食品流通环节安全保障策略研究

发布时间：2020-02-10 21:23

【摘要】：食品供应链数据中隐含着大量潜在有用的食品安全信息,基于数据挖掘的视角,构建食品供应链信息共享平台,运用关联规则技术,针对流通环节中的食品安全问题,从复杂的供应链数据流中,提取食品质量保障规则,为决策者制定安全保障策略提供数据支持,从而降低不合理的人为因素影响,避免食品安全事件的发生,为我国食品安全问题的解决提供新的思路。最后以三元乳制品开展实例研究,验证了所建立数据挖掘模型的有效性。
【图文】：

王晶等:食品流通环节安全保障策略研究图1供应链信息共享平台中记录的数据类型3建立数据挖掘模型首先利用数据清洗技术，对供应链信息共享平台中的数据进行预处理，得到最终食品质量安全和品质合格的相关记录，提取出与流通环节食品安全保障策略研究有关的数据，构成数据库，用于进一步的数据挖掘;其次为了提高食品质量保障规则的针对性，所有多层级食品供应链，都被拆分为1层级供应链并单独进行食品安全信息的挖掘，例如供应链A—B—C被拆分为A—B和B—C，运用关联规则技术，根据决策者提供的相关运送任务，分别提取出该任务下在A—B和B—C中的食品质量保障规则，对规则中影响食品质量安全的不同因素(如温度，包装及运送工具等)赋予相应的权重，，为决策者专门制定食品流通环节A—B或B—C的安全保障策略提供支持;最后再考虑一条完整的供应链，对所有1层级供应链中的同一运送任务下的食品质量保障规则进行合理组合，计算组合后规则中不同因素的标准化权重，从而明确不同因素的重要性，为决策者制定整个食品供应链流通环节安全保障策略提供支持。此外，所有提取出或组合形成的食品质量保障规则将被用于构成相应的知识库并进行实时更新，不断地为企业保障食品质量安全提供决策支持。具体的食品安全保障策略形成过程如图2所示。图2食品流通环节安全保障策略形成过程3.1提取1层级供应链中的食品质量保障规则关联分析的目的是为了挖掘隐藏在数据间的相互关系，即对于给定一组项目和一个记录集，通过对记录集的分析，得出项目之间的相关性并用关联规则描述，关联规则反映了一组数据项之间的密切程度或关系。所有标准的关联规则都有一个先导X和一个后继Y组成，即:X

本文编号：2578256