农产品中农药的最大残留限量标准完备性的定量评价方法
阅读：304发布：2020-05-14
专利汇可以提供农产品中农药的最大残留限量标准完备性的定量评价方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公布了一种农产品中 农药 的最大残留限量标准完备性的定量评价方法，通过对农药残留数据集构造层次树，进行加权处理，建立评价指标IMS，得到加权层次树之间 节点 的权重值；通过节点权重值对农产品中农药残留的最大残留限量标准MRL的制定情况进行比较和评价。采用本发明技术方案，能够对各国制定的 食品安全 中MRL标准的完备性进行比较，从而促进我国食品安全标准与国际接轨。，下面是农产品中农药的最大残留限量标准完备性的定量评价方法专利的具体信息内容。
1.一种农产品中农药的最大残留限量标准完备性的定量评价方法，通过对农药残留数据集构造层次树，进行加权处理，建立评价指标IMS，得到加权层次树之间节点的权重值；通过节点权重值对农产品中农药残留的MRL标准的制定情况进行比较和评价；包括如下步骤：
步骤1、构建层次树：
设有数据集data＝{d1,d2,d3,…,di,…}(i＝1,2,…,n),其中di表示数据集中的数据点；数据集中的数据具有多维属性和层次结构；根据数据结构特点生成层次树；
步骤2、计算层次树节点的权重，生成加权层次树；将层次树中节点的权重作为评价指标IMS；包括：
21)计算层次树中叶子节点的权重：
将叶子节点分成不同的组；对每一组叶子节点定义一个构造函数，表示为式1，将构造函数的函数值作为叶子节点的权重：
yi＝fi(x)(i＝1,2,…,n) (式1)
其中，x表示节点的值，通过自定义的构造函数将初始值映射为yi，并将该值作为节点的权重值；
对不同分组的叶子节点li，应用相应的构造函数进行计算，具体将初始值xli代入式1，得到的函数值作为该叶子节点的权重，表示为式2：
22)计算非叶子节点的权重：非叶子节点权重为该节点下所有孩子节点权重之和；
步骤3、对得到的加权层次树节点之间的权重值进行比较，评价层次树的完备性，节点权重值越大表示完备性越好，反之完备性越差。
2.如权利要求1所述的定量评价方法，其特征是，步骤21)将叶子节点分成不同的组，具体地，针对农药残留数据集分不同的组为同构部分和异构部分；若不同地区相同农产品中含有相同农药，为同构部分；若不同地区相同农产品中含有不同农药，为异构部分。
3.如权利要求2所述的定量评价方法，其特征是，分别定义两类构造函数f(xi)＝logab、f(xj)＝1对叶子节点的权重进行计算；其中， 其中
函数f(xi)＝logab用于计算同构部分的权重值，函数f(xj)＝1用于计算异构部分的权重值。
4.如权利要求4所述的定量评价方法，其特征是，通过添加调控系数来表示不同组数据的重要性；所述调控系数的取值为0.1～10。
5.如权利要求1所述的定量评价方法，其特征是，步骤22)计算其余节点的权重，计算过程具体如下：
通过式1计算得到层次树中叶子节点的权重，以叶子节点所在层由下往上，逐层计算非叶子节点的权重；设节点a为非叶子节点，其权重表示为式3：
式3中， 为节点a的权重； 为节点a下的孩子节点ci的权重。
农产品中农药的最大残留限量标准完备性的定量评价方法
技术领域
背景技术
[0002] 食品安全问题近年来已经成为世界范围内的一个热点问题，许多国家和地区都分别制定法规来限定农产品中农药的最大残留限量(Maximum Residue Limit，以下简称MRL)。MRL标准是指农产品在使用农药后产生的允许存在于农产品表面或内部的这种农药残留的最高量。MRL标准的制定不仅能够有效的控制农产品中农药的残留量，而且可以缩小不同国家或地区(以下简称不同地区)间的通货障碍。目前中国大陆的MRL标准的制定与其他发达国家或地区之间还存在着一定的距离。这些距离既有对农产品分类之间的差异，也有对不同农产品中农药最大残留限量标准的制定之间的差异，这使得对此类数据集的深入研究和对比变得十分重要。通过完善MRL标准的制定推进本国的食品安全标准与国际标准接轨，进一步地推进中国食品业的国际贸易往来。
