Процес машинного навчання для спектроскопічної класифікації сирої їжі в майбутній галузі

Предмети

Анотація

Вступ

На зорі двадцять першого століття агропродовольчий сектор стикається з основними проблемами: по-перше, забезпечення світового населення достатньою кількістю їжі (продовольча безпека) 1, а по-друге, забезпечення безпечності споживання цієї їжі (продовольча безпека) 1, зберігаючи процес виробництва в екологічних обмеженнях. Ці цілі мають бути реалізовані в контексті колосальних технологічних змін, зростаючої нестачі природних ресурсів та постійного розвитку способу життя та звичок споживачів у всьому світі 1,2. Харчова промисловість зобов'язана працювати згідно з, здавалося б, суперечливими очікуваннями, тобто споживачі віддають перевагу продуктам, які (i) зручні та свіжі (мінімально оброблені та упаковані); (ii) все «натуральне» - без консервантів; (iii) потенційно здоровий без негативних наслідків для здоров'я (тобто, з низьким вмістом жиру, солі та цукру); та (iv) виробляються екологічно стійким способом.

Щодо цих питань, Спільний науково-дослідний центр (JRC) Science для звітної політики 3 дослідив 4 сценарії щодо визначення майбутніх викликів у світовій продовольчій системі та вказав на необхідність посилення залежності від Інформаційно-комунікаційних технологій (ІКТ) для забезпечення простежуваності в харчовий ланцюг та можливість тимчасових збоїв або шахрайства та тероризму.

Для реалізації цієї потреби були розроблені розумні датчики, щоб подолати розрив між відповідною інформацією про їжу та потребами споживачів. Подібним чином, значення ІКТ було визнано засобом підвищення операційної ефективності та продуктивності праці в сільськогосподарському секторі/харчовій промисловості в контексті Плану дій щодо впровадження, запропонованого Європейськими технологічними платформами (ЄТП), які є орієнтованими на галузеві форуми, визнана Європейською Комісією ключовими дійовими особами у стимулюванні інновацій, передачі знань та європейської конкурентоспроможності 4. Використання датчиків має життєво важливе значення в харчовій промисловості; їх потенціал проведення неінвазивних вимірювань на, в лінії або на лінії без руйнування харчового продукту є необхідною умовою для харчової промисловості майбутнього 5 .

Результати і обговорення

спектроскопічної

Графік PCA для трьох перших основних компонентів нормалізованих даних після вибору функції за допомогою регресії PLS, навчального набору даних 41 виміру; (A) Графік PC1-PC2, (B) Графік PC1-PC3, (C.) PC2 – PC3 графік та (D) 3-D графік PCA.

З усього вищесказаного можна зробити висновок, що розроблений класифікатор крім досягнення ідеальних оцінок класифікації (точність = 1, F1-бал = 1, чутливість = 1, специфічність = 1, точність = 1, MCC = 1, інформованість = 1, помітність = 1), він також не залежить від умов зберігання зразків з точки зору часу, температури та упаковки (див. Таблицю SI1 для статистичних даних за класами).

Середні ймовірності класів для прогнозів для кожного класу та відповідних стандартних відхилень.

На закінчення вищезазначених результатів щодо узагальнення та ефективності запропонованого трубопроводу та розробленого класифікатора слід підкреслити значення кроку вибору ознак у тандемі з розробкою спеціальних датчиків. Як згадувалося в розділі «Методи», вибрані (41) хвильові номери виявились найбільш підходящими для класифікації 7 видів харчових продуктів, що використовуються тут. Такі результати, як представлені тут та інші в літературі, можуть спонукати виробників датчиків до створення спеціальних датчиків для конкретних застосувань із меншими витратами та розмірами, які можуть працювати оптимально.

Висновки

Методи

Методологія

Перший і до контрольованого зменшення розмірності за допомогою регресії з частковими найменшими квадратами (PLS) застосовували стандартну схему нормалізації нормальних змінних (SNV) 17 і, зокрема, у своїй надійній версії, RNV 18 використовували для нормалізації отриманих спектрів S, відповідно до:

де si є iго спектру і si snv iго нормованого спектра. БЕЗПЕЧНО означає Серединне абсолютне відхилення (божевільне) 33; надійна метрика мінливості одновимірної вибірки кількісних даних s1,s2,…, Сn. MAD обчислюється як:

Вищезазначена схема нормалізації використовується для підвищення якості даних, зменшення корельованої інформації по довжинах хвиль спектрів та усунення мультиплікативного шуму, що походить від процесу збору, властивого для поліпшення подальшого аналізу. Ця ж схема нормалізації даних була використана в іншій роботі нашої лабораторії 34 .

