基于监督抽检数据的肉类食品安全风险分析及预测

• 作者: 张凯华 张哲奇 李丹 李笑曼 王守伟 臧明伍 赵洪静
• 来源期刊: 肉类研究
• 学科: 工学
• 关键词: 食品安全 抽检数据 BP神经网络 预测模型 肉及肉制品
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 分析检测
• 页码范围: 42-49
• 页数: 8页
• 分类号: TS201.6
• 字数: 7801字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7506/rlyj1001-8123-20181203-223

摘要

为通过数据挖掘预测食品安全风险、隐患和趋势,进行预警和快速反应,基于2015—2017年国家肉类食品监督抽检的18378批次样品数据,分析我国肉与肉制品主要安全现状与风险种类,并基于检测指标及属性运用BP(back propagation)神经网络方法构建以抽样省份、产品类型、产地、生产日期、年份、是否大型企业6大属性指标为输入层、包含2个隐藏层、以是否合格为输出层的肉类食品安全神经网络预测模型.结果表明:经数据准备、模型生成、数据训练和验证及参数优化,得到的3层BP神经网络预警模型总体百分比矫正为96.2％;对于合格样本,判定正确的概率为96.5％,错判概率为3.5％,预测模型具有较好的参考和应用价值.基于BP神经网络的食品安全预警方法能够对输入样本进行有效预测,为食品安全风险研判和风险预警提供技术支撑.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李笑曼	北京食品科学研究院中国肉类食品综合研究中心	5	19	3.0	4.0
2	张凯华	北京食品科学研究院中国肉类食品综合研究中心	7	42	5.0	6.0
3	臧明伍	北京食品科学研究院中国肉类食品综合研究中心	8	48	5.0	6.0
4	王守伟	北京食品科学研究院中国肉类食品综合研究中心	10	42	5.0	6.0
5	李丹	北京食品科学研究院中国肉类食品综合研究中心	8	48	5.0	6.0
6	赵洪静		2	10	2.0	2.0