基于贝叶斯网络的高校食堂食品安全预警研究

发布时间：2024-05-18 03:18

　　目的分析湖南省高校食堂食品安全影响因素,建立贝叶斯网络模型进行分析与预警研究,为高校食堂食品安全不良事件的预防与追责提供科学依据。方法结合专家经验和高校食堂调研数据,基于食品供应链"生产-运输-加工-消费"各环节11个因素建立食品安全风险指标体系,通过K2算法分析数据进行贝叶斯网络结构学习与参数学习,得到高校食堂食品安全风险贝叶斯网络图。结果 90.6%的准确率的预测结果表明,贝叶斯网络模型方法能够有效地对食品安全状况进行预警。各影响因素中加工程序、包装、添加剂以及食用过程与食品安全等级存在直接相关关系,而食用程序、食品包装、加工程序以及加工环境是食品安全不良事件发生的最重要原因。结论贝叶斯网络模型能够稳定且有效地对高校食品安全状况进行预测和诊断分析,有利于提前发现风险威胁,为高校食品安全的防御、监测和预警工作提供帮助。

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【部分图文】：

图1高校食堂食品安全贝叶斯网络初始结构

采用Matlab软件，使用十折交叉验证法检验模型的稳定性，如表3所示。2.3高校食堂食品安全影响因素分析

图2高校食堂食品安全贝叶斯网络模型

假设食品安全等级（S）的取值为3，即设定已发生食品安全不良事件，近十位学生在同一食堂用餐过后，几乎同时出现腹泻呕吐等症状。进行诊断推理，如图5所示，概率变化较大的节点为食用程序、食品包装、加工程序以及加工环境，合格概率分别降低了38%、13%、8%以及5%。按概率由大到小的顺序，....

图3餐饮场所评分不合格关联因果效应概率变化

图2高校食堂食品安全贝叶斯网络模型图4加工程序评分不合格关联因果效应概率变化

图4加工程序评分不合格关联因果效应概率变化

图3餐饮场所评分不合格关联因果效应概率变化图5实例化食品安全不良事件发生后各关联因素因果效应概率变化

本文编号：3976373