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基于数据仓库的食用菌LIMS设计与实现(图文)

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论文导读：食用菌实验室管理系统LIMS以食用菌研发数据管理为核心。系统利用数据仓库技术将菌种、营养环境参数、试验方案、研发人员、海量实验数据等信息进行抽取清洗和存储。采用数据挖掘技术对以上各类数据进行分析。

关键词：LIMS，数据仓库，数据挖掘

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1引言

食用菌实验室管理系统LIMS以食用菌研发数据管理为核心，系统利用数据仓库技术将菌种、营养环境参数、试验方案、研发人员、海量实验数据等信息进行抽取清洗和存储，采用数据挖掘技术对以上各类数据进行分析。目的在于整合应用HACCP控制体系，对产品研发过程进行智能化监控。通过对工厂化研发食用菌产品的各项关键技术、风险评估、比较执行度等参数进行管理和监控，实现食用菌产品研发管理流程过程管理目标。

美国试验与材料学会（ASTM）在概念模型中将LIMS的功能分成了3个级别。三个不同等级在全局功能、数据库结构、数据采集和分析、实验报告、实验室管理以及系统管理方面都有明确规定的描述。

国内真正构建和全面应用LIMS的实验室还不多，且大部分偏重于管理，其功能与LIMS国际标准存在较大差别，系统通用性与专业性无法平衡，不能满足食用菌实验室研发数据管理的需要。国内部分单位开发的食用菌方面的软件可以帮助实验室处理一般数据和转换格式，但缺少对食用菌实验室的实验流程、实验资源、研发数据、实验结果等全方位信息进行管理分析的网络化LIMS。

2相关技术介绍

目前关于农作物研发实验数据分析领域主要分成两类：具有人工智能特点的推理机系统和一般的信息系统。前者通常需要预先建立知识库，然后在此基础上创建知识原型系统。这样的专家系统存在很多不足，一方面它们仅能罗列一些简单知识，而且随着专家知识的不断积累，增加或者修改库中的知识都会引起知识大爆炸和推理时的逻辑混乱，使得产生错误的结论而失去了专家系统的意义。一般的信息系统系统则只能提供咨询服务和信息查询，没有数据分析和建模的功能。将数据仓库和数据挖掘技术应用到食用菌LIMS中，实现实验参数的电子化管理和监控，帮助发现食用菌实验数据内部的规律性联系，解决实验过程管理和决策优化辅助问题。

数据仓库中的数据面向主题，与传统数据库面向应用相对应[1]。数据仓库的典型技术包括：数据的抽取转换和装载，数据的存储和管理，数据挖掘和呈现等等。

2.1数据的抽取转换和装载

用于数据挖掘的原始数据源可能是多个数据库或数据仓库，而这些数据源的结构和规则可能是不同的，这将导致原始数据非常杂乱和不可用，即使在同一个数据库中，也很可能存在重复的和不完整的数据信息，为了使这些数据能够符合数据挖掘的要求，提高效率和得到清晰的结果，必须进行数据的预处理[2]。ETL过程就是对原始数据进行抽取转换清洗等预处理，按照预定义好的数据仓库模型，将数据装载至数据仓库中。

2.2数据的存储和管理

数据仓库在数据存储和管理上有三个明显的技术特征：首先，系统要求对大量数据进行存储和管理。其从，要求能够解决并发处理的问题，也就是说能够将用户的请求进行均衡分担。第三个问题是针对决策支持查询的优化。第四个问题是支持多维分析的查询模式。数据仓库专家们发现，关系数据库若采用“星型模式”来组织数据就能很好地解决多维分析的问题[3]。因此面向决策支持扩充的并行关系数据库在这四个个方面都有不错的表现，是非常成熟的管理系统，大多数厂商提供的数据仓库解决方案也都采用此类系统[3]。

2.3数据呈现和挖掘

数据呈现技术主要集中在多维分析、数理统计和数据挖掘方面。食用菌分析应用中一个很重要的任务就是找出食用菌培育各困素之问可能存在的相关性，利用分类决策树、关联规则、时间序列算法来创建分析模型[4]。通过前台分析工具，将查询报表、统计分析、多维联机分析和数据发掘的结论展现在用户面前。

3系统设计

3.1功能设计及模块详述

系统包括如下业务功能模块：试验方案管理、研发过程管理、食用菌CCP管理、风险管理、发菌管理、出菇管理、基本信息管理模块。如图1所示。

图1功能结构图

现针对上述结构图，分别对功能模块作详细描述。

（1）试验方案管理

该模块用于工厂化研发食用菌产品试验方案的管理。每个试验方案创建时，系统会自动分配方案的唯一标志号，为以后查询、修改方案提供方便。试验方案中的详细数据项可为系统其他模块如发菌管理、出菇管理、智能决策、警提供数据来源。

HACCP定义数据包括：

（2）研发过程管理

该模块以食用菌研发周期为基础，对食用菌研发管理的各个流程全程记录，准确的实现产品溯源，提高产品研发过程的质量管理。通过与HACCP系统有效整合应用，用户能够对系统所定义的食用菌的栽培过程中的每个特性值进行采集、分析，实现对企业技术中心各部门、各试验实施环节运行情况的监测。具体包括数