基于监督抽检数据的肉类食品安全风险分析及预测

论文摘要

为通过数据挖掘预测食品安全风险、隐患和趋势,进行预警和快速反应,基于2015—2017年国家肉类食品监督抽检的18 378批次样品数据,分析我国肉与肉制品主要安全现状与风险种类,并基于检测指标及属性运用BP(back propagation)神经网络方法构建以抽样省份、产品类型、产地、生产日期、年份、是否大型企业6大属性指标为输入层、包含2个隐藏层、以是否合格为输出层的肉类食品安全神经网络预测模型。结果表明:经数据准备、模型生成、数据训练和验证及参数优化,得到的3层BP神经网络预警模型总体百分比矫正为96.2%;对于合格样本,判定正确的概率为96.5%,错判概率为3.5%,预测模型具有较好的参考和应用价值。基于BP神经网络的食品安全预警方法能够对输入样本进行有效预测,为食品安全风险研判和风险预警提供技术支撑。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李笑曼,臧明伍,赵洪静,王守伟,李丹,张凯华,张哲奇

关键词: 食品安全,抽检数据,神经网络,预测模型,肉及肉制品

来源: 肉类研究 2019年01期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑

专业: 轻工业手工业

单位: 北京食品科学研究院中国肉类食品综合研究中心,国家市场监督管理总局食品审评中心

基金: “十三五”国家重点研发计划重点专项(2017YFC1601701)

分类号: TS251.7

页码: 42-49

总页数: 8

文件大小: 1965K

下载量: 408

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