数据仓库技术在食品安全风险分析中的研究与应用

发布时间：2017-09-08 10:33

  本文关键词：数据仓库技术在食品安全风险分析中的研究与应用

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【摘要】：随着社会发展及人们物质生活水平的提高,人们对于食品安全有越来越高的需求。因此,增强对我国食品安全风险分析的研究,对于改善和增进我国食品安全的管理、降低食品安全相关事件的发生率、提升人们生活质量都有极其重要的作用。而依靠逐渐成熟的数据仓库技术、OLAP联机分析技术与数据挖掘技术,有效结合、分析相关食品问题历史数据,得出直观报表,对食品安全监管决策有很大帮助。采用OLAP联机分析技术与数据挖掘技术中的C4.5算法设计了一个食品安全风险分析方案。本文分析了食品安全管理研究的现状,并以数据仓库技术、O LAP联机分析技术与数据挖掘技术为基础,确定了食品安全事故风险分析主题、多重结构的粒度和星型结构模型。本方案以SQL Server作为数据处理与分析平台,对本文食品安全事故数据进行ETL预处理,建立了食品安全风险分析多维数据集。根据食品安全事故风险分析主题,对多维数据集进行联机分析处理,并对该数据集使用C4.5算法进行决策树模型挖掘,分析了食品问题数据的蕴涵规律并获得了食品安全风险分析相关决策的信息。
【关键词】：食品安全 风险分析 数据仓库 OLAP 数据挖掘
【学位授予单位】：河北工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TS201.6;TP311.13
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-17
• 1.1 研究背景和意义9-11
• 1.2 国内外研究现状11-15
• 1.2.1 数据仓库技术在国内外的研究与应用12-14
• 1.2.2 食品安全风险分析的国内外研究现状14
• 1.2.3 数据仓库在食品安全风险分析中的研究现状14-15
• 1.3 论文研究内容和组织结构15-16
• 1.3.1 论文研究的内容15
• 1.3.2 论文的组织结构15-16
• 1.4 论文主要创新点16
• 1.5 本章小结16-17
• 第2章 相关理论与关键技术17-29
• 2.1 数据仓库17-23
• 2.1.1 数据仓库的概念与特点17-18
• 2.1.2 数据仓库的结构18-19
• 2.1.3 数据仓库的数据组织19-20
• 2.1.4 数据仓库的数据获取20-21
• 2.1.5 数据仓库的数据模型21-23
• 2.2 OLAP技术23-24
• 2.2.1 OLAP的概念与特征23
• 2.2.2 OLAP的操作23-24
• 2.2.3 OLAP与数据仓库24
• 2.3 数据挖掘24-28
• 2.3.1 数据挖掘概述24-26
• 2.3.2 决策树26-27
• 2.3.3 数据挖掘与OLAP的关系27-28
• 2.4 本章小结28-29
• 第3章 食品安全风险分析数据仓库的分析与设计29-33
• 3.1 食品安全风险分析数据仓库体系结构设计29-30
• 3.2 食品安全风险分析数据仓库功能模块设计30
• 3.3 食品安全风险分析数据仓库构建方案30-32
• 3.3.1 主题设计30-31
• 3.3.2 数据模型设计31
• 3.3.3 粒度设计31
• 3.3.4 开发平台的选择31-32
• 3.4 本章小结32-33
• 第4章 食品安全风险分析数据仓库的实现33-64
• 4.1 数据预处理33-41
• 4.1.1 数据导入及连接数据源33-34
• 4.1.2 ETL数据预处理34-39
• 4.1.3 ETL装载实现39-41
• 4.2 创建维度表、事实表41-43
• 4.3 多维数据集构建与处理43-46
• 4.4 OLAP处理结论分析46-49
• 4.5 决策树模型挖掘分析49-63
• 4.5.1 使用C4.5 算法对食品安全信息进行决策树分析49-60
• 4.5.2 决策树挖掘模型的实现60-63
• 4.6 本章小结63-64
• 第5章 总结与展望64-66
• 5.1 总结64-65
• 5.2 展望65-66
• 致谢66-67
• 参考文献67-70
• 作者简介70-71
• 攻读硕士学位期间发表的论文71-72

【参考文献】

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本文编号：813516