[0003] MRL标准数据集是不同地区对本地农产品中农药的MRL制定的标准值的集合，该数据集具有层次结构，具体包括地区名称、农产品名称、农药名称以及农药的MRL标准值等属性。根据不同国家对农产品的分类方法不同，可以生成多棵层次树。树中叶子节点表示不同的农产品，非叶子节点表示农产品分类名称，同时每一个叶子节点所表示的农产品中又存在着许多农药残留，这些农药在农产品中可残留的最大量即为该地区对该农产品中存在的这些农药制定的MRL标准。通过比较数据集生成的层次树，可以对不同地区农产品的MRL标准的制定进行对比分析。所以，两个地区农产品中农药的MRL标准的比较问题可以抽象为两棵树比较的问题。
[0004] 目前常用的树比较方法有三种：并置、叠加和动画。并置方法适用于直接对两个数据集进行对比分析，它是通过比较研究这两个数据集生成的层次树结构之间的关系，将其组合成一棵混合树。叠加方法是指将一个数据集叠加到另一个数据集中，以此突出这两个数据集之间的差异。动画法则是使用可视化的手段来展示这两个数据集是怎么从一种层次结构转变为另一种层次结构。同时为了量化多个层次树的对比分析结果，它们引入显示编码可评估分数等方法，例如Tominski提出的TreeVersity方法，使用颜色、指向和其他编码手段对树的节点进行加工，来展现结构树之间的差异和变化。但是，运用这些方法进行对比分析的程度比较宽泛，对于结构不确定或者动态变化的层次结构数据来说不适用。同样地，在没有先定设计的可视化方案下，对动态定量的叶子节点进行深入分析也是十分困难的。
[0005] 综上所述，对于多个地区MRL标准的对比，现有的方法不能得出综合定量的比较结果。
发明内容
[0006] 为了克服上述现有技术的不足，本发明提供一种农产品中农药的最大残留限量标准完备性的定量评价方法，通过数据集构造生成的层次树进行加权处理，建立评价指标IMS(the Integrity Index of MRL Standard)，通过评价指标IMS，对不同地区农产品中农药的MRL标准进行比较，获得定量评价结果。
[0007] 本发明提供的技术方案是：
[0008] 一种农产品中农药的最大残留限量标准完备性的定量评价方法，基于树进行比较，通过对数据集构造生成的层次树进行加权处理，对层次树中的每个节点计算权重值，将得到的权重值作为评价指标IMS，进而通过比较节点权重值对不同地区农产品中农药的MRL标准的制定情况进行比较，权重值越大MRL标准完备性越好；该评价指标的建立过程具体包括如下步骤：
[0009] 步骤1、构建层次树：
[0010] 设有数据集data＝{d1,d2,d3,…,di,…}(i＝1,2,…,n),其中di表示数据集中的数据点。该数据集是一个具有层次结构的数据集，根据其结构特点生成层次树，例如，对于农药残留数据集，每个数据点表示一个农产品，不同地区对同一农产品的分类存在差异，由不同的分类自底向上可构造出不同的层次树。
[0011] 步骤2、计算层次树节点的权重，生成加权层次树；将层次树中节点的权重作为评价指标IMS；
[0012] 首先定义如下变量：
[0013] 表1变量定义及含义说明
[0014]
[0015]
[0016] 1)计算层次树中叶子节点的权重：
[0017] 通过分析数据集中数据点的特点，将叶子节点分成不同的组，例如，在本发明实例中使用的农药残留数据集，叶子节点可以分为两类，同构部分和异构部分。不同地区相同农产品中含有的相同农药视为同构部分，含有的不同农药视为异构部分。对每一组叶子节点定义一个构造函数，其函数值作为叶子节点的权重；该函数方程表示如式1：
[0018] yi＝fi(x) (i＝1,2,…,n) (式1)
[0019] 其中，x表示节点的值，通过自定义的构造函数将初始值映射为yi，并将该值作为节点的权重值。对不同分组的叶子节点li，应用其构造函数进行计算，具体为将初始值 代入公式1，得到的函数值作为该叶子节点的权重，表示为式2：
[0020]
[0021] 2)计算非叶子节点的权重：
[0022] 非叶子节点权重为该节点下所有孩子节点权重之和，具体计算过程如下：
[0023] 通过式1计算得到了层次树中叶子节点的权重，以叶子节点所在层为基础，由下往上，逐层计算非叶子节点的权重。设节点a为非叶子节点，其权重表示为式3：
[0024]
[0025] 式3表示，节点a的权重为该节点下所有孩子节点ci的权重之和。非叶子节点均按此方法计算，直至计算得到根节点权重值为止。
[0026] 步骤3、通过对得到的加权层次树节点之间权重值的比较来评价层次树的完备性，节点权重值越大表示完备性越好，反之越差，通过一种定量的方法比较分析数据集的完整性。
