一种循环水养殖绿色水产品全程追溯系统构建方法与流程

1.本技术属于质量控制技术领域，具体涉及一种循环水养殖绿色水产品全程追溯系统构建方法。


背景技术：

2.现有水产品溯源体系能够实现对水产品的溯源，但涉及的追溯信息较少，大多只记录水产品养殖环节的信息，没有专门针对循环水养殖和绿色水产品的追溯系统。另外，传统的层次分析法中专家打分环节存在着太多的主观性因素，难以做到客观。因此，需要对现有水产品溯源技术中追溯信息的选取方法进行改进以解决上述问题。


技术实现要素：

3.本技术提出了一种循环水养殖绿色水产品全程追溯系统构建方法，采用层次分析法(ahp)对循环水养殖的产业链进行风险分析，构建循环水养殖水产品风险指标评估体系，量化循环水养殖过程中的风险指标，最后根据所计算出的重要性权值对循环水养殖产业链的关键环节与关键信息进行着重控制与记录。
4.为实现上述目的，本技术提供了如下方案：
5.一种循环水养殖绿色水产品全程追溯系统构建方法，包括如下步骤：
6.构建循环水养殖水产品风险指标评估的层次结构模型；
7.根据所述层次结构模型，构建判断矩阵；
8.根据所述判断矩阵，计算所述判断矩阵的最大特征值及追溯体系指标，并基于所述最大特征值对所述判断矩阵进行合理性检验；
9.基于通过合理性检验的所述判断矩阵，根据所述权重向量筛选出对养殖水产品影响大的指标因素，完成水产品追溯系统构建。
10.可选的，根据水产品养殖相关标准，并结合haccp体系对循环水养殖水产品的产业链进行分析，选择养殖阶段、运输阶段、销售阶段作为所述层次结构模型的一级指标，并采用层级结构分析法确定其下各层级的指标。
11.可选的，所述层次结构模型包括目标层、一级指标层和二级指标层；
12.所述目标层为循环水养殖水产品风险指标评估体系；
13.所述一级指标层包括养殖阶段、运输阶段和销售阶段；
14.所述二级指标层包括养殖环境、养殖投入品、细菌病毒微生物、运输途径、运输温度、运输湿度、暂养环境、贮藏温度和贮藏湿度；
15.其中所述养殖环境、所述养殖投入品和所述细菌病毒微生物为所述养殖阶段的下级指标；
16.所述运输途径、所述运输温度和所述运输湿度为所述运输阶段的下级指标；
17.所述暂养环境、所述贮藏温度和所述贮藏湿度为所述销售阶段的下级指标。
18.可选的，构建所述判断矩阵的方法包括：
19.基于所述层次结构模型，对同一层级的各指标关于上一层级中同一准则的重要性进行两两比较，利用差异率法将频数进行差异化分析，根据计算出的差异率结合1-9比较尺度法将重要性量化，构建所述判断矩阵。
20.可选的，所述差异率分析的公式为：
21.差异率＝(b-c)/b
×
100％
ꢀꢀꢀ
(1)
22.其中，b为相比较的两个频数中相对大的值，c为相比较的两个频数中相对小的值。
23.可选的，所述判断矩阵为：
[0024][0025]
其中，a
ij
为第i个指标与第j个指标的重要性比较结果，且a
ji
＝1/a
ij
，i＝1，2，
…
，n，j＝1，2，
…
，n。
[0026]
可选的，计算所述判断矩阵的所述最大特征值及其所述权重向量的方法包括：
[0027]
计算所述判断矩阵中各行各指标的乘积mi：
[0028][0029]
计算乘积mi的n次方根wi：
[0030][0031]
对向量w＝(w1，w2，
…
，wn)
t
进行标准化：
[0032][0033]
追溯体系指标权重即为所述权重向量；
[0034]
计算所述判断矩阵中的所述最大特征值λ
max
：
[0035][0036]
其中，为向量的第i个元素，a为所述判断矩阵，为所述判断矩阵a和追随体系指标权重的乘积。
[0037]
可选的，对所述判断矩阵进行合理性检验的方法为：
[0038]ci
＝(λ
max-n)/(n-1)
ꢀꢀꢀ
(7)
[0039]
其中，n为所述判断矩阵a的阶数；
[0040]
计算合理性比率cr＝ci/ri，其中ri为随机一致性指标；
[0041]cr
≤0.1，表示结果具有满意的合理性；
[0042]cr
＞0.1，则需对所述判断矩阵进行修正。
[0043]
本技术的有益效果为：
[0044]
本技术公开了一种循环水养殖绿色水产品全程追溯系统构建方法，在分析循环水养殖水产品产业链各个具体环节的基础上，利用层次分析法并结合haccp体系和绿色水产品相关标准对产业链环节中涉及的关键信息进行筛选，不仅使追溯信息的选取过程得到了量化，而且避免了传统层次分析法中专家打分环节的主观性，使追溯指标的选取变得更全
面、更科学。本技术构建的多用户、多权限的循环水养殖绿色水产品全程追溯方法，在实现水产品全流程追溯的同时，也能为养殖企业的管理和绿色水产品的认证提供参考和依据，
附图说明
[0045]
为了更清楚地说明本技术的技术方案，下面对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0046]
图1为本技术实施例一种循环水养殖绿色水产品全程追溯系统构建方法流程示意图；
[0047]
图2为本技术实施例中的循环水养殖水产品风险指标评估的层次结构模型示意图。
具体实施方式
[0048]
下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
[0049]
为使本技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本技术作进一步详细的说明。
