基于数据挖掘的进口食品安全风险预测研究

发布时间：2020-03-31 22:46

【摘要】：在我国进口食品安全监管和跨境食品通关检测检验工作中,进口食品安全风险评估一直是工作的重点与难点。食品安全评估关键在于评价指标体系的科学、合理性和评价方法的适用性。本文主要对进口食品通关检测检验及其报关食品的安全风险等相关问题进行研究,包括面向进口食品快速通关的进口食品安全风险评价体系、进口食品安全风险指数构成指标及指数设计、食品安全风险等级评估模型及针对食品类别的风险预测研究。首先,构建多层级的进口食品安全风险评价体系。其次,采用系统性综合评价方法,结合指数理论,设计进口食品不合格率和不合格度双向量评估指标,利用不合格率和不合格度评价指标构建进口食品安全风险指数。根据食品安全风险指数评估进口食品安全风险等级。最后,针对进口食品类别,提出了基于数据挖掘的进口食品安全风险预测模型,以进口水产类食品和进口茶叶类食品风险预测为例,运用此模型对某批次报关食品的安全风险展开研究,并针对进口食品安全风险的监管识别和预警提出了对策建议,辅助进口通关食品检检测检验工作,提高进口食品的通关速度。通过研究,本文得到如下主要结论:(1)构建了多层级、多维度的进口食品安全风险评价模型。现有文献在构建进口食品安全风险评价模型时忽略了进口食品在报关环节的特殊性,食品自身特性对评估结果的重要影响,因此本文从食品自身特性出发构建多层级进口安全风险评价体系,包括对食品总体、食品类别、食品中检测项目类及食品中具体检测项目的安全状况进行评估,从而得到进口食品中危害物的来源,便于食品安全监管。(2)设计了可靠、客观、简便、辨识性强的食品安全风险指数。利用“不合格率”和“不合格度”双向量指标从多层次对进口食品的安全状况展开评价,同时,基于此构建进口食品安全风险指数。利用该指数评估进口食品安全风险状况,与现有的仅利用不合格率指标评估进口食品安全风险状况相比,该风险指数能够准确识别食品风险程度的大小,评价结果具有较高的辨识性,设计过程客观,评价结果具有客观性。(3)运用数据挖掘技术,充分利用进口报关食品的历史抽检数据,发现隐藏在检测数据中有价值的信息,构造进口食品安全风险预测模型,运用此模型预测进口食品安全风险,对模型预测结果进行细化分析,辅助进口食品安全监管工作。与常用的进口食品安全风险评估方法相比,利用数据挖掘技术优势,有效利用表征食品安全信息的原数据,由此构建的进口食品安全风险预测模型能够更客观反映食品安全状况。
【图文】：

图 4.1 水产类食品神经网络结构图 4.2 茶叶类食品神经网络结构进口水产类食品神经网络的输入层节点数为 55 个，第一个隐藏层节点数为55 个，第二个隐藏层节点数为 6 个，，输出层节点数为 1 个；构建的进口茶叶类食品 BP 神经网络的输入层节点数为 14 个，第一个隐藏层节点数为 14 个，第二个隐藏层节点数为 3 个，输出节点数为 1 个。

图 4.2 茶叶类食品神经网络结构进口水产类食品神经网络的输入层节点数为 55 个，第一个隐藏层节点数为55 个，第二个隐藏层节点数为 6 个，输出层节点数为 1 个；构建的进口茶叶类食品 BP 神经网络的输入层节点数为 14 个，第一个隐藏层节点数为 14 个，第二个隐藏层节点数为 3 个，输出节点数为 1 个。（2）网络的训练训练神经网络之前，需要预先设置网络训练参数。进口水产类食品神经网络和茶叶类食品神经网络训练过程中误差变化过程如图 4.3 和图 4.4。
【学位授予单位】：兰州财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F203;F752.61;TP311.13

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本文编号：2609673