基于BP神经网络的食品安全抽检数据挖掘

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。     

基于数据挖掘的电网数据智能分析的研究

数据挖掘是对数据进行分析理解,揭示数据内部关联规则的一门技术,是数据分析的主要手段之一。它能够从大量有噪音的数据中,挖掘出其蕴藏的知识信息。其挖掘模式主要包括聚类模式、序列模式、关联模式、分类模式等。电网数据智能分析系统运用数据挖掘算法,对电网的设备信息、运行数据、日报数据进行分析,清理大量初始数据,按照电网运行的特点,分析和因素有关的数据,将其记录到数据库,通过相应的挖掘算法,获得所需的数据,从而为电网的安全运行提供理论基础和支持。本文主要论述了数据挖掘的概念、模型,电网数据智能分析系统的设计模式、体系等,对有关技术进行简单的分析。     

基于关联规则的食品安全数据挖掘方法

食品安全检测得到的大量的数据中,隐含着许多潜在有用的信息。通过对这些数据的分析,人们可以获得与食品安全状况密切联系的信息。文中分析了食品安全检测数据的特点,结合这些特点将数据挖掘技术中的关联规则挖掘引入食品安全检测数据的分析中来,并对某出入境检验检疫局提供的食品安全检测数据库进行实际分析,试验结果表明:该方法较以往的数理统计分析方法更适于对食品安全检测数据中多因素的分析,可以发现其中隐含的关联规则。这些规则对食品安全监管可提供决策支持,提高监管的效率。     

关于数据挖掘中关联规则算法的相关问题研究

经济的发展带动了信息技术的发展,数据挖掘技术的应用愈加广泛,无论是生产还是生活都离不开这一技术的支持。关联规则算法是数据挖掘技术中应用最为活跃的一种算法,能够有效处理规模较大的信息与数据,并在数据库中挖掘价值较高的信息。文章将对数据挖掘技术的内容与表现进行阐述,分析关联规则算法的含义与相关内容,最后对关联规则算法中的Apriori算法进行探究与讨论。     

数据挖掘中关联规则算法的研究

随着计算机技术的迅猛发展,使得现代信息技术也得到了发展,数据挖掘技术被广泛地应用到许多领域当中。而数据挖掘技术中最常用的算法则是关联规则算法,它能够对大量的数据和信息进行处理,在数据库中将繁琐的项集找出来,经过处理之后,将项集与项集之间的关联关系建立起来,然后从中挖掘出有用的信息。本文针对数据挖掘中的关联规则算法进行研究。     

基于矩阵的关联规则挖掘改进算法

数据挖掘的研究方向与领域较宽泛,其中关联规则挖掘是其重要的研究分支,Apriori算法是关联规则挖掘的经典算法,在此基础上,人们提出了很多种改进算法,如基于散列(Hash)、数据分割(Partition)以及采样(Sampling)的方法,本文巧用矩阵对Apriori关联规则算法进行改进。     

基于大数据视角的肉类食品安全抽检数据分析

目的 基于大数据视角分析肉类食品安全抽检数据。方法 在大数据技术支持下以国家肉类食品抽检监测数据源为基础, 通过Python语言编程设计分类与预测实验, 并利用数据挖掘预测集实验结果与真实食品检验结果进行对比研究, 以验证该方法的可行性。结果 基于决策树+典型相关系数和二次指数平滑法相结合的数据挖掘方法分类效果较好, 预测准确性达到98.26%。结论 通过预判不合格肉类食品的出现数量和分布情况, 可指导其安全抽检监测工作, 提高管理的效率和准确率, 有效预防肉类食品安全事故的发生。     

改进的关联规则在食品安全预警上的应用

为将海量的食品检测数据有效地应用于食品安全预警,首先分析了食品检测数据的特点,以及传统的Apriori算法在挖掘食品检测数据上的不足,进而提出过滤算法,并将其作为Apriori算法的前置组件对算法进行改进,然后建立了食品安全预警模型,最后将实际的食用油检测数据用改进后的算法进行挖掘,发现其存在的潜在安全隐患进而做出风险预警。通过实验对比Apriori算法,发现改进后的算法摒弃了大量的伪关联规则,能有效提高食品安全预警的效率和准确度,具有十分重要的实际意义。     

基于分布式并行关联规则的挖掘算法

以往使用的分布式数据挖掘算法各有优缺点,提出了一种基于星型网络的分布式关联规则挖掘算法。对其基本思想、算法描述等进行了分析。     

基于监督抽检数据的食用农产品风险分析与问题探讨

食品安全监督抽检是食品安全监管的重要措施,通过分析监督抽检数据能够为食品监管提供信息支撑和决策建议。2020—2022年国家食品安全监督抽检不合格样品信息分析结果显示,食用农产品类的抽检不合格率高于平均不合格率,且呈逐年上升趋势。针对这种现象,本研究对2023年山东省市场监管局公布的食品安全监督抽检的信息进行整理,特别是对食用农产品的抽检情况、不合格数据进行分析,探讨不合格产品产生的原因以及对策建议,助力于食用农产品质量提升。     

