基于区块链的工厂化香菇溯源系统研究与实现
这是一篇关于香菇,溯源模型,多共识机制,区块链,Merkle树的论文, 主要内容为随着社会经济水平的不断提升,人们对食药用真菌的质量与安全性的关注日益增加,对优质香菇的市场需求量不断增长。为贯彻执行已于2022年9月修订通过的《中华人民共和国农产品质量安全法》,提高工厂化香菇产品质量安全管理能力,研发以区块链为基础的工厂化香菇溯源系统。借助区块链防篡改、可溯源、去中心化的技术优势,解决传统香菇溯源系统存在的数据库中心化存储、数据可靠性低、系统效率低等问题。本文具体研究内容与结果如下:(1)基于区块链的工厂化香菇溯源方案设计及模型构建。通过剖析工厂化香菇供应链各环节质量安全节点,根据溯源指标筛选原则,确定工厂化香菇供应链关键节点溯源信息,设计适合工厂化香菇的溯源编码与标识,对基于区块链的香菇供应链流程等溯源方案进行设计;在传统溯源模型的基础上,嵌入改进的Merkle树存储结构和各环节智能合约,构建基于区块链的工厂化香菇溯源模型。通过模型的构建,增强各环节之间数据的关联性,并确保溯源数据能够在高效的存储和查询之间达成平衡。(2)基于区块链的PBFT共识优化方案设计。针对原始PBFT算法应用在香菇溯源领域中存在的系统吞吐量低、消息复杂度高以及溯源时延高等问题,提出一种基于区块链的多共识机制。该共识机制增加了概率分组和策略分组环节,减轻因频繁更换主节点所带来的共识通信压力,降低共识失败率;分别在组内和组间使用Chain-raft共识和PBFT共识,进一步降低通信复杂度和共识时延。模拟实验证明,多共识机制拥有更低的共识时延和更高的吞吐量,能够提高算法的共识效率和动态性,降低网络通信开销。(3)基于区块链的工厂化香菇溯源系统的设计与实现。结合工厂化香菇供应链的实际需求,确定溯源系统的功能性与非功能性需求,对系统的系统架构、功能模块、系统流程以及数据库进行详细设计;采用经验丰富、成熟可靠的系统开发工具,实施稳健的区块链分布式系统部署,进行基于区块链的工厂化香菇溯源系统开发实现。该系统将香菇溯源方案、区块链香菇溯源模型和多共识机制进行融合,实现工厂化香菇产业的可信溯源,提高工厂化香菇供应链溯源信息的安全性和真实性。
香菇菌棒工厂化生产能源管理系统研发
这是一篇关于能源管理,香菇,菌棒,工厂化生产,能耗预测的论文, 主要内容为本文针对香菇菌棒工厂化生产能源管理信息化程度低、数据分散、统计分析困难、缺少能耗预测方法等问题,结合香菇菌棒工厂化生产能源管理的实际需求,构建了香菇菌棒工厂化生产冷藏工序电能耗预测模型,设计并实现了B/S模式的香菇菌棒工厂化生产能源管理系统,主要研究内容与结果如下:(1)完成了菌棒生产过程中各用能设备的分类、设备能耗数据的采集、管理,设计并实现了能耗数据检索服务。通过对工厂实际设备和能耗相关数据特征的分析,结合公司行政架构信息,基于企业的能源环境数据统一平台、大数据资源平台,完成了菌棒生产过程中各种用能设备和其数据项的编码,设计、开发并部署了能耗数据检索服务,统一了能耗数据结构,完成了3个数据采集API,实现了工厂用能设备的高效管理和能耗数据的低成本采集。(2)构建了香菇菌棒工厂化生产电能耗预测模型。通过数据检索服务获取菌棒生产工厂中冷藏工序强冷间的用电数据,在对数据进行异常值处理、重采样、归一化等预处理后,输入基于双向长短期记忆网络和双阶段注意力机制的DABI-LSTM多变量多步能耗预测神经网络模型,模型基于Encoder-Decoder LSTM,采用编码器解码器结构,编码器使用Bi-LSTM,解码器使用LSTM,在编码器和解码器前同时引入注意力机制为不同序列分配权重,优化输入数据。模型训练完毕后,在验证集中时间窗口为40时,十步内预测结果的评价指标平均绝对误差(MAE)为0.142,说明模型有较好的拟合性能,实现了冷藏工序中强冷间电能耗数据的精确预测。(3)设计并实现了香菇菌棒工厂化生产能源管理系统。通过对香菇菌棒工厂化生产过程的实地调研,对数据特征、目标用户、功能需求、非功能需求进行分析,完成了系统的整体架构、功能模块、数据库等方面的设计。系统共8个模块39个用户页面,分别为用户及权限管理模块、基础数据管理模块、能源管理模块、实时监测模块、统计分析模块、能耗预测模块、报警模块、报表管理模块。基于Spring Boot和vue框架,使用前后端分离的开发方式,使用面向对象的软件设计方法,遵循模块化、组件化、低耦合、高内聚的开发原则,研发了香菇菌棒工厂化生产能源管理系统,实现了菌棒生产能源数据智能化采集、电能耗预测、能源使用规范化管理、用能数据统计分析等。
