Ngày nhận bài: 23-03-2020
Ngày duyệt đăng: 02-11-2020
DOI:
Lượt xem
Download
Cách trích dẫn:
ỨNG DỤNG SÓNG SIÊU ÂM VÀ MẠNG HỌC SÂU ĐỂ NHẬN BIẾT SỰ TÍCH LŨY KIM LOẠI NẶNG TRONG KHOAI LANG
,
Lê Văn Dũng
1
,
Nguyễn Trọng Kương
1
Từ khóa
An toàn thực phẩm, kim loại nặng, trí tuệ nhân tạo, học máy, mạng nơron, máy Boltzmann, học sâu
Tóm tắt
Thực phẩm nhiễm kim loại nặng gây ra nhiều hậu quả nghiêm trọng cho sức khỏe con người, luôn được các cơ sở giám sát chất lượng an toàn thực phẩm (ATTP) kiểm tra bằng các qui trình và phương pháp cẩn thận, thậm chí tốn kém từ việc lấy mẫu đến ước lượng thành phần chất gây hại được tích trong đó. Trong nghiên cứu này, chúng tôi hướng đến sử dụng sóng siêu âm để đánh giá mức độ liên quan với sự tích lũy kim loại nặng trong khoai lang. Sóng siêu âm an toàn với thực phẩm và vì thế không ảnh hưởng đến chất lượng thực phẩm của mẫu kiểm tra. Cùng với dữ liệu thu được, chúng tôi sử dụng mạng học sâu như một bộ phân lớp hiệu quả và đang được quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu hiện nay cho việc nhận biết sự khác nhau giữa các các mẫu khoai trước và sau khi cho qua dung dịch chì sunfat. Với 31 bộ dữ liệu siêu âm về các mẫu khoai thu được và sử dụng hai mạng nơron (NN) và mạng Deep Boltzmann Machine (DBM) để nhận dạng hai nhóm mẫu khoai lang trước và sau khi cho qua nhiễm chì sunfat. Kết quả cho thấy việc nhận dạng giữa 2 nhóm mẫu chưa cho nhiễm và cho nhiễm chì sunfat của mạng NN là 62% với dữ liệu huấn luyện và 55% với dữ liệu kiểm tra, và của mạng DBM là 68% với dữ liệu huấn luyện và 65% với kiểm tra.
Tài liệu tham khảo
Awad T.S., Moharram H.A., Shaltout O.E., Asker D. & Youssef M.M. (2012). Applications of ultrasound in analysis, processing and quality control of food: A review. Food research international. 48(2): 410-427.
Duy N.N., Phu V.D., Lan N.T.K, Duoc N.T., Hien N.Q., Hiep B.N., Han B.N. & Ha B.M. (2019). Treatment of real textile wastewater using electron beam irradiation. Acta Chemica Iasi. 27(2): 303-316.
Gan Y., Wang L., Yang G., Dai J., Wang R. & Wang W. (2017). Multiple factors impact the contents of heavy metals in vegetables in high natural background area of China.Chemosphere. 184: 1388-1395.
Ghaly A.E., Ananthashankar R., Alhattab M. & Ramakrishnan V. (2014). Production, characterization and treatment of textile effluents: a critical review. Journal of Chemical Engineering and Process Technology. 5(1): 1000182.
Hagan M.T., Demuth H.B. & Beale M. (1996). Neural network design. Pws, Boston.
Ha P.T., Chinh P.M., Cuong D.D., Ly L.T.M., Thinh N.V. & Thai P.K. (2018). Elemental concentrations in roadside dust along two national highways in northern Vietnam and the health risk implication. Archives of environmental contamination and toxicology. 74(1): 46-55.
Hilton E.G. (2012). A practical guide to training restricted Boltzmann machines. Lecture Notes in Computer Science, Springer Berlin. 7700: 599-619.
Hugo L., Michael M., Razvan P. & Yoshua B. (2012). Learning algorithms for the classification restricted Boltzmann machine. Machine Learning Research. 13(1): 643-669.