2016~2017年我国食品安全抽检数据分析

目的 通过原国家食品药品监督管理总局发布的食品安全监督抽检通告, 分析我国食品安全总体情况, 发现其中存在的主要问题。方法 汇总2016~2017年国家食品安全监督抽检结果, 对不合格项目进行归类分析。结果 2016年1月~2017年12月, 原国家食品药品监督管理总局累计发布75期关于食品安全监督抽检通告, 共计38389批次样品, 合格率98.82%。抽检发现的主要问题包括质量指标不达标、微生物污染、违规使用食品添加剂、违规使用农药兽药、污染物问题、非食用物质和生物毒素的检出。合格率均相对较低的前5个食品大类为特殊膳食食品、淀粉及淀粉制品、食糖、水果制品和糕点。结论 2016~2017年的食品抽检合格率呈现稳中有升的趋势, 说明国家食品安全监督抽检计划的全面开展, 对保障我国食品安全具有重大意义。     

食品安全监督抽检报告管理与运用的创新探究

食品在采购原料、加工生产到运输销售过程中都需要经过自检、委托检验及抽检监测等多次检验,其中食品安全监督抽检报告是食品安全监督执法的依据文件,因此食品检验检测机构对食品检验报告的有效管理具有重要意义。本文根据食品安全监督抽检工作遇到的不合格报告或实际问题,分析检测机构对食品安全检验报告质量控制的有效措施,进一步探讨信息化背景下食品安全检验报告数据创新管理模式,为检验机构未来管理及有效利用食品安全检验报告提出参考建议。     

2017~2019年全国食品安全抽检情况分析

本文通过对2017～2019年全国食品安全监督抽检数据进行梳理、挖掘和深度分析,找出潜在风险、预测风险变化趋势,以期为监管部门制定监督抽检计划、确定监管重点提供参考依据,为企业进行风险排查和自我风险防控提供指导。分析发现,主要存在的风险为微生物污染、超范围超限量使用食品添加剂和质量指标问题,累计占不合格项次总数的73.57%;风险较高的产品包括方便食品、冷冻饮品、食品相关产品等共10大类,不合格率均在2.5%以上,抽样数占样本总数的42.34%;每年二季度食品安全风险明显高于其他季度;产地为广西的产品风险最高,不合格率为6.08%。结果表明,近三年食品安全整体形势较好,总体不合格率为1.94%,但在一些品类、指标、产地上依然存在不同程度的风险,监管部门需要进行重点关注。     

基于优化随机森林算法预测食品检验不合格指标

目的 食品不合格指标危害人类饮食健康,本文将数据挖掘技术应用于食品安全检测中。方法 通过收集山东省食药局官方网站下发的2015~2019年食品安全抽样检验产生的不合格数据,并对其进行多项数据预处理操作,采用超参数网格搜索和10折交叉验证方法建立了基于随机森林的食品不合格指标的分类预测模型,另外,通过对传统随机森林模型的参数优化,将其与决策树（DT）、逻辑回归（LR）和梯度提升决策树（GBDT）算法分类预测结果进行了对比。结果 实验表明经过参数优化后的随机森林模型对食品中不合格指标的预测准确率能够达到89.4%,比DT算法提高了11%,比LR算法提高了9%,比GBDT算法提高了8.1%。结论 基于优化的随机森林模型可以完成食品不合格指标分类预测任务,有广阔的应用前景。     

2019年度山东省食品安全监督抽检数据统计分析

目的 通过山东省市场监管管理局(包括原山东省食品药品监督管理局)发布的食品安全监督抽检通告,分析山东省食品安全总体情况,寻找食品安全抽检发现的主要问题。 方法 下载并汇总2019年度山东省食品安全监督抽检公示数据和结果,并对抽检食品类别及不合格检验项目进行归类统计分析。 结果 2019年山东省市场监督管理局累计发布47期关于食品安全监督抽检通告,在共抽检的27429批次食品中检出不合格食品535批次,整体食品抽检合格率98.05%。抽检发现的主要问题是微生物超标、违规使用食品添加剂、兽药残留超标、理化指标不合格、农药残留超标等问题。不合格率相对较高的前6个食品类别为油炸面制品、餐饮食品、蔬菜、水产品、冷冻饮品、水产制品。 结论 2019年度山东省食品安全整体情况良好,但也存在一些微生物超标、农兽药残留超标等食品质量安全问题。通过监督抽检可以基本全面掌握山东省食品安全总体情况,为山东省下步加强食品安全监管方向提供数据依据;而通过食品安全信息公开,又可以向公众发出食品安全消费提示,加强全社会共同推进食品安全法治,对保障山东省食品安全具有重大意义。     