香菇出菇生产管理系统设计与实现
这是一篇关于香菇,出菇生产,等级识别,卷积神经网络的论文, 主要内容为本论文针对香菇出菇生产信息化程度低、出入预冷库香菇等级识别凭经验导致的香菇出菇生产过程数据手动填报复杂且劳动强度大、统计分析困难、分级不准确等问题,结合山东七河生物科技股份有限公司(以下简称:七河生物)的实际需求,依托山东省重大科技创新工程项目—食用菌智慧工厂化生产关键技术研发与产业化,研究了基于深度卷积神经网络的香菇等级自动识别方法,设计并实现了香菇出菇生产管理系统。主要研究内容与结果如下:(1)构建了基于深度卷积神经网络的香菇等级识别模型。结合香菇出菇生产实际情况,通过模型对比,在迁移学习的基础上使用Res Net50图像分类模型进行了香菇等级识别。在西楼工厂出菇棚中采集到7类香菇等级图像,共2564张。对采集到的香菇等级图像数据进行扩充、训练和测试,识别结果准确率达到了98.13%。为香菇出菇后,出入预冷库的等级识别及处理等操作提供了有效方法,对于节省人力、提高出入库效率具有重要意义。(2)设计了香菇出菇生产管理系统。系统主要功能包括:出菇棚状态管理、上架菌棒管理、香菇培养管理、预冷库管理、香菇等级自动识别、包装管理、仓库结转管理、工作量统计、统计分析等。将出菇生产过程中产生的数据通过生产流程的串联及管理方式的优化,构建了香菇出菇生产专题数据库,包括基础信息设置数据、出菇棚状态管理数据、上架菌棒管理数据、香菇培养管理数据、预冷库管理数据、包装管理数据、仓库结转管理数据、工作量统计数据、统计分析数据等。为出菇过程中的生产管理、统计分析及决策提供了有力的数据支撑。(3)基于Springboot+Vue等技术,研发了香菇出菇生产管理系统。系统实现了出菇生产全流程信息的采集、维护、检索、统计分析,生产业务流程自动流转、网上审批,生产工序及预冷库管理,生产工序工作量自动提报,香菇等级自动识别等功能。本论文取得的成果已应用于七河生物文昌湖出菇工厂、西楼工厂,实现了出菇生产过程的精准化管理,提高了生产效率,降低了人力成本。
香菇菌棒工厂化生产能源管理系统研发
这是一篇关于能源管理,香菇,菌棒,工厂化生产,能耗预测的论文, 主要内容为本文针对香菇菌棒工厂化生产能源管理信息化程度低、数据分散、统计分析困难、缺少能耗预测方法等问题,结合香菇菌棒工厂化生产能源管理的实际需求,构建了香菇菌棒工厂化生产冷藏工序电能耗预测模型,设计并实现了B/S模式的香菇菌棒工厂化生产能源管理系统,主要研究内容与结果如下:(1)完成了菌棒生产过程中各用能设备的分类、设备能耗数据的采集、管理,设计并实现了能耗数据检索服务。通过对工厂实际设备和能耗相关数据特征的分析,结合公司行政架构信息,基于企业的能源环境数据统一平台、大数据资源平台,完成了菌棒生产过程中各种用能设备和其数据项的编码,设计、开发并部署了能耗数据检索服务,统一了能耗数据结构,完成了3个数据采集API,实现了工厂用能设备的高效管理和能耗数据的低成本采集。(2)构建了香菇菌棒工厂化生产电能耗预测模型。通过数据检索服务获取菌棒生产工厂中冷藏工序强冷间的用电数据,在对数据进行异常值处理、重采样、归一化等预处理后,输入基于双向长短期记忆网络和双阶段注意力机制的DABI-LSTM多变量多步能耗预测神经网络模型,模型基于Encoder-Decoder LSTM,采用编码器解码器结构,编码器使用Bi-LSTM,解码器使用LSTM,在编码器和解码器前同时引入注意力机制为不同序列分配权重,优化输入数据。模型训练完毕后,在验证集中时间窗口为40时,十步内预测结果的评价指标平均绝对误差(MAE)为0.142,说明模型有较好的拟合性能,实现了冷藏工序中强冷间电能耗数据的精确预测。(3)设计并实现了香菇菌棒工厂化生产能源管理系统。通过对香菇菌棒工厂化生产过程的实地调研,对数据特征、目标用户、功能需求、非功能需求进行分析,完成了系统的整体架构、功能模块、数据库等方面的设计。系统共8个模块39个用户页面,分别为用户及权限管理模块、基础数据管理模块、能源管理模块、实时监测模块、统计分析模块、能耗预测模块、报警模块、报表管理模块。基于Spring Boot和vue框架,使用前后端分离的开发方式,使用面向对象的软件设计方法,遵循模块化、组件化、低耦合、高内聚的开发原则,研发了香菇菌棒工厂化生产能源管理系统,实现了菌棒生产能源数据智能化采集、电能耗预测、能源使用规范化管理、用能数据统计分析等。
香菇菌棒工厂化生产能源管理系统研发
