基于云计算的食品数据分析方法

胶州实验中学 吴启源

基于云计算的食品数据分析方法

胶州实验中学 吴启源

本文提出一种基于云计算的食品数据分析方法，解决了现有技术由于食品安全信息冗杂，食品安全评估以及获取食品安全等级信息的复杂而占用资源多、效率低下、维护成本高的问题，获得了计算效率高，占用资源少，更便于群众迅速及时获取食品安全信息的有益效果。

云计算；食品；数据分析；安全

一、前言

目前，随着社会的发展，食品安全是深受餐饮业界和广大消费者广泛关注的事情，尤其是在“互联网+”时代，餐饮业以触网方式为公众带来生活便利，餐饮业质量及安全水平如何保障，成为整个行业关注的焦点。然而，传统的审查是通过商家提供的照片，这种方式，过于单一，无法获知食品加工生产的真实过程，如果进厂进行调查，耗费人工，费时费力，依然杜绝不了有害食品的生产。食品安全关系着人民群众身体健康和生命安全，关系着经济社会的稳定和谐。在信息不对称的食品市场上，经常出现“逆向选择”现象。由于单个消费者不可能全面掌握有关食品质量的信息，有些食品企业就选择以次充好来牟取利益。当部分企业这样做时，它的竞争对手要是不同步跟进，就会在市场竞争中处于劣势，于是，生产伪劣产品的企业可能赢得市场，真正生产优质产品的企业反倒会被淘汰，这就是所谓“逆向选择”现象。鉴于现有食品安全领域存在的诸多缺点和不足，以及鉴于食品安全预警所涉及领域的广泛性和所要求技术的复杂性，有必要设计一种食品安全预警系统。

二、云计算分析系统

本文设计的云计算分析系统如图1所示，包括信息采集端、云中心和本地终端；云中心分别与信息采集端和本地终端建立通信连接。其中：

(1)信息采集端，用于采集食品信息数据；

(2)云中心，包括信息接收模块、安全评估模块、预警模块和信息储存模块，其中：

图1 云计算分析系统

1)信息接收模块，用于接收食品信息数据；

2)安全评估模块，用于根据食品信息数据对食品进行安全评估，计算相应的食品安全等级信息；

3)预警模块，用于根据食品安全等级信息生成相应的预警信息；

4)信息储存模块，用于储存食品信息数据，以及相应的安全等级信息和预警信息；

(3)本地终端，包括信息查询模块；其中，

信息查询模块用于向云中心发出查询信息，从而获取相应的预警信息，以及食品安全等级信息。

云中心分别与信息采集端和本地终端建立通信连接为通过Internet网络连接。

信息采集端采集的食品相关的信息数据，通过与云中心建立的通信网络，将食品信息数据上传至云中心，云中心中的信息接收模块对食品信息数据进行接收，在需要的情况下，可由云中心的信息储存模块进行储存，由云中心的安全评估模块根据食品信息数据对食品进行安全评估，计算相应的食品安全等级信息以及由云中心的预警模块根据食品安全等级信息生成相应的预警信息；安全等级信息和预警信息也对应储存于云中心的信息储存模块中。群众和监管部门可以通过本地终端的信息查询模块向云中心发出查询信息，从而获取相应的预警信息，以及食品安全等级信息。由于对食品安全信息的储存和处理评定通过云中心来完成，可以大大节省对本地终端计算和储存空间的资源占用。

进一步的，食品信息数据包括食品源头信息数据和食品过程信息数据，所述信息采集端包括多个的源头信息采集模块和/或多个过程信息采集终模块；对应的，

信息采集端的源头信息采集模块,分布在多个地区多种食品来源,用于采集食品源头信息数据，食品源头信息包括食品/饲料中非法添加物、和/或农产品中化学污染物及有害因子、和/或种植中的虫害、和/或养殖中的疫病疫情；

信息采集端的过程信息采集终模块，分布在食品加工过程的各操作环节，用于采集食品过程信息，食品过程信息包括各操作环节中食品的信息数据、各操作环节所处环境的信息数据、各操作环节中操作人员的操作及个人卫生/健康信息数据。

