基于BP神经网络的食品安全抽检数据挖掘

• 作者: 刘婷 左敏 王星云 肖克晶
• 来源期刊: 食品科学技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 食品安全 抽检数据 检验结论 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 安全监管
• 页码范围: 85-90
• 页数: 6页
• 分类号: TS201.6|TP393.01
• 字数: 4541字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6002.2016.06.015

摘要

数据挖掘技术在食品安全领域拥有巨大的应用价值和潜力。通过分析逆向传播( BP )神经网络算法，说明使用该方法的可行性和优越性。以抽检数据为对象，阐述了数据预处理过程，设计并实现了数据挖掘实验。最后利用挖掘结果进行食品检验结论预测，验证了方法的实用价值和指导意义。实验表明，基于BP神经网络的数据挖掘方法具有良好的过程健壮性和较高的结果准确性。通过预判不合格食品的出现，可以指导实际食品安全抽检工作，从而杜绝食品安全问题的发生。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	左敏	北京工商大学计算机与信息工程学院	53	280	10.0	14.0
2	刘婷		15	45	4.0	6.0
3	肖克晶	北京工商大学计算机与信息工程学院	3	21	3.0	3.0
4	王星云	北京工商大学计算机与信息工程学院	3	16	2.0	3.0