这是一篇关于能源管理,香菇,菌棒,工厂化生产,能耗预测的论文, 主要内容为本文针对香菇菌棒工厂化生产能源管理信息化程度低、数据分散、统计分析困难、缺少能耗预测方法等问题,结合香菇菌棒工厂化生产能源管理的实际需求,构建了香菇菌棒工厂化生产冷藏工序电能耗预测模型,设计并实现了B/S模式的香菇菌棒工厂化生产能源管理系统,主要研究内容与结果如下:(1)完成了菌棒生产过程中各用能设备的分类、设备能耗数据的采集、管理,设计并实现了能耗数据检索服务。通过对工厂实际设备和能耗相关数据特征的分析,结合公司行政架构信息,基于企业的能源环境数据统一平台、大数据资源平台,完成了菌棒生产过程中各种用能设备和其数据项的编码,设计、开发并部署了能耗数据检索服务,统一了能耗数据结构,完成了3个数据采集API,实现了工厂用能设备的高效管理和能耗数据的低成本采集。(2)构建了香菇菌棒工厂化生产电能耗预测模型。通过数据检索服务获取菌棒生产工厂中冷藏工序强冷间的用电数据,在对数据进行异常值处理、重采样、归一化等预处理后,输入基于双向长短期记忆网络和双阶段注意力机制的DABI-LSTM多变量多步能耗预测神经网络模型,模型基于Encoder-Decoder LSTM,采用编码器解码器结构,编码器使用Bi-LSTM,解码器使用LSTM,在编码器和解码器前同时引入注意力机制为不同序列分配权重,优化输入数据。模型训练完毕后,在验证集中时间窗口为40时,十步内预测结果的评价指标平均绝对误差(MAE)为0.142,说明模型有较好的拟合性能,实现了冷藏工序中强冷间电能耗数据的精确预测。(3)设计并实现了香菇菌棒工厂化生产能源管理系统。通过对香菇菌棒工厂化生产过程的实地调研,对数据特征、目标用户、功能需求、非功能需求进行分析,完成了系统的整体架构、功能模块、数据库等方面的设计。系统共8个模块39个用户页面,分别为用户及权限管理模块、基础数据管理模块、能源管理模块、实时监测模块、统计分析模块、能耗预测模块、报警模块、报表管理模块。基于Spring Boot和vue框架,使用前后端分离的开发方式,使用面向对象的软件设计方法,遵循模块化、组件化、低耦合、高内聚的开发原则,研发了香菇菌棒工厂化生产能源管理系统,实现了菌棒生产能源数据智能化采集、电能耗预测、能源使用规范化管理、用能数据统计分析等。
香菇出菇生产管理系统设计与实现
这是一篇关于香菇,出菇生产,等级识别,卷积神经网络的论文, 主要内容为本论文针对香菇出菇生产信息化程度低、出入预冷库香菇等级识别凭经验导致的香菇出菇生产过程数据手动填报复杂且劳动强度大、统计分析困难、分级不准确等问题,结合山东七河生物科技股份有限公司(以下简称:七河生物)的实际需求,依托山东省重大科技创新工程项目—食用菌智慧工厂化生产关键技术研发与产业化,研究了基于深度卷积神经网络的香菇等级自动识别方法,设计并实现了香菇出菇生产管理系统。主要研究内容与结果如下:(1)构建了基于深度卷积神经网络的香菇等级识别模型。结合香菇出菇生产实际情况,通过模型对比,在迁移学习的基础上使用Res Net50图像分类模型进行了香菇等级识别。在西楼工厂出菇棚中采集到7类香菇等级图像,共2564张。对采集到的香菇等级图像数据进行扩充、训练和测试,识别结果准确率达到了98.13%。为香菇出菇后,出入预冷库的等级识别及处理等操作提供了有效方法,对于节省人力、提高出入库效率具有重要意义。(2)设计了香菇出菇生产管理系统。系统主要功能包括:出菇棚状态管理、上架菌棒管理、香菇培养管理、预冷库管理、香菇等级自动识别、包装管理、仓库结转管理、工作量统计、统计分析等。将出菇生产过程中产生的数据通过生产流程的串联及管理方式的优化,构建了香菇出菇生产专题数据库,包括基础信息设置数据、出菇棚状态管理数据、上架菌棒管理数据、香菇培养管理数据、预冷库管理数据、包装管理数据、仓库结转管理数据、工作量统计数据、统计分析数据等。为出菇过程中的生产管理、统计分析及决策提供了有力的数据支撑。(3)基于Springboot+Vue等技术,研发了香菇出菇生产管理系统。系统实现了出菇生产全流程信息的采集、维护、检索、统计分析,生产业务流程自动流转、网上审批,生产工序及预冷库管理,生产工序工作量自动提报,香菇等级自动识别等功能。本论文取得的成果已应用于七河生物文昌湖出菇工厂、西楼工厂,实现了出菇生产过程的精准化管理,提高了生产效率,降低了人力成本。
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