随着人们生活水平的日益提高，水产品的质量安全也越来越受到关注，因为它不仅关系到消费者的身体健康，而且对渔业发展、渔民增收、水产品贸易和渔业现代化建设具有重大影响。水产品质量的安全问题已成为新时期我国渔业生产和水产品供给急需解决的一项重要课题。此外，我国水产品质量的安全事件层出不穷，受到国内外的广泛关注，这些事件对水产行业造成了不小的冲击。因此，加强水产品质量安全管理工作是保证水产养殖业可持续发展的关键，而水产品质量可追溯制度的建立是水产品质量安全的重要保障措施之一，其中实现生产记录可查询、产品流向可跟踪、产品质量可追溯显得尤为重要。
本书结合作者多年来的研究成果，详细介绍水产养殖、运输及销售各环节进行信息化管理，实现信息追溯所采用的常用技术与规范。期望能帮助读者更好地理解水产品追溯全过程和每个环节所涉及的关键技术。本书章节的主要内容安排如下。
第一章介绍了追溯问题的提出与研究意义，以及国内外的研究现状，同时描述了追溯过程研究的内容和存在的问题。
第二章介绍了基于物联网的水产品安全追溯与预警的关键技术。主要包括水产品追溯标识技术、水产品追溯关键环节信息采集与传递技术和水产养殖水质参数预测方法等。
第三章介绍了基于Petri网的追溯流程建模与优化。主要包括Petri网的基本原理、水产品溯源业务流程的Petri网建模、模型分析与模型优化、水产品溯源系统的信息流链路以及水产品溯源系统的着色Petri网建模仿真等。
第四章介绍了基于物联网的追溯信息采集方法。详细介绍了在水产养殖、运输、销售等环节使用物联网技术采集信息和可靠传输的方法。
第五章介绍了水产养殖环境参数预测模型研究。主要包括基于RBF神经网络的溶解氧预测模型研究、基于PCANARX神经网络的溶解氧预测模型研究和基于ARIMADBN组合模型的溶解氧预测模型研究等。
第六章介绍了水产品供应链中的信息管理。主要包括水产品供应链的基本流程简介、水产养殖和水产品配送信息的采集与管理。
第七章介绍了基于物联网的水产品追溯与安全预警系统的设计与构建。主要包括系统平台的总体设计、软硬件设计、系统开发的环境与关键技术、系统的数据库设计，以及最后系统的运行效果和部分界面。
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第1章引言1
1.1水产品追溯问题的提出与研究意义1
1.2国内外应用现状2
1.2.1国内追溯系统的应用现状2
1.2.2国外追溯系统的应用现状3
1.3存在的问题和研究内容4
1.3.1存在的问题4
1.3.2水产品追溯研究内容5
本章小结5
参考文献5
第2章水产品安全追溯与预警关键技术7
2.1水产品追溯标识技术7
2.1.1条形码技术7
2.1.2RFID技术10
2.1.3二维码技术14
2.2水产品追溯关键环节信息采集与传递技术29
2.2.1无线传感器网络技术29
2.2.2ZigBee通信技术34
2.2.3数据压缩技术38
2.3水质参数预测方法41
2.3.1国内外研究现状41
2.3.2溶解氧预测方法41
2.3.3氨氮预测方法51
本章小结52
参考文献53第3章基于Petri网的追溯流程建模与优化56
3.1Petri网概述56
3.1.1Petri网基本模型56
3.1.2随机时间Petri网基本理论59
3.1.3Petri网基本特点及应用60
3.2水产品追溯信息模型61
3.2.1随机时间Petri网建模61
3.2.2水产品溯源流程Petri网建模61
3.2.3模型的结构分析62
3.2.4模型的性能分析65
3.3优化后的水产品追溯信息模型68
3.3.1优化后水产品溯源业务流程Petri网建模及结构分析68
3.3.2优化后水产品溯源业务流程模型性能分析70
3.4水产品溯源系统的信息流链路70
3.5水产品溯源系统的CPN建模仿真71
3.5.1水产品溯源系统的CPN建模71
3.5.2仿真结果72
本章小结73
参考文献74
第4章基于物联网的追溯信息采集方法75
4.1养殖环节信息采集75
4.1.1养殖环境75
4.1.2养殖环节溯源信息采集过程76
4.2水产品运输环境数据采集及压缩方法77
4.2.1水产品运输监测现状77
4.2.2物流环节溯源信息采集过程78
4.2.3基于互相关序列的可追溯感知数据压缩算法79
4.3水产品销售环节与出境信息追溯84
4.3.1销售环节信息追溯84
4.3.2出境水产品信息追溯84
4.4采集数据的传输可靠性研究85
4.4.1采集节点数据可靠性研究86
4.4.2网络层面数据可靠性研究88
本章小结91
参考文献92
第5章水产养殖环境参数预测模型研究93
5.1基于RBF神经网络的溶解氧预测模型研究93
5.1.1数据来源与格式93
5.1.2数据集及预处理95
5.1.3模型预测结果分析与比较96
5.2基于ARIMADBN组合模型的溶解氧预测模型研究98
5.2.1数据来源与格式98
5.2.2数据异常点检测与剔除99
5.2.3模型预测结果分析与比较100
5.3基于PCATSNN神经网络的溶解氧预测模型研究101
5.3.1数据来源与格式101
5.3.2数据预处理102
5.3.3预测结果分析与对比104
5.4基于PCANARX神经网络的氨氮预测模型研究105
5.4.1数据来源及格式105
5.4.2数据预处理106
5.4.3预测模型的仿真结果与分析107
本章小结108
参考文献109
第6章水产品供应链中的信息管理113
6.1水产品供应链基本流程113
6.1.1水产品养殖环节113
6.1.2水产品配送环节116
6.1.3水产品零售环节118
6.2水产品养殖信息管理118
6.2.1养殖信息固定端管理118
6.2.2养殖信息移动端管理122
6.3水产品配送信息管理124
6.3.1配送中心信息固定端管理124
6.3.2配送中心信息移动端管理127
6.3.3水产品的分包与运输管理129
6.3.4水产品运输环境监测信息管理131
本章小结135
参考文献135
第7章基于物联网的水产品追溯与安全预警系统设计与构建136
7.1系统总体设计136
7.1.1水产品追溯流程分析136
7.1.2系统功能框架图138
7.2WSN节点硬件设计139
7.2.1运输环境监测WSN节点硬件设计139
7.2.2养殖环境监测WSN节点硬件设计142
7.3WSN节点软件设计146
7.3.1运输环境监测WSN节点软件设计146
7.3.2养殖环境监测WSN节点软件设计149
7.4系统开发环境与关键技术151
7.4.1系统开发环境151
7.4.2系统开发关键技术151
7.5系统数据库设计152
7.5.1水产养殖预警系统ER图152
7.5.2运输环境监测系统ER图154
7.6预警平台的系统设计与系统运行界面155
7.6.1预警平台的系统设计155
7.6.2预警平台系统设计流程155
7.6.3系统运行界面与效果分析157
本章小结158
参考文献159
索引160
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