ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ БАКТЕРИЙ В ПРОДУКТАХ ПИТАНИЯ

• Main Authors: САЕНКО АЛЕКСЕЙ ПЕТРОВИЧ, МУСАЛИМОВ ВИКТОР МИХАЙЛОВИЧ, ЛЕРМ ШТЕФФЕН, ЛИНЦ ГЕРХАРД
• Format: Text
• Language: unknown
• Published: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики» 2014
• Subjects: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ,MACHINE LEARNING,ОБНАРУЖЕНИЕ БАКТЕРИЙ,BACTERIA DETECTION; Mikhail Lomonosov
• Online Access: http://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-metodov-mashinnogo-obucheniya-dlya-obnaruzheniya-bakteriy-v-produktah-pitaniya; http://cyberleninka.ru/article_covers/16405691.png

Рассматривается один из способов решения актуальной проблемы обеспечения контроля качества продуктов питания с использованием методов машинного обучения. Существующие в настоящее время методы анализа требуют специального лабораторного оборудования, значительного времени и сильно зависят от квалификации и некоторых физиологических особенностей эксперта, в то время как предлагаемый метод позволяет существенно снизить затраты за счет автоматизации процесса. Рассмотрено устройство, реализующее данный метод, принцип действия которого основан на флуоресцентной микроскопии. Для набора обучающих данных решена задача классификации объектов на классы «бактерия» и «сторонний артефакт», проведен сравнительный анализ различных алгоритмов классификации (метод опорных векторов, случайный лес, деревья решений С4.5, метод k ближайших соседей, метод Байеса), который показал, что наилучшей эффективностью обладают метод опорных векторов и случайный лес. Данная работа выполнена на кафедре мехатроники Санкт-Петербургского национального исследовательского университета информационных технологий, механики и оптики и кафедре контроля качества и промышленной обработки изображений Технического университета г. Ильменау (Германия) в рамках совместной программы «Михаил Ломоносов» Министерства образования и науки Российской Федерации и Германской службы академических обменов The paper deals with an actual problem of ensuring the control of foodstuff quality by means of machine learning methods. Existing analysis methods require special laboratory environment, significant time and depend on the qualification and some physiological characteristics of an expert while the suggested method gives the possibility to decrease significantly the costs due to automatization. The mobile analysis platform performing this method is based on the fluorescence microscopy. The problem of the object classification as either “bacterium” or “third-party artifact” was solved for the test data with some classification algorithms as support vector machine, random forest, decision tree C4.5, k-nearest neighbors, Bayes method. The analysis showed that the most effective algorithms are support vector machine and random forest. This research is performed on the Mechatronics Department of Saint Petersburg National Research University of Information Technologies, Mechanics and Optics and the Quality Assurance and Industrial Image Processing Department of Ilmenau University of Technology with the support of the program “Mikhail Lomonosov” of the Ministry of Education and Science of Russia and the German Academic Exchange Service.