[0027] 对于具体数据集，例如本发明实例中的农药残留数据集，通过定义两类构造函数f(xi)＝logab、f(xj)＝1对叶子节点的权重进行计算，其中前者计算同构部分的权重值，后者计算异构部分的权重值。同时通过添加系数来表示用户的侧重点，例如若实际情况中用户关注于同构部分的数据，则可以在同构部分的构造函数前添加系数0.7，在异构部分的构造函数前添加系数0.3来加大同构部分数据在计算权重值中的影响力。通过比较加权层次树中节点的权重值对多棵层次树之间的完备性进行比较，从而对数据集进行对比分析。
[0028] 在进行评价时，可通过比较节点权重值对不同地区农产品中农药的MRL标准的制定情况进行比较，权重值越大MRL标准完备性越好；可帮助相关人员对现有的MRL标准进行修改和完善。具体地，在进行比较时，从根节点开始逐层进行比较，假设树T1根节点权重值比树T2低(其中树T1和树T2是根据农产品在地区1和地区2中不同分类标准而生成的层次树)，若需要完善(树T1所代表的区域)现有的MRL标准，则可由上至下比较树T1与树T2下的节点，直至找到某个相应的叶子节点的权重值不如树T2，再对树T1中该节点代表的某农药在某农产品中的MRL标准值进行修改，提高该地区MRL标准制定的完备性，提高MRL标准的完备性能够打破不同地区间的贸易保护，有利于该地区农产品与其他地区的贸易往来。
[0029] 在本发明实例中，针对农产品中的农药残留检测数据集，利用农产品在不同地区中的分类构建出多棵层次树。其中树的叶子节点表示各种农产品，其他节点表示农产品类别，自底向上得生成层次树。接着再利用本发明提出的算法对层次树进行加权处理，得到最终的加权层次树。结果表明，利用本发明提供的算法而生成的加权树，通过用户自定义选择不同节点权重值或节点组合而成的权重值构成的评估指标，可以帮助用户清楚明了的对多棵层次树进行比较，同时在选择评估指标时具有灵活性，可以根据实际状况选取合适且准确的指标值。
[0030] 与现有技术相比，本发明的有益效果是：
[0031] 并置、叠加和动画是目前用来进行树比较常用的方法。这三种方法都是从树的结构方面对树进行比较，通过定性分析比较树形结构，从而对数据集进行对比分析。这种方法能让用户对数据集中存在的结构有一个直观的了解，但是缺少了定量的分析，分析结果的准确性在于用户对过程的理解。尽管在通过动画手段进行分析时加入了显示编码可评估分数等方法来量化多个层次树的对比分析结果，但是运用这些方法进行对比分析的程度比较宽泛，对于形状不确定或者结构可变的层次数据来说不适用。同样地，在没有目的设计的可视化方案下，对动态定量的叶子节点进行深入分析也是十分困难的。在本发明中，对生成的层次树计算节点的权重值得到评价指标IMS，该评价指标反映了这个地区MRL标准的完备性，指标值越大表示该地区制定的MRL标准越完备。通过比较不同树中的节点权重值，用户可以定量的分析和比较不同地区制定的MRL标准的完备性，从而帮助本国有关专家或部门进一步提高和改善这方面标准的制定。使用定量的分析方法，在对比过程中可以通过值的大小直接获取比较结果，加大了分析结果的可靠性。同时在有新的层次树加入时，不用改变已得到的层次树，仅需要对新的层次树进行加权处理，然后对其节点权重值与其他层次树的进行比较分析，大大简化了分析的过程。
[0033] 图1为本发明提供的一种比较多棵层次树完备性的加权评价方法的流程框图。
[0034] 图2为本发明实施例中针对农产品数据集生成的层次树的抽象图；
[0035] 其中，叶子节点表示农产品，其他节点(即图中的灰色节点)表示农产品类。
[0036] 图3为本发明实施例中部分农产品根据在中国大陆和中国香港中的分类情况生成的层次树。
[0037] 图4为本发明中对初始层次树添加子树构成新层次树的过程图；
[0038] 图中，di表示农产品，pij表示农产品di中存在的农药j；将每个农产品中存在农药作为子树的叶子节点添加到农产品节点下构成子树，每棵子树的深度为1；对原层次树中每个叶子节点构造出一棵子树，然后将子树添加进原层次树即得到所需的新层次树，新的层次树形如图中下方的树图。
[0039] 图5为本发明中对具体实施例构造的层次树添加子树形成新层次树的过程图；
[0040] 其中，新层次树的叶子节点表示农产品中的农药，其值为该地区制定的该农药在该农产品中的MRL值。
[0041] 图6为同构部分、异构部分的定义图；