[0050]
本技术整体思路为：在追溯信息的选取上，采用层次分析法(ahp)对循环水养殖的产业链进行风险分析，构建循环水养殖水产品风险指标评估体系，量化循环水养殖过程中的风险指标，最后根据所计算出的重要性权值对循环水养殖产业链的关键环节与关键信息进行着重控制与记录。此外，结合目前广泛应用的haccp(危害分析和关键控制点)体系与绿色水产品标准完善追溯信息并确定其限值。在ahp中涉及的专家打分环节，具有很大的主观性，本发明通过查阅资料查得2006
‑‑
2018年间中国发生的水产品安全事件，并对造成水产品质量安全的环节进行分类，将频数进行差异化分析，根据结果赋分来代替原有的专家打分环节，在很大程度上避免了层次分析法具有的主观性。
[0051]
如图1所示，本技术技术方案主要包括下述四个步骤：
[0052]
第一步，构建循环水养殖水产品风险指标评估的层次结构模型。
[0053]
水产养殖品从育苗到最后的上市,涉及到品种繁育、苗种投放、饲料配方、水质控制、病害防治和产品捕捞等一系列复杂流程，而且不同地区的不同养殖品种存在较大的差异。本实施例根据绿色水产品标准《ny/t842-2012绿色食品鱼》并结合现有的haccp体系对循环水养殖水产品的产业链进行分析，选择水产品产业链中容易发生风险的养殖阶段、运输阶段、销售阶段作为构建指标体系的一级指标，并采用层级结构来确定其下各层级的指标，最终得到如图2所示的循环水养殖水产品风险指标评估层次结构模型。
[0054]
基于此模型，以循环水养殖水产品风险指标评估体系为目标层，养殖阶段、运输阶段、销售阶段为一级指标层，养殖环境、养殖投入品、细菌病毒等微生物、运输途径、运输温度、运输湿度、暂养环境、贮藏温度、贮藏湿度作为二级指标层，根据层次关系构建判断矩阵。
[0055]
第二步，根据层次结构模型，构建判断矩阵。
[0056]
在本实施例中，对同一层次的各元素关于上一层次中同一准则的重要性进行两两比较，对造成2006
‑‑
2018年间中国水产品安全事件的环节进行分类，利用差异率法将频数进行差异化分析(1)，根据计算出的差异率结合1-9比较尺度法将重要性量化，构造判断矩阵(2)。
[0057]
差异率＝(b-c)/b
×
100％
ꢀꢀꢀ
(1)
[0058]
其中，b为相比较的两个频数中相对大的值，c为相比较的两个频数中相对小的值。
[0059]
判断矩阵a为：
[0060][0061]
其中，a
ij
为第i个指标与第j个指标的重要性比较结果，且a
ji
＝1/a
ij
，i＝1，2，
…
，n，j＝1，2，
…
，n。
[0062]
在本实施例中，重要性含义标度如表1所示。
[0063]
表1
[0064][0065]
第三步，根据判断矩阵，计算判断矩阵的最大特征值及追溯体系指标权重，并基于最大特征值对判断矩阵进行合理性检验。
[0066]
在本实施例中，采用下述步骤1-4计算上述各个判断矩阵的最大特征值λ
max
及追溯体系指标权重然后进行一致性检验，一致性指标ci的计算公式为(7)。
[0067]
1.计算判断矩阵中各行各指标的乘积mi：
[0068][0069]
2.计算乘积mi的n次方根wi：
[0070][0071]
3.对向量w＝(w1，w2，
…
，wn)
t
进行标准化：
[0072][0073]
追溯体系指标权重即为权重向量。
[0074]
4.计算判断矩阵中的最大特征值λ
max
：
[0075]
最大特征值
[0076]
其中，为向量的第i个元素，a为判断矩阵，为判断矩阵a和追溯体系指标权重的乘积。
[0077]
对判断矩阵进行合理检验的方法为：
[0078]ci
＝(λ
max-n)/(n-1)
ꢀꢀꢀ
(7)
[0079]
其中，n为判断矩阵a的阶数。
[0080]
计算合理性比率cr＝ci/ri，其中ri为随机一致性指标。
[0081]cr
≤0.1，表示结果具有满意的合理性。
[0082]cr
＞0.1，则需对判断矩阵进行修正。
[0083]
在本实施例中，1～9阶判断矩阵ri取值如表2所示。
[0084]
表2
[0085][0086]
第四步，基于通过一致性检验的判断矩阵，根据权重向量筛选出对养殖水产品影响大的指标因素，完成水产品追溯系统构建。
[0087]
对计算得到的各指标层的权重向量进行排序，权重向量的数值越大其对应的指标对养殖水产品的影响越大，根据权重向量的排序位次确定在追溯过程中应该着重记录的信息，并在水产品养殖与管理过程中对其进行重点监测、重点控制。
[0088]
本技术在分析循环水养殖水产品产业链各个具体环节的基础上，利用层次分析法并结合haccp体系和绿色水产品相关标准对产业链环节中涉及的关键信息进行筛选，不仅使追溯信息的选取过程得到了量化，而且避免了传统层次分析法中专家打分环节的主观性，使追溯指标的选取变得更全面、更科学。最后，构建了多用户、多权限的循环水养殖绿色水产品全程追溯系统，该系统在实现水产品全流程追溯的同时，也能为养殖企业的管理和绿色水产品的认证提供参考和依据。
[0089]
以上所述的实施例仅是对本技术优选方式进行的描述，并非对本技术的范围进行限定，在不脱离本技术设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本技术的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本技术权利要求书确定的保护范围内。