Huong N.T.L, Ohtsubo M., Li L. & Higashi T. (2007). Heavy metal pollution of the To-Lich and Kim-Nguu River in Hanoi city and the industrial source of the pollutants. Journal-Faculty of Agriculture Kyushu University. 52(1): 141.
Kuong N.T., Uchino E. & Suetake N. (2017). IVUS tissue characterization of coronary plaque by classification restricted Boltzmann machine. Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics. 21(1): 67-73.
Kuong N.T., Uchino E. & Suetake N. (2018a). Recognition of coronary atherosclerotic plaque tissue on intravascular ultrasound images by using misclassification sensitive training of discriminative restricted boltzmann machine. Journal of Biomimetics, Biomaterials and Biomedical Engineering. 37: 85-93.
Kuong N.T., Uchino E. & Suetake N. (2018b). Coronary plaque classification with accumulative training of deep Boltzmann machines. ICIC Express Letters. 12(9): 881-886.
Ly H.L., Tran T.M.C., Tran T.T.T., Ton N.M.N. & Le V.V.M. (2018). Application of ultrasound to protein extraction from defatted rice bran. International Food Research Journal. 25(2).
Lecun Y., Yoshua B. & Hinton E.G. (2015). Deep learning. Nature. 521(7553): 436-444.
Marquez J. E., Pourret O., Faucon M.P., Weber S., Hoa H.T.B. & Martinez R. (2018). Effect of cadmium, copper and lead on the growth of rice in the coal mining region of Quang Ninh, Cam Pha (Vietnam). Sustainability. 10(6): 1758.
Quangninh (2017).Hội nghị tổng kết thực hiện Năm cao điểm hành động vệ sinh an toàn thực phẩm trong lĩnh vực nông nghiệp trên địa bàn tỉnh Quảng Ninh năm 2017 và triển khai nhiệm vụ trọng tâm năm 2018. Truy cập từ https://www.quangninh.gov.vn/So/sonongnghiepptnt/Trang/ChiTietTinTuc.aspx?nid=5904ngày 25/09/2019.
Rahman M.A., Rahman M.M., Reichman Lim S.M., R.P. & Naidu R. (2014). Heavy metals in Australian grown and imported rice and vegetables on sale in Australia: health hazard. Ecotoxicology and environmental safety. 100: 53-60.
Roro A.G., Beshir H. M., Terfa M. T., Tesfaye B., Nadew F. & Olango T. M. (2019). Accumulation of heavy metals in soil and sweet potato (Ipomoea batatas) irrigated with treated and untreated textile effluents. Journal of Applied Sciences.19(9): 837-847.
Sheshrao K. & Jai P.P. (2018). An elementary review on principles and applications of modern non-conventional food processing technologies. International Journal of Current Microbiology and Applied Sciences. 7(5): 838-849.
Thanh K.N., Manh H.N., Kim C.T., Ahmed M.B., Huang Y. & Zhou J.L. (2019). Chemical and microbiological risk assessment of urban river water quality in Vietnam. Environmental geochemistry and health. 41(6): 2559-2575.
Trần Hữu Danh, Lương Vinh Quốc Danh, Trần Thanh Quang, Nguyễn Thị Trâm, Huỳnh Minh Trí & Trần Hữu Nghi (2017). Bể rửa ứng dụng sóng siêu âm.Tạp chí Khoa học, Trường Đại học Cần Thơ. 52: 46-53.
Toth G., Hermann T., Silva M.D. & Montanarella L. (2016). Heavy metals in agricultural soils of the European Union with implications for food safety. Environment international. 88: 299-309.
WHO World Health Organization (2017). Food safety. Retrieved from http://www.who.int/en/news-room/fact-sheets/detail/food-safetyon April 29, 2019.
World Bank (2017). Vietnam food safety risks management: Challenges and Opportunities, World Bank, Hanoi.Retrieved from https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/26412on April 29, 2019.
Young I. & Waddell L. (2016). Barriers and facilitators to safe food handling among consumers: A systematic review and thematic synthesis of qualitative research studies. PloS One. 11(12).