發(fā)布時(shí)間：2018-07-13 17:02

【摘要】：受冷鏈物流系統(tǒng)和設(shè)備的影響,冷鏈物流中的溫度很可能出現(xiàn)異常,導(dǎo)致羅非魚變質(zhì)。當(dāng)前異常溫度檢測(cè)方法檢測(cè)精度和性能低,不適于實(shí)際應(yīng)用。為此,提出一種新的羅非魚冷鏈物流中的異常溫度檢測(cè)方法,給出羅非魚冷鏈物流中異常溫度數(shù)據(jù)的判據(jù),介紹了模糊ARHMM的結(jié)構(gòu)。通過(guò)中間計(jì)算結(jié)果從三個(gè)不同方面確定羅非魚冷鏈物流中的溫度數(shù)據(jù)是否異常,把各部分正確的運(yùn)算數(shù)據(jù)集看作一個(gè)隸屬度函數(shù),以此描述待檢測(cè)溫度數(shù)據(jù)在該集合的隸屬度;通過(guò)結(jié)合得到的三個(gè)檢測(cè)集確定最終隸屬度,從而實(shí)現(xiàn)羅非魚冷鏈物流中的異常溫度檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用所提方法對(duì)羅非魚冷鏈物流中的異常溫度進(jìn)行檢測(cè),檢測(cè)精度和整體性能均較高。
[Abstract]:Under the influence of cold chain logistics system and equipment, the temperature in cold chain logistics is likely to be abnormal, resulting in the deterioration of tilapia. The current abnormal temperature detection method is not suitable for practical application because of its low accuracy and performance. In this paper, a new method of detecting abnormal temperature in tilapia cold chain logistics is proposed, the criterion of abnormal temperature data in tilapia cold chain logistics is given, and the structure of fuzzy ARHMM is introduced. Whether the temperature data of tilapia cold chain logistics is abnormal or not is determined from three different aspects through the intermediate calculation results. The correct operation data set of each part is regarded as a membership function to describe the membership degree of the temperature data to be detected in the set. Through the combination of the three detection sets to determine the final membership, thus realizing the abnormal temperature detection in tilapia cold chain logistics. The experimental results show that the proposed method is used to detect the abnormal temperature in the cold chain logistics of tilapia, and the detection accuracy and overall performance are higher.
【作者單位】： 廣州工商學(xué)院物流系;
【基金】：廣東省民辦教育專項(xiàng)資金物流管理專業(yè)建設(shè)粵財(cái)教【2013】189號(hào)資助
【分類號(hào)】：TS254.7

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本文編號(hào)：2120114