[0042] 在本发明实施例中仅关注层次树中叶子节点之间的同构或异构组成，两个地区相同农产品中含有的相同农药视为同构部分，含有的不同农药视为异构部分；图中P1、P2、P3为同构部分，其余为异构部分。
具体实施方式
[0043] 下面结合附图，通过实施例进一步描述本发明，但不以任何方式限制本发明的范围。
[0044] 本发明提供一种农产品中农药的最大残留限量标准完备性的定量评价方法，通过对数据集构造的层次树进行加权处理建立评价指标IMS。通过对层次树之间节点数值的比较来对不同地区对农产品中农药的MRL标准的制定情况进行比较。在本实施例中选取的数据集为农残数据集，该数据集中包括农产品名称、农产品在不同地区中的所属类别，以及不同地区对农产品在该地区所含农药的最大残留限量(MRL)值制定的标准值。这是一组具备层次属性的数据。
[0045] 图1为本本发明提供的一种农产品中农药的最大残留限量标准完备性的定量评价方法的流程图，具体包括如下步骤：
[0046] 步骤1、构建层次树：
[0047] 1)构建初始层次树：
[0048] 设有数据集data＝{d1,d2,d3,…,di,…}(i＝1,2,…,n),其中di表示数据集中的数据点。该数据集是一个具有层次结构的数据集，根据其结构特点生成层次树。图2为层次树抽象图。
[0049] 在具体实施例中以中国大陆和中国香港两个地区的农产品为对象进行研究。在要构建的层次树中，以农产品为层次树的叶子节点，其他节点为农产品在某地区的所属类别的名称。为了使用户更加清楚的明白该方法实施过程，以下所有说明中均选取数据集中根茎类农产品和鳞茎类农产品为例进行构图和分析，数据集中其他农产品与这两种农产品构建过程相同。图3所示的层次树是选择中国大陆和中国香港中根茎类农产品和鳞茎类农产品为例构建而成。
[0050] 2)添加子树构建新的层次树：
[0051] 以每个叶子节点为根节点，分别构建多棵子树，每棵子树的深度均为1。子树的叶子节点由数据中的MRL属性构成，叶子节点的值为MRL值。依次将子树添加到初始层次树中，得到新的层次树，其生成过程如图4所示。
[0052] 在具体实施例中，生成子树的叶子节点表示该根节点代表的农产品中含有的农药，其值为该地区农药的最大残留限量(MRL)标准值。为了使层次树简洁明了，在此将具体生成过程简化为图5所示，其中Ni表示农产品名，pi表示该农产品中含有的某种农药名。
[0053] 步骤2、计算节点的权重，生成加权树：
[0054] 在具体实施例中采取的农残数据集里，农产品在不同地区中包含的农药不会完全相同，为了更好的比较不同地区对食品安全领域的监管力度，首先对农产品中农药做了如下处理。
[0055] 以两个地区对于农产品的分类构成的层次树为例，定义在两棵层次树中都名称相同的叶子节点为同构部分，对于层次树中特有的叶子节点为异构节点。图6展示的是中国大陆和中国香港中某一农产品N1中的同构部分和异构部分节点，其中农药p1、p2、p3是两个地区该农产品中均存在的农药，视为同构部分；其他两个地区中独有的农药均视为异构部分。
[0056] 1)计算叶子节点权重：
[0057] 通过比较分析多棵层次树节点之间的相似性和差异性，将叶子节点分成不同的组，对每一组定义一个构造函数：yi＝fi(x)(i＝1,2,…,n)。针对不同分组的叶子节点li，通过为改组定义的构造函数将初始值 带入，得到的函数值作为该叶子节点的权重[0058] 在具体实施例中，对于同构部分定义对数函数如下：
[0059] f(x)＝logab (公式2-1)
[0060] 将同构部分中每个节点带入公式2-1，得到的函数值作为该节点的权重值，该公式中的参数具体含义如下：
[0061] 其中 查询表1可知 和 分别表示中国大陆和中国香港中根茎、鳞茎产品生成的层次树中同构部分某一节点的值，以两个值中较大的数值作为分母，两值之差的绝对值作为分子，得到的结果作为对数函数的底数；
[0062] 查询表1可知 和 分别表示中国大陆和中国香港中根茎、鳞茎产品生成的层次树中同构部分某一节点的值，以两值之和为分母，以该节点在层次树中的值为分子，得到的结果作为对数函数的真数；
[0063] 将上述得到的底数和真数带入对数函数中，求得的函数值为该节点的权重值，即定义变量M表示同构部分节点权重值。
[0064] 对于异构部分的节点，定义常量函数f(x)＝1，即对于任何属于异构部分的叶子节点，它们的权重值均为1，定义变量N表示异构部分节点权重值。
