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基于贝叶斯网络的肉制品质量安全预警模型研究

王婧  
【摘要】:目的食品安全问题一直是我国乃至世界关注与研究的重点,食品安全这类敏感而热门的话题会引起民众的恐慌与对政府的不信任,危害人们的身心健康的同时影响国家的公信力。因此,建立相关预警模型是非常有必要的。本文从肉制品着眼,针对肉制品安全建立风险预警模型,从而对肉制品风险状况有一个比较全面的监控与预测。对某一类食品的安全风险进行预警分析的方法与经验,可以延申到全部食品类别。方法本文简要说明了现今国内外食品及肉制品安全问题现状并介绍了相关的概念与方法,并对本文研究的重点——贝叶斯网络,进行更为完整的介绍。案例分析阶段,建立了肉制品安全风险预警模型。首先,使用食品安全社会共治项目(SQ2017YFC160082)提供的2015-2017年的肉制品抽检数据,经过预处理,基于改进的熵值法,利用本文定义的风险度指标,最终计算得到预警模型的完整建模数据。之后,利用Ge NIe2.0软件建立肉制品安全风险的贝叶斯网络风险预警模型,利用检测指标以及肉制品种类、抽样地点、单位级别、样品类型、包装分类、单位类型、抽检结论、区域类型、是否省会城市或首府、经济地带、生产日期、收检日期、抽样数量、保质期等全链条指标进行贝叶斯网络结构学习与参数学习,得到最终的风险预警网络模型。结果肉制品安全风险等级的条件概率分布从level1到level5分别为安全(41%),轻警(30%),中警(16%),重警(6%)和特警(7%),网络共有31个节点,121个状态以及9070594个参数,经验证集验证,模型的准确度为73.01%,经地域数据验证,模型预测结果符合实际情况。经敏感性分析,网络中有6个变量为关键风险因素。该模型可视化程度高,自学习能力强,预测分析和原因推理方面表现优秀,具有很好的实际应用意义。结论通过该模型可以有效实现对肉制品安全风险状况的早期发现、早期了解、早期决策以及早期干预,简称“四早”。针对所处的不同风险水平采取不同的政策措施,达到早期干预的目的,避免肉制品安全事件的发生。该模型可以改善食品监督工作者的工作现状,并对今后食品安全风险预警研究指出了一个方向,要步入以需求为导向的全链条社会共治应用预警研究中,让肉制品安全以及食品安全成为常态。


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