基于检测数据的食品安全预警方法研究
发布时间：2021-09-22 08:01
食品安全问题是影响国计民生的重要社会问题。食品安全事故严重损害人民群众的身体健康,对经济和社会造成了严重的后果。因此,开展食品安全预警研究对于减少食品安全事故的发生,实现食品安全风险的预防预测,具有重要的理论和现实意义。本文以食品安全检测数据为研究对象,针对检测数据的食品安全风险展开预警研究。主要研究内容如下:1)为全面准确评估食品安全检测数据的综合风险状况,提出了一种基于差分进化算法的食品安全风险综合评价方法。该方法采用复相关系数法、熵权法和均值法分别计算指标权重,在此基础上应用差分进化算法求取指标综合权重,得到检测数据的综合风险值,实现了风险综合评价。2)为准确预测食品安全检测数据的安全风险,提出了一种基于AHC-RBF神经网络算法的食品安全预警方法。AHC-RBF神经网络算法采用AHC算法自适应地获取RBF神经网络的隐含层节点的中心位置,克服了传统RBF神经网络模型对初始聚类中心的敏感性,提高了模型的泛化精度。采用该方法建立了基于检测数据的食品安全预警模型,并进行了预警分析。3)为挖掘食品安全检测数据中样本的检测信息与风险等级之间存在的潜在关联关系,本文提出了一种基于桶排序-FP...
【文章来源】：北京化工大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２－１差分进化算法的流程图??Ｆｉｇ．２－１?Ｔｈｅ?ｆｌｏｗ?ｃｈａｒｔ?ｏｆ?ｔｈｅ?ＤＥ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍ??
?北京化工大学硕士学位论文???［５Ｇ］。ＲＢＦ神经网络训练速度快，具有全局逼近性能，网络训练能够避免陷入局部极小??值。??设１１３？神经网络的输入为义＝｛１１，易，．．．，１／＾，输入层、隐含层、输出层的节点数??量分别为：ｐ，ｋ，ｑ，?ＲＢＦ神经网络的结构如图２－２所示。其中，Ｕ为隐含层的输出矩??阵。ＣＰＣ２，．．．，Ｃ；为隐含层的径向基函数中心，＃为隐含层和输出层之间的连接权值矩??阵。??Ｚｉ?Ｚ２?ｚｑ??ｔ?Ｏｕｔｐｕｔ?ｌａｙｅｒ??Ｉｎｐｕｔ?ｌａｙｅｒ??Ｘｉ?Ｘ２?Ｘｐ??图２－２?ＲＢＦ神经网络结构??Ｆｉｇ．２－２?Ｔｈｅ?ＲＪＢＦ?ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ??ＲＢＦ神经网络训练的关键是确定Ｃ，、基函数宽度和妒。??通常采用ｋ均值算法获得ＲＢＦ神经网络隐含层节点的中心位置［５１］，使用高斯函??数作为隐含层的激活函数［５２］。隐含层第ｊ个节点的输出为％，由公式（２－１）给出：??Ｕ，?＝?ｅｘｐ???，?（ｙ?＝?＼，２，．．．，ｋ）?式（２－１）??ｌ?＾?Ｊ??其中＾为第ｊ个节点的高斯函数的宽度，其取值为第ｊ个节点和隐含层其他节点??之间的欧几里得距离的最小值。??ＲＢＦ神经网络的输出Ｚ由公式（２－２）得到：??Ｚ?＝?Ｕ－Ｗ??式（２－２）??其中，ｔ／＝叫从，．．．，叫，矩阵妒通过梯度下降算法调整。??８??
图２－３?ＦＰ树的构建??Ｆｉｇ．２－３?Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ?ｏｆ?ＦＰ?ｔｒｅｅ??
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于数据挖掘的食品供应链风险预警系统研究[J]. 张洋,陈伟炯,付姗姗. 广西大学学报(自然科学版). 2018(03)
[2]改进的关联规则在食品安全预警上的应用[J]. 肖克晶,左敏,王星云,刘婷. 食品科学技术学报. 2017(02)
[3]基于熵权理论的食品安全预警分析[J]. 丁磊. 价值工程. 2017(05)
[4]基于关联规则技术的肉类食品冷链物流质量安全保障因素发现及质量安全预警模型[J]. 袁彦彦,王兴芬,杨浩. 物流技术. 2015(21)
[5]水产品冷链物流绩效的模糊综合评价研究——基于熵权法[J]. 俞峰. 中国商贸. 2014(17)
[6]进出口食品风险综合评价模型[J]. 沈进昌,杜树新,罗祎,罗季阳,杨倩,陈志锋. 科技通报. 2012(05)
[7]基于关联规则挖掘的食品安全信息预警模型[J]. 顾小林,张大为,张可,浦徐进,曹文彬. 软科学. 2011(11)
[8]熵权法在重大危险源应急救援评估中的应用[J]. 王清源,潘旭海. 南京工业大学学报(自然科学版). 2011(03)
[9]“从农田到餐桌”的食品安全风险评价研究[J]. 武力. 食品工业科技. 2010(09)
[10]模糊综合评价法在江安河青羊段水质评价中的应用[J]. 郝庆杰,江长胜. 西南师范大学学报(自然科学版). 2010(02)
博士论文
[1]进化算法及智能数据挖掘若干问题研究[D]. 张捷.西安电子科技大学 2013
硕士论文
[1]风电机组状态监测与故障预测方法研究[D]. 张艳霞.华北电力大学 2016
[2]基于RBF神经网络短期热网负荷预测研究[D]. 孟萌萌.哈尔滨工业大学 2013
[3]基于数据挖掘的食品安全风险评价与预警系统[D]. 田春园.青岛理工大学 2012
[4]小世界神经元网络的同步控制和发放性统计[D]. 程世奇.华东理工大学 2011
[5]解多目标优化问题的改进差分进化算法研究[D]. 高攀.西安电子科技大学 2010
[6]增量关联规则算法及其在食品安全监管中的应用[D]. 徐燕伟.浙江大学 2008
本文编号：3403420
【文章来源】：北京化工大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２－１差分进化算法的流程图??Ｆｉｇ．２－１?Ｔｈｅ?ｆｌｏｗ?ｃｈａｒｔ?ｏｆ?ｔｈｅ?ＤＥ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍ??