[0065] 2)计算非叶子节点的权重：
[0066] 非叶子节点权重为该节点下所有孩子节点权重之和，具体计算过程如下：
[0067] 通过公式2-1得到了层次树中叶子节点的权重，以叶子节点所在层为基础，由下往上，逐层计算非叶子节点的权重。设节点a为非叶子节点，其权重为 该公式表示，节点a的权重为该节点下所有孩子节点ci的权重之和。非叶子节点均按此方法计算，直至计算得到根节点权重值为止。
[0068] 对于具体的数据集，根据实际需要可以对层次树每层添加适当的系数来计算节点权重，即 其中j＝1,2,3,...,公式中的Uj为用户自定义的比例系数，该值的大小反映了该层数据影响力的大小，在实际计算中，若用户认为j层数据的值对最终的计算结果影响较大，则可添加较大的比例系数提高其影响力
[0069] 在具体实施例中，首先通过公式2-1得到了层次树中每个叶子节点的权重值，以叶子节点为基础，由下往上逐层计算其他节点的权重。
[0070] 对于叶子节点的上一层，该层中的节点表示某个农产品，由于这一层的节点中的孩子节点既有同构部分，又有异构部分，且在此实施例中需要得到的是哪个地区在食品安全标准制定得更为完整，而由于不同地区的规章和政策不同，在制定MRL标准时对于不同分类的重视程度不同，本发明通过添加系数来体现制定者对于不同分类的偏重度，例如,有的地区对同构部分更为看重，有的地区对异构部分更为关注，所以在计算时对同构部分值和异构部分值分别添加系数U1和U2，其范围均在0.1～10之间，则这些节点的权重值为即该节点下孩子节点中所有同构部分节点权重值之和乘上系数U1加上所有异构部分节点权重值之和乘上系数U2；
[0071] 对于除上述节点外的其他节点，它们均表示某一农产品类，同样的由于实施例分析要求，对于这些层也添加可调控系数U3，其范围在0.1～10之间，这些节点的权重值为即该节点下孩子节点中所有孩子节点权重值之和乘上系数U3。
[0072] 步骤3、通过得到加权数节点之间权重值的比较来评价层次树的完备性，进而分析数据集的完整性。对于具体数据集，选择加权树中合适的节点的权重值进行比较，可以对多棵层次树之间的完备性进行比较，从而比较数据集不同分类依据之间的完整性。
[0073] 在具体实施例中，通过选取不同节点的权重进行比较，可以比较分析不同地区对农产品中农药MRL值制定的完备性，其节点权重值越大，完备性越好。表2是初始系数均为1时计算得出的根节点权重值、所有叶子节点中同构部分节点权重值之和、所有叶子结点中异构部分节点权重值之和：
[0074] 表2节点权重值
[0075] 根节点 同构部分 异构部分
中国大陆 136.62 105 852
中国香港 165.67 194 650
中国大陆 136.62 105 852
中国香港 165.67 194 650
[0076] 从表中可以看出，所选农产品中，中国大陆相较于中国香港而言，对于共有农药的MRL值制定中国香港更加完善，总体而言，中国香港也比大陆在食品安全监管更加完善，但中国大陆对农药制定更为细致，对农药的检测更加严格。
[0077] 若在具体分析中，研究人员认为异构部分在计算过程中对于结果来说更为重要，可以将同构部分系数U2调整为2，得到表3如下：
[0078] 表3异构部分系数为2时的权重值
[0079] 根节点 同构部分 异构部分
中国大陆 982.62 330 3644
中国香港 651.67 297 2032
中国大陆 982.62 330 3644
中国香港 651.67 297 2032
[0080] 系数反映了这类数据的影响力，例如，若用户认为在同构数据比异构数据在比较完备性时更重要，可通过提高同构数据的系数，加大同构数据在计算时的影响力度。从表3中可以看到，在调整了异构部分系数后，中国大陆与中国香港相比，在食品安全监管和制定方面，中国大陆均比中国香港好。通过对系数的调整，用户可以更好更准确的对数据集进行分析和比较。
[0081] 本发明的主要内容已通过上述优选实例作了详细介绍。需要注意的是，公布实施例的目的在于帮助进一步理解本发明，但是本领域的技术人员可以理解：在不脱离本发明及所附权利要求的精神和范围内，各种替换和修改都是可能的。因此，本发明不应局限于实施例所公开的内容，本发明要求保护的范围以权利要求书界定的范围为准。
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