Огляд зменшення розмірності під контролем PLS: (a) середня квадратична помилка в порівнянні з кількістю компонентів (мінімум MSE @ 41 компонент) при десятикратному перехресному підтвердженні, (b) спектри зразків для кожного типу класу, (c) ваги від PLS для кожного коефіцієнта, тобто довжини хвилі.

Зокрема, враховуючи навчальний набір даних \ (\ left (, y_ > \ праворуч), i = 1, \ ldots, l \) з \ (x_ \ in R ^ \) та \ (y \ in \ ліворуч [ < - 1, 1>\ право] ^ \), SVM знаходить рішення такої задачі оптимізації:

Функція φ відображає вектори хi до вищого розмірного простору, C - параметр штрафу терміна помилки та \ (K \ left (, x_> \ right) \ equiv \ varphi \ left (> \ right) ^ \ varphi \ left (> \ right) \ ) - це функція ядра. Є багато функцій ядра, де найчастіше використовуються три:

Модель класифікації SVM оцінена на основі даних тесту з точки зору точності, F1-балу, чутливості, точності, специфічності, коефіцієнта кореляції Метьюса (MCC), інформованості, помітності в цілому та за класом (дані наведені в таблиці SI1) . Крім того, ймовірності класифікатора SVM для кожного зразка (тестового набору) були апроксимовані згідно з підходом до масштабування Платта, щоб пояснити будь-які неправильні класифікації та спробувати інтерпретувати результати.

Матеріали та зразки

З вищезазначеного опису даних, що використовуються в цьому документі, очевидно, що через велику різноманітність походження зразків (різні партії, а в деяких випадках навіть різні періоди часу та люди, що проводять експерименти) та стан (умова відбору зразків за експеримент зіпсованості - що призвело до різних біохімічних властивостей зразків і, отже, різноманітності відповідних спектрів FTIR), було можливо імпортувати цю інформацію в прогнозні моделі для моделювання реальних умов життя, оскільки набори даних були отримані в різних умовах температури, упаковки, часу зберігання і ступінь мікробіологічного забруднення, крім різних партій. Таким чином, можна забезпечити, що незалежно від результатів класифікації, модель буде достатньо надійною та загальною для вхідних даних, оскільки для різних умов зразки (в межах одного типу зразка) погіршуються по-різному, а також їх хімічний профіль. Отже, очевидно, що схема оцінки, дотримана тут і, що більш важливо, є тим, що дані, за якими навчались класифікаційні моделі, є неупередженими (навіть у межах одного типу вибірки) з великою мінливістю, що призводить до розробки класифікатора, який є надійним, загальним і, отже, надійний.

Збір даних - спектроскопія FTIR

Спектральні дані FTIR були зібрані з використанням кристалу ZnSe 45 ° HATR (горизонтальна затухаюча загальна відбивна здатність) (PIKE Technologies, штат Медісон, штат Вісконсин, США), та спектрометра FTIR-6200 JASCO (Jasco Corp., Токіо, Японія). Процес збору спектрів складається з вирізання невеликої порції з кожного зразка і розміщення його на кристалічній пластині, покритій невеликим шматочком алюмінієвої фольги. Конкретний кристал працює при показнику заломлення 2,4 та глибині проникнення 2,0 мкм при 1000 см -1. Потім отримані спектри обробляли та збирали програмним забезпеченням Spectra Manager ™ Code of Federal Regulations (CFR) версії 2 (Jasco Corp.). Відповідний діапазон хвильового числа становить 4000–400 см -1, при цьому накопичено 100 сканувань з роздільною здатністю 4 см-1 та загальним часом інтеграції 2 хв. Спектри FTIR, які використовувались для подальшого аналізу, знаходились у приблизному діапазоні хвильових чисел 2700–1000 см -1, тобто 1700 довжин хвиль (особливості зразків), в результаті видалення піку води, починаючи з

2700 см -1 та ігноруючи діапазон [400–1000 см -1], оскільки це головним чином шум.

Впровадження та продуктивність

Весь конвеєр був реалізований в Python 2.7 із використанням бібліотеки scikit-learn 39. Код не залежить від ОС і вимагає бібліотек, вказаних у вихідному коді та в екземплярах імпорту.