?北京化工大学硕士学位论文???［５Ｇ］。ＲＢＦ神经网络训练速度快，具有全局逼近性能，网络训练能够避免陷入局部极小??值。??设１１３？神经网络的输入为义＝｛１１，易，．．．，１／＾，输入层、隐含层、输出层的节点数??量分别为：ｐ，ｋ，ｑ，?ＲＢＦ神经网络的结构如图２－２所示。其中，Ｕ为隐含层的输出矩??阵。ＣＰＣ２，．．．，Ｃ；为隐含层的径向基函数中心，＃为隐含层和输出层之间的连接权值矩??阵。??Ｚｉ?Ｚ２?ｚｑ??ｔ?Ｏｕｔｐｕｔ?ｌａｙｅｒ??Ｉｎｐｕｔ?ｌａｙｅｒ??Ｘｉ?Ｘ２?Ｘｐ??图２－２?ＲＢＦ神经网络结构??Ｆｉｇ．２－２?Ｔｈｅ?ＲＪＢＦ?ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ??ＲＢＦ神经网络训练的关键是确定Ｃ，、基函数宽度和妒。??通常采用ｋ均值算法获得ＲＢＦ神经网络隐含层节点的中心位置［５１］，使用高斯函??数作为隐含层的激活函数［５２］。隐含层第ｊ个节点的输出为％，由公式（２－１）给出：??Ｕ，?＝?ｅｘｐ???，?（ｙ?＝?＼，２，．．．，ｋ）?式（２－１）??ｌ?＾?Ｊ??其中＾为第ｊ个节点的高斯函数的宽度，其取值为第ｊ个节点和隐含层其他节点??之间的欧几里得距离的最小值。??ＲＢＦ神经网络的输出Ｚ由公式（２－２）得到：??Ｚ?＝?Ｕ－Ｗ??式（２－２）??其中，ｔ／＝叫从，．．．，叫，矩阵妒通过梯度下降算法调整。??８??
图２－３?ＦＰ树的构建??Ｆｉｇ．２－３?Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ?ｏｆ?ＦＰ?ｔｒｅｅ??
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于数据挖掘的食品供应链风险预警系统研究[J]. 张洋,陈伟炯,付姗姗. 广西大学学报(自然科学版). 2018(03)
[2]改进的关联规则在食品安全预警上的应用[J]. 肖克晶,左敏,王星云,刘婷. 食品科学技术学报. 2017(02)
[3]基于熵权理论的食品安全预警分析[J]. 丁磊. 价值工程. 2017(05)
[4]基于关联规则技术的肉类食品冷链物流质量安全保障因素发现及质量安全预警模型[J]. 袁彦彦,王兴芬,杨浩. 物流技术. 2015(21)
[5]水产品冷链物流绩效的模糊综合评价研究——基于熵权法[J]. 俞峰. 中国商贸. 2014(17)
[6]进出口食品风险综合评价模型[J]. 沈进昌,杜树新,罗祎,罗季阳,杨倩,陈志锋. 科技通报. 2012(05)
[7]基于关联规则挖掘的食品安全信息预警模型[J]. 顾小林,张大为,张可,浦徐进,曹文彬. 软科学. 2011(11)
[8]熵权法在重大危险源应急救援评估中的应用[J]. 王清源,潘旭海. 南京工业大学学报(自然科学版). 2011(03)
[9]“从农田到餐桌”的食品安全风险评价研究[J]. 武力. 食品工业科技. 2010(09)
[10]模糊综合评价法在江安河青羊段水质评价中的应用[J]. 郝庆杰,江长胜. 西南师范大学学报(自然科学版). 2010(02)
博士论文
[1]进化算法及智能数据挖掘若干问题研究[D]. 张捷.西安电子科技大学 2013
硕士论文
[1]风电机组状态监测与故障预测方法研究[D]. 张艳霞.华北电力大学 2016
[2]基于RBF神经网络短期热网负荷预测研究[D]. 孟萌萌.哈尔滨工业大学 2013
[3]基于数据挖掘的食品安全风险评价与预警系统[D]. 田春园.青岛理工大学 2012
[4]小世界神经元网络的同步控制和发放性统计[D]. 程世奇.华东理工大学 2011
[5]解多目标优化问题的改进差分进化算法研究[D]. 高攀.西安电子科技大学 2010
[6]增量关联规则算法及其在食品安全监管中的应用[D]. 徐燕伟.浙江大学 2008
本文编号：3403420
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