其中，信息采集端的源头信息采集终端包括各类数据采集传感器、各类检测设备及人工输入终端，所述检测设备为农残速测仪、酶标仪、液相/气相确认分析设备、微生物分析仪、液质联用仪、气质联用仪、和原子吸收分光光度计中的至少一个。信息采集端的过程信息采集终端包括各类数据采集传感器、视频/音频监控设备、各类检测设备及人工输入终端。

更进一步扩展，信息采集端还可以包括用以搜集、整理、分析相关食品出口到国外时被扣检货物的监测结果及政府、媒体、行业公布的相关数据的辅助信息采集终端。

为实现对食品的安全评估，获取对应的食品的安全等级，云中心的安全评估模块可由以下几部分构成：(1)评估指标系统生成单元，用于生成针对于食品的评价指标系统，其包括目标层、准则层和指标层，目标层定义为待评估的食品，准则层包括由于原料不合格导致食品处于不安全等级的概率、由于生产不合格导致食品处于不安全等级的概率和由于运输存储不合格导致食品处于不安全等级的概率，所述指标层包括对应于母指标的各项子指标；(2)评价等级系统生成单元，用于生成对应于评价指标系统的评价等级系统，其包括多个评价等级，每一个评价等级对应一个等级模糊子集；(3)指标量化单元，用于根据采集的食品安全信息对子指标对对应母指标的影响程度进行评定，并根据对评定结果进行量化；(4)指标权重计算单元，用于引用层次分析法计算母指标和子指标的权重向量；(5)隶属度矩阵构建单元，用于根据评价指标系统，计算母指标对等级模糊子集的隶属度，构建母指标的隶属度矩阵；(6)模糊综合评价结果计算单元，用于根据隶属度矩阵和权重向量计算模糊综合评价结果；(7)评估单元，用于根据权重向量及模糊综合评价结果向量计算食品的安全等级。

云中心的预警模块在食品安全等级信息大于预设阈值时生成相应的预警信息。

云中心还包括：

云计算管理中心，用于为安全评估模块根据食品信息数据对食品进行安全评估，计算相应的食品安全等级信息动态分配云计算资源，动态分配云计算资源包括计算服务器分配计算量、调用计算服务器的计算资源、以及验证各个计算服务器的计算过程和结果。

本文中，设有的云计算管理中心对服务器的计算资源进行调配，相比于将计算资源置于一个系统平台下而进行视频安全评估和预警的传统方式，能够合理调配资源，运行效率更好，计算更快。

进一步的，本地终端还包括资源调用模块，用于调用本地的资源进行计算并将计算结果上传至云中心。

信息采集端采集的食品源头信息数据和食品过程信息数据，可以通过与云中心建立的通信网络，实时将食品信息数据上传至云中心，云中心中的信息接收模块对食品信息数据进行接收，由云中心的安全评估模块根据食品信息数据对获得食品安全等级信息以及由云中心的预警模块生成相应的预警信息；云中心的信息储存模块进行数据的储存；云中心的云计算管理中心对服务器的计算资源进行合理的评估后调配，以实现更高效率的计算；本地终端通过与云中心的网络连接，信息查询模块向云中心发出查询信息，从而获取相应的预警信息，以及食品安全等级信息。

三、总结

本文提出的基于云计算的食品数据分析系统通过信息采集端采集食品信息数据，通过云中心搭建信息接收模块、安全评估模块、预警模块和信息储存模块对食品信息数据进行处理储存以及生成相关的安全等级信息和预警信息，在本地终端包括了信息查询模块用于获取相应的所述预警信息，以及所述食品安全等级信息；云中心分别与信息采集端和本地终端建立通信连接的技术方案，解决了现有技术由于食品安全信息冗杂，食品安全评估以及获取食品安全等级信息的复杂而占用资源多、效率低下、维护成本高的问题，获得了计算效率高，占用资源少，更便于群众迅速及时获取食品安全信息的有益效果。

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