人工智能與食品加工與安全第一頁(yè)，共61頁(yè)。IntelligentManufacturing:MachinetoMachine(M2M)Communication第二頁(yè)，共61頁(yè)。第三頁(yè)，共61頁(yè)。第四頁(yè)，共61頁(yè)。人工智能與食品加工及安全第五頁(yè)，共61頁(yè)。4:1第六頁(yè)，共61頁(yè)。History第七頁(yè)，共61頁(yè)。WhatisAI?Thetheoryanddevelopmentofcomputersystemsabletoperformtasksnormallyrequiringhumanintelligence,suchasvisualperception,speechrecognition,decision-making,andtranslationbetweenlanguages.machinesthatthinklikehumans.machinesthatactlikehumans,machinesthatthinkrationally,machinesthatactrationally.

第八頁(yè)，共61頁(yè)。第九頁(yè)，共61頁(yè)。AIinFoodproductionandsafetyfieldIntelligentmanufactureandproductionSafetyDetection第十頁(yè)，共61頁(yè)。ArtificialOlfactorySystems(AOS)

orelectronicnose

AnAOSisaninstrumentcomposedofasensorarrayandofasuitabledatatreatmentsoftware,abletocharacterizeandrecognizesimpleandcomplexodoursThistechnologyoperatinginasimilarwaytothehumanolfactivesystemTheprincipleadvantagesofusingtheAOSare:SimplicityandsyntheticassessmentImmediateresultNosamplepretreatment第十一頁(yè)，共61頁(yè)。Artificialversusnaturalolfactorysystem第十二頁(yè)，共61頁(yè)。AOSoperatingsystemSAMPLESENSORSFINGERPRINTSOFTWARE:PatternrecognitionDFARESULT第十三頁(yè)，共61頁(yè)。WorkingprincipleofMOSsensors?O2+(SnO2-X)* O_(SnO2-X)CO+O_(SnO2-X) CO2+(SnO2-X)*第十四頁(yè)，共61頁(yè)。

Graphene-BasedNanosensorsCarbonNanotubeSensor

第十五頁(yè)，共61頁(yè)。PatternrecognitionPatternrecognitionisaprocessthattakinginrawdataandmakinganactionbasedonthecategoryofthepattern.Whatdoesapatternmeans?“Apatternisessentiallyanarrangement”,N.Wiener“Apatternistheoppositeofachaos”,WatanabeTobesimplified,theinterestingpart第十六頁(yè)，共61頁(yè)。Whatcanwedoafteranalysis?Classification(Supervisedlearning)Clustering(Unsupervisedlearning)Otherapplications第十七頁(yè)，共61頁(yè)。Whyweneedpatternrecognition?Humanbeingscaneasilyrecognizethingsor

objectsbasedonpastlearningexperiences!

Thenhowaboutcomputers?

第十八頁(yè)，共61頁(yè)。

第十九頁(yè)，共61頁(yè)。第二十頁(yè)，共61頁(yè)。第二十一頁(yè)，共61頁(yè)。第二十二頁(yè)，共61頁(yè)。第二十三頁(yè)，共61頁(yè)。第二十四頁(yè)，共61頁(yè)?；谥R(shí)學(xué)習(xí)的模式識(shí)別算法主要的特征就是需要樣本集和訓(xùn)練模型，通過(guò)對(duì)樣本進(jìn)行不斷地訓(xùn)練，最終達(dá)到滿足精度的模型。其數(shù)學(xué)本質(zhì)是對(duì)數(shù)據(jù)樣本中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，找到滿足一定的類別特征的分類模型，使不同類數(shù)據(jù)之間的區(qū)別最大，同類數(shù)據(jù)之間的誤差最小，是一種有偏估計(jì)模型Machinelearningalgorithm第二十五頁(yè)，共61頁(yè)。APPLESORANGES第二十六頁(yè)，共61頁(yè)。

人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)：樹突：又稱晶枝，是引入輸入信號(hào)的突起。軸突：是作為輸出端的突起，只有一個(gè)。突觸：樹突的全長(zhǎng)各部位都可與其它神經(jīng)元的軸突末梢相互聯(lián)系，形成“突觸”。突觸處兩神經(jīng)元并未連通，它只是發(fā)生信息傳遞的結(jié)合部。

人工神經(jīng)元模型：輸入：X輸出：Y權(quán)值：各突觸的連接強(qiáng)度用實(shí)系數(shù)wij表示，是對(duì)第j個(gè)輸入的加權(quán)。所有的輸入通過(guò)某種運(yùn)算結(jié)合在一起，稱為凈輸入，用Neti或Ii表示。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）是基于對(duì)人腦組織結(jié)構(gòu)、活動(dòng)機(jī)制的初步認(rèn)識(shí)而提出的一種，具有自主學(xué)習(xí)能力的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。ArtificialNeuralNetwork(ANN)第二十七頁(yè)，共61頁(yè)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可分為前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其學(xué)習(xí)過(guò)程分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。典型的前饋網(wǎng)絡(luò)感知器網(wǎng)絡(luò)、BP網(wǎng)絡(luò)、RBF網(wǎng)絡(luò)等。第二十八頁(yè)，共61頁(yè)。SupportVectorMachines（SVM）由于很多過(guò)程獲取數(shù)據(jù)比較困難，如果能找到一種用很少樣本就能訓(xùn)練模型，就可以彌補(bǔ)獲取大量數(shù)據(jù)帶來(lái)的困難，而支持向量機(jī)（SupportVectorMachines，SVM）就可以達(dá)到這一目的。第二十九頁(yè)，共61頁(yè)。CompanyLogo考慮訓(xùn)練集正反例間隔w是超平面的法向量,即可調(diào)權(quán)值反例邊界正例邊界正反例的間隔

