基于支持向量机的食品安全抽检数据分析方法

• 作者: 陈晓
• 来源期刊: 商品与质量
• 学科: 工学
• 关键词: 食品安全 抽检数据 支持向量机 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 分析与检测
• 页码范围: 156
• 页数: 1页
• 分类号: TS2
• 字数: 2042字
• 语种: 中文

摘要

随着我国的经济在快速的发展,社会在不断的进步,本文通过实验对比了逻辑回归、决策树、人工神经网络和支持向量机等方法在分析抽检数据中的表现.结果表明,支持向量机的预测准确率最高.该方法及相应软件系统能够为未来的抽检计划制定提供决策依据,在有限的抽检成本和时间花费的条件限制下,能更多地暴露食品安全中的问题,从而提升食品安全和食品质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈晓		2	0	0.0	0.0