【摘 要】
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目的:解决现有的食品安全风险评估方法存在的评估精度低且不准确等问题.方法:在构建食品安全风险指数的基础上,提出了一种将隐马尔可夫模型和