追溯信息平衡性智能识别模型研究
2016-03-30陈志刚丁海云
陈志刚 丁海云
【摘 要】本文从追溯信息平衡性进行分析入手,以试点城市、流通节点、经营主体、商品分类、追溯码字五级为分析对象,运用逐级递归式分类演算方法,挖掘流通过程中潜在的平衡性缺陷问题,研发追溯信息平衡性智能识别模型,设计自动生成平衡性缺陷报告和纠正措施,协助管理者有针对性的解决问题,对症下药,确保各级追溯信息平衡有效。
【关键词】追溯信息;平衡性;递归算法
1 平衡性分析与甄别技术研究
近年来,食品安全问题越来越受到全社会的广泛关注,国家有关部门如商务部制定了《肉类蔬菜流通追溯体系管理平台技术要求》,但是也会因为人为或技术不成熟导致一系列的平衡性缺陷,本文将从此方面入手,试图从技术层面来分析和解决此类缺陷。
1.1 平衡性分析
平衡性指追溯信息的肉类蔬菜进场信息在扣除合理的损耗后,与交易信息之间是否相对应。下面从试点城市、流通节点、经营主体、商品、追溯码字等五个方面进行分析:
1.1.1 试点城市
试点城市追溯信息平衡主要是指对整个试点城市而言,各个单独的环节内,追溯信息的肉类蔬菜进场信息在扣除合理的损耗后,与交易信息之间能够保持相对平衡。
1.1.2 流通节点
流通节点追溯信息平衡主要指以单个流通节点为分析对象,考察流通节点下各经营主体的肉类蔬菜进场信息在扣除合理的损耗后,与交易信息之间能够保持相对平衡。
1.1.3 经营主体
经营主体追溯信息平衡主要是指以单个经营主体为分析对象,考察一个时间段内,单个商品类别,在进场信息扣除合理的损耗后,与交易信息之间能够保持相对平衡。
1.1.4 商品
某类商品的平衡是指以某个追溯码字为分析对象,分析单个追溯码字在进场信息扣除合理的损耗后,与交易信息之间能够保持相对平衡。
1.1.5 追溯码字
追溯码字平衡主要是指以批次为单位,从品种、重量、数量等三方面,考察节点追溯信息的肉菜进场登记信息与交易信息之间是否平衡。
1.2 平衡性甄别技术研究
通过对追溯信息的平衡性分析可以看出,试点城市、流通节点、经营商户、商品、追溯码字五者的平衡性关系如图1:
常用的处理层级关系的算法包括逐级递归、迭代、回溯算法、分治算法等,下面对各类算法进行分类研究。
1.2.1 递归算法
递归是一种应用归纳的方法求解问题的技术。递归算法求解问题的基本思想是对于较为复杂,把原问题分解成若干个相对简单且类同的子问题,这样原问题就可递归得到求解。
1.2.2 迭代算法
迭代算法是用计算机解决问题的一种基本方法。它利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点,让计算机对一组指令进行重复执行,在每次执行这组指令时,都从变量的原值推出它的一个新值。
1.2.3 回溯法
回溯法的基本思想:确定了解空间的组织结构后,回溯法就从开始结点出发,以深度优先的方式搜索整个解空间。这个开始结点就成为一个活结点,同时也成为当前的扩展结点。在当前的扩展结点处,搜索向纵深方向移至一个新结点。回溯法即以这种工作方式递归地在解空间中搜索,直至找到所要求的解或解空间中已没有活结点时为止。
1.2.4 分治算法
分治法的基本思想:对于一个输入规模为n的问题,若该问题容易的解决,则直接解决,否则将其分解为k个规模较小的子问题,这些子问题相互独立且与原问题形式相同,递归求解这些子问题,然后将各个子问题的解合并,得到原问题的解。
通过对几类算法的分析,综合各类算法的优缺点,鉴于五级层次关系,本文将运用逐级递归式分类演算方法,智能识别追溯信息平衡性。
2 平衡性潜在缺陷原因分析
平衡性缺陷主要表现为进场数据和交易数据不对称,将导致整个流通追溯链条在环节内脱节。在肉类蔬菜追溯信息中,有三个环节存在较为严重的平衡性问题。
有关平衡性缺陷是由于多方面原因导致的,具体可以从以下几个方面分析:
2.1 技术因素导致的平衡性缺陷
尽管商务部制定了《肉类蔬菜流通追溯体系管理平台技术要求》,规定了肉类蔬菜流通追溯体系各级政府追溯管理平台的功能结构、逻辑关系、数据接口、传输指标、平台设计、安全和维护等方面的技术要求。但肉类蔬菜流通追溯体系是一个新的追溯领域,尚处于摸索阶段,技术不成熟也将导致一系列的平衡性缺陷。
2.2 主体因素导致的平衡性缺陷
由于肉菜追溯系统的使用者非常多:上到政府主管部门,下到肉菜流通企业工作人员。使用者的行业知识水平、对追溯系统的了解程度、对追溯概念的认知程度都大不相同。特别是节点子系统的大部分使用人员信息化应用水平偏低,势必会导致一系列的平衡性缺陷。
2.3 建设因素导致的平衡性缺陷
按照商务部制定肉类蔬菜流通追溯体系建设标准,需要建立商务部、省及市三级体系,以管理平台为主导、以企业解决方案为基础、以流通追溯信息链条完整性管理为重点、以标准规范为支撑。然而由于部分地方基础设施落后,配套资金无法落实等原因,导致一系列的平衡性缺陷。
2.4 监管因素导致的平衡性缺陷
由于相关法律法规不健全,消费者自律意识不强,索证索票、购销台帐等食品安全制度没有有效落实,肉类蔬菜流通追溯体系缺乏有效监管,导致平衡性缺陷。
3 模型研究与实现
3.1 模型研究(图2)
根据以上平衡性分析和缺陷分析,结合实际情形,可以将追溯信息分为进场追溯信息和交易追溯信息,进场追溯信息与交易追溯信息通过进场凭证号进行关联。通过平衡性分析可以得出试点城市、流通节点、经营主体、商品分类、追溯码字由上至下成五级层级结构,可以采用逐级递归式分类演算方法,智能识别追溯信息平衡性。
3.2 模型实现
逐级递归式分类演算方法主要流程:从追溯码字逐级分析平衡性,一旦发现出现平衡性问题,则立即跳出循环,提示平衡性缺陷,主要流程如图3:
追溯码字需要从品种、重量、数量等三方面,考察追溯信息的肉菜进场登记信息与交易信息之间是否平衡,只有当该追溯码字各品种的交易重量、数量之和分别等于进场登记的重量和数量时,才得出该追溯码字平衡,算法流程如图4:
算法描述:算法一为计算单一追溯码字内的所有品种是否达到平衡,通过比较品种内重量、数量在扣除一定损耗后,计算当前品种的平衡性,如果当前追溯码字存在多个品种,需要逐一计算每个品种的平衡性,如果某一品种不平衡,则直接返回,提示当前追溯码字不平衡。算法二为计算追溯码字集合的平衡性,有且当所有追溯码字平衡,才显示本次执行结果为平衡。
4 小结
通过上述对追溯信息平衡性智能识别模型的分析,可以看出,平衡性缺陷既有人为缺陷,也有系统本身缺陷,人为缺陷可以通过技术培训、加强监管等措施来避免,而技术缺陷则需要在开发人员在开发的时候计算好当前品种和集合体的平衡性,在合理的范围内设定一个阈值,允许合理的损耗,即可比避免追溯信息平衡性缺陷问题的存在。
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[责任编辑:杨玉洁]