的融合评价,但基本上都是采用专家征询法和经验法来确定各因素所占的权重系数,分析结果主观性比较大。因此需要我们针对目前小麦储藏和评价的实际情况提出适用于小麦品质评价的方法。
发明内容
本发明目的在于克服现有技术中存在的不足而提供一种构建权重系数综合评价小麦储藏品质的方法。
本发明的目的是这样实现的:一种构建权重系数综合评价小麦储藏品质的方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤1)、根据GB/T 15684-2015测定小麦的脂肪酸值,根据GB/T 10361-2008测定小麦的降落值,根据GB/T 21119-2007测定小麦的沉降值,根据GB 5009.7-2016测定小麦的还原糖,根据GB/T 5520-2011测定小麦的发芽率;分别得出小麦的脂肪酸值、降落值、沉降值、还原糖和发芽率的参数数据;
步骤2)、计算脂肪酸值、降落值、沉降值、还原糖和发芽率的参数数据的基本数据,包括有平均值ai、标准差bi和缩放后的标准差ci;i=1、2、3、4、5,分别代表脂肪酸值、降落值、沉降值、还原糖和发芽率;
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