社会经济的发展推动着人们对食品质量安全的关注水涨船高,特别是近些年来频发的粮食安全问题,不光给社会经济发展带来了一些损失,而且也损害了消费者的身体健康,乃至影响了整个社会的稳定。中央和地方政府因此对粮食安全的问题十分重视,认为必须实施严格产品质量安全准入制度,加大产品监督和管理力度,利用现代化的信息检测手段,建立粮食安全评价标准,基于粮食数据分析,便于后续的专家决策。本论文通过研究基于粮食安全的智能分析及决策支持系统,从而让消费者对自己所购买的商品做到心中有数,更好地提高消费者的满意度。本系统选取河北省、河南省、山东省和陕西省的小麦元素种类和含量作为研究对象,在用支持向量机和决策树算法对源数据进行算法分析后,选择正确率更高的支持向量机算法作为产地决策算法。同时,在综合比较了世界主要国家和地区的重金属污染评价指标后,选择中国标准中Cr、Zn、Pb、Cu元素作为评价元素标准,采用单项污染指数法和综合污染指数法作为评价方法。采用B/S的结构、Java语言、Mysql数据库存储,前后端分离的方式开发整个系统,从而实现了不同地区小麦产地的快速判别、小麦风险评级、数据统计分析、文件上传和文件下载等功能,为真正的专家决策提供技术支撑。在开发过程中,先对系统做了需求分析,描述了系统的总体架构和数据库的设计原则,建立了包含河南省、河北省、山东省、陕西省产地和风险评级的数据库。最后在基本实现系统功能的基础上,对系统进行了功能测试,发现可以满足设计要求。