基于Android平臺的原料乳質量預測系統(tǒng)研究.pdf

1、伴隨我國國民經濟的提高和社會的發(fā)展，居民更加注重健康飲食和生活，乳制品成為日常生活中的必備食品。所有的乳制品都是基于原料乳的再加工生產而成，所以原料乳的質量成為保證乳制品的味道口感，品質及其安全性和營養(yǎng)價值的關鍵因素。原料乳的收購是關系乳品質量的關鍵環(huán)節(jié)，保障乳品質量的第一步。在原料乳檢測中影響質量的關鍵因素主要有蛋白質、脂肪、酸度、菌落總數、芽孢數和入廠溫度。由于我國奶牛養(yǎng)殖散戶居多而原料乳保質期極短，原料乳生產后不及時上交或在其運輸

2、過程中，奶品質極有可能下降。僅僅依靠質量的檢測遠遠無法保障品質，只有未雨綢繆才能及時的發(fā)現問題，及時進行調整，從而減少不必要的乳品安全問題。
　　隨著移動互聯(lián)網的蓬勃發(fā)展，現代化企業(yè)管理發(fā)展必須依靠移動互聯(lián)網技術。Android平臺對外統(tǒng)一開放且開發(fā)快捷擴展性好的優(yōu)點使基于Android平臺的系統(tǒng)開發(fā)成為一個極其富有發(fā)展前景的領域。因此，本課題研究的基于Android手機平臺的原料乳質量預測系統(tǒng)可使奶牛飼養(yǎng)員、原料乳收購員和企業(yè)驗

3、收員每人手持終端，不受地域限制，實時對原料乳質量進行監(jiān)控預測，方便快捷。
　　首先，論文介紹了原料乳質量預測模型所需要確定的關鍵因素和預測技術。通過分析原料乳的組成和加工過程確定影響原料乳質量的關鍵因子。介紹當下流行的預測技術，通過分析對比確定適用于本系統(tǒng)開發(fā)的預測技術。
　　其次，結合當下流行的神經網絡技術，對乳品質量進行了預測仿真實驗。根據人工神經網絡具有自學習能力特征，并結合乳品生產特點，以影響原料乳質量的關鍵因子數據

4、和12h后關鍵因子變化數據為實驗數據，用歸一法對數據做預處理后再訓練BP神經網絡質量預測模型，仿真各個關鍵因子之間的相互作用關系。采用遺傳算法對BP網絡模型進行了優(yōu)化。通過結果數據對比分析確定應用GA-BP網絡建立原料乳質量預測模型有效可行。綜合分析預測數據為原料乳質量做品質評級，更加直觀的表現出原料乳是否達到要求。
　　再次，對基于Android平臺的原料乳質量預測系統(tǒng)進行嚴格的測試，并設計實現系統(tǒng)數據庫。對系統(tǒng)進行詳細的功能性