重庆市餐饮行业食品安全监督抽检结果分析

目的分析重庆市餐饮行业食品安全监督抽检结果。方法用SAS9.4软件对重庆市餐饮行业食品安全监督抽检结果进行统计分析,按照抽样区域、抽样场所、食品亚类和不合格项目进行分析。用R4.0.2软件绘制重庆市区县的不合格率地图。结果本次餐饮行业食品安全监督抽检共2495个批次,其中合格样品为2420个批次,不合格样品75个批次,合格率达96.99%,不合格率为3.01%。结论重庆市餐饮行业食品安全整体形势较好,但是在某些方面还有待提高,需要进一步加强餐饮行业的督查力度。     

新冠肺炎疫情防控期间重庆市食品安全专项抽检结果分析

目的分析研究疫情防控期间重庆市食品安全专项的监督抽检结果。方法通过Microsoft Excel软件对疫情防控期间重庆市食品安全专项抽检结果进行统计,按照抽样区域、抽样场所、食品类别和不合格项目进行分析。结果疫情防控期间重庆市食品专项抽检样品共计1314批次,有3批次样品被检出不合格,不合格率为0.23%,抽检样品覆盖城市和农村地区,涉及36个区县、21个食品大类和11个抽样场所。结论疫情防控期间,重庆市食品安全形势整体平稳可控,但新冠肺炎疫情防控下的食品应急保障工作是一项系统性、长期性、综合性复杂工程,需要多方联动、持续推进。     

2019年国家食品安全监督抽检不合格结果分析

目的：分析2019年国家食品安全监督抽检不合格情况,为今后开展科学规范、检管结合的食品抽检工作提供一定指导意义。方法：汇总2019年国家食品安全监督抽检不合格样品信息,主要从食品大类、被抽样省份、网络平台及进出口抽检情况及不合格项目等方面进行分析。结果：2019年国家食品安全监督抽检共检出不合格样品412批次,问题较突出食品大类有食用农产品、肉制品及特殊膳食食品,不合格批次分别为232、34、26批次,分别占不合格总批次的56.3%、8.3%、6.3%。结论：一是粮、油、乳等日常大宗食品问题较少,但食用农产品中肉、蛋、水产、蔬菜中的农兽药问题不合格批次占比较多;二是长江以南检出不合格样品批次较多;三是新兴购物平台由于入网门槛低等原因不合格问题突出,尤其是糕点、蜂产品等工艺较简单的产品;四是进口食品中特殊膳食食品、饼干等问题突出;五是食用农产品和蜂产品中农兽药问题、各类食品制品中微生物问题仍需加强关注。     

2019—2020年我国东中西部城市餐饮食品安全抽检情况分析

目的 为了了解东中西部地区餐饮食品安全状况, 从而有针对性的对消费者、餐饮经营者和监管者提供建议。方法 对2019—2020年期间东中西部12个城市的食品安全监督抽检数据进行汇总整理, 包括合格信息和不合格信息, 从中筛选出涉及餐饮食品的抽检数据和不合格项目进行分析。结果 2019-2020年东部的餐饮食品合格率由99.33%下降到98.29%,但均高于全国食品安全抽检合格率,西部地区餐饮食品合格率从97.18%上升到99.26%,餐饮食品安全状况明显上升, 中部地区餐饮食品合格率由92.47%上升至95.79%,但仍低于全国食品安全抽检合格率, 餐饮食品安全状况仍有待改进。米面及其制品(自制)和餐饮具是合格率偏低的两种餐饮食品细类, 其中中部地区的米面及其制品(自制)合格率最低为94.3%, 西部地区的餐饮具合格率仅为82.53%。米面及其制品中油炸面制品不合格项目全部为铝的残留量检出,发酵面制品不合格原因主要为膨化剂、防腐剂和甜味剂超标。餐饮具中的问题主要是大肠菌群、阴离子合成洗涤剂、游离性余氯三类超标。此外, 规模较大、较为规范的餐馆的餐饮具合格率明显高于小吃店的餐饮具合格率。结论 建议消费者减少外出就餐次数, 对米面及其制品进行消费替代, 并且在就餐时对餐具进行高温清洗; 餐饮经营者需要对工作人员进行食品安全方面的培训; 食品监督管理局应重点关注米面及其制品以及餐饮具,加强对食品添加剂使用的监管。