最優(yōu)分類超平面等價(jià)于求最大間隔

最終問(wèn)題歸結(jié)為一個(gè)二次最優(yōu)求解問(wèn)題

分離超平面第三十頁(yè)，共61頁(yè)。Artificialolfactorysystem第三十一頁(yè)，共61頁(yè)。PackagingqualitycontrolEvaluationandcontrolofrawmaterialsOliveoildefectsPaperboardqualitycontrolParmigianoReggianocheesequalitycontrolPRACTICALAPPLICATIONS第三十二頁(yè)，共61頁(yè)。SENSORDATATOTHEPCSENSORSCHAMBERMASSFLOWCONTROLLERINPUT:GCAIRSOURCE16SAMPLEVIALSTUBINGCONNECTORSOUTPUT:EXTERNALAIRAirflowcontrolsystem4-WaysValve16WaysValve(Autosampler)4213SerialconnectionbetweenPCandISENOSEmainunitPCSchematicofoperation第三十三頁(yè)，共61頁(yè)。Schematicrepresentationofsampleanalysesandclassification第三十四頁(yè)，共61頁(yè)。Discriminatebetweenlemonandorangesnoncontaminatedandcontaminated

第三十五頁(yè)，共61頁(yè)。Milkclassifcation:Thee-nosewasabletodiscriminatemilkfromthreespecies(cow,sheep,andgoat).第三十六頁(yè)，共61頁(yè)。DetectionofadulterationofvirginoliveoilsPlotsofthedifferencesbetweendiscriminantscoresfortheclassification(a)andprediction(withfourcancellationgroups)(b)ofoilsamples.(○)Non-adulteratedvirginoliveoil;(□)virginoliveoiladulteratedwithsunfloweroil;(?)virginoliveoiladulteratedwitholive–pomaceoil.Filled-insymbolsrepresentthesamplesinpredictionset第三十七頁(yè)，共61頁(yè)。MonitoringofFoodSpoilage第三十八頁(yè)，共61頁(yè)。Analysisofvolatilecompoundsfrompoultrymeatsamples,freshandafterrefrigeratedstorage第三十九頁(yè)，共61頁(yè)。Monitoringstorageshelflifeoftomatousingelectronicnosetechnique第四十頁(yè)，共61頁(yè)。Artificialtastesystem第四十一頁(yè)，共61頁(yè)。Forsaltytaste:Na2+ionsdirectlygointothecells(figure1)Forsourtaste:H+ionsarefixedonioniccanalthusliberatingK+ions(figure1).Then,forbothtastes,themembranecellisdepolarizedandanactionpotentialisgenerated第四十二頁(yè)，共61頁(yè)。Forsweet,bitterandumami,tasteperceptionisbasedonthekey-lockprinciple:atastebudcanexpressseveralreceptorsandamoleculecanactivatevariousreceptors(figure2).第四十三頁(yè)，共61頁(yè)。第四十四頁(yè)，共61頁(yè)。第四十五頁(yè)，共61頁(yè)。ApplicationtoFoodsandBeverages第四十六頁(yè)，共61頁(yè)。Detectionandmonitoringofnitrate(硝酸鹽）,nitrite（亞硝酸鹽））andammonium（氨基）levelsinwaters

第四十七頁(yè)，共61頁(yè)。第四十八頁(yè)，共61頁(yè)。用于不同鮮味醬油的區(qū)分辨別第四十九頁(yè)，共61頁(yè)。Computervision第五十頁(yè)，共61頁(yè)。第五十一頁(yè)，共61頁(yè)。第五十二頁(yè)，共61頁(yè)。ARTIFICIALINTELLIGENCEMEETSNUTRITIONLogamealtakesaphotobreaksthatphotodownintovisualattributes.Thesefeatures,ofdifferentcomplexity,rangefromsomethingassimpleasalineoracolour,totheshapeofagrainofriceusethesefeaturestomaptofood.machinelearningmodelsoptimisedforfoodTrainingthemodelswithlotsofpicturesoffood第五十三頁(yè)，共61頁(yè)。

keyvisualfeaturesdefinedifferentfoodsdon’tpredeterminewhatthefeaturesare,butrather,letourmodelslearnwhichfeaturesareimportant

needtoseeanewfoodanumberoftimesbeforeourmodellearnstorecognizeitAMEALSCOREBASEDONNUTRITIONALVALUENOTCALORIES第五十四頁(yè)，共61頁(yè)。

Nutrientdensityratherthanjustenergy,

areyoueatinghealthy?MealscoreisaformuladevelopedwiththenutritionistsThescoregoesfrom0(poornutrientdensitywhichweequatetounhealthy)to100(nutrientrich,veryhealthy).Foodsthatpackahealthyspreadofnutrientsintofewcalorieswillscorehigh第五十五頁(yè)，共61頁(yè)。Usingartificialintelligence