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生鲜食品具有易变质、流通效率低等特点，冷链可以用于保持生鲜食品的新鲜度，其与普通物流的区别不仅在于食品对卫生环境的要求极高，更重要的是易腐食品对温度与时间控制有严格的要求，可以说冷链是特殊的供应链。我国的冷链水平相对于国外还是比较落后的，因此为达到完善冷链和保证食品质量安全的目的，就需要对食品冷链过程中的风险进行科学的评估，并且对冷链过程中的故障诊断进行有效的分析。 针对风险评估中信息模糊和危害分析和关键控制点(Hazard Analysis CriticalControl Point，HACCP)管理因素之间相关性的问题，将模糊推理Petri网(fuzzyreasoning Petri nets，FRPN)与修正因子结合用于风险评估中，该方法采用模糊证据推理算法解决由于评估数据不全面、不确定造成的评估结果不准确问题，分析了不同的数据不完备情况，并给出了相应的计算模型。在此基础上，建立风险评估的FRPN模型，通过正向推理算法得到评估初步结果，然后根据HACCP体系对冷链过程的管理作用，得到总评估指标修正因子，进而求出最终的评估结果。通过实证分析，说明了该方法在处理不完备数据和全局分析方面表现出较好的适应性，提高了风险评估的准确度。 针对生鲜食品在冷链配送过程中容易发生变质的问题，并考虑冷链过程的时序性特点，提出一种基于新型扩展模糊Petri网(extended fuzzy Petri nets，EFPN)的故障诊断方法。该方法通过将模糊规则映射到扩展模糊Petri网，对故障诊断过程中的不确定性问题进行定量分析，从而找到引起故障的原因。利用库所带有的关键因素开始时间信息可排除未发生的因素，降低诊断推理过程的复杂程度。最后通过实例对该模型进行了验证和分析。