【摘 要】
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以中国实际食品安全监测数据为样本,研究基于BP神经网络的食品安全预警方法。首先对食品安全日常监测数据进行筛选简化,选择其中与食品安全最为密切的167种检测项目,以此检测
【机 构】
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华中农业大学经济管理学院土地管理学院,中国标准化研究院食品与农业标准化所
【基金项目】
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中国标准化研究院基本科研项目资助(NO.56076S-1524)
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以中国实际食品安全监测数据为样本,研究基于BP神经网络的食品安全预警方法。首先对食品安全日常监测数据进行筛选简化,选择其中与食品安全最为密切的167种检测项目,以此检测项目为指标按月度划分建立数据样本。然后建立以167种检测项为输入层,包含2个隐层,以化学污染、农药残留、兽药残留、重金属、微生物致病菌5大类为输出层的食品安全预警神经网络模型,最后用所得数据样本进行训练和验证。结果表明,基于BP神经网络的食品安全预警方法能有效识别、记忆食品危险特征,能够对输入样本进行有效的预测,研究有助于丰富食品安全数据的处理方法,有助于完善相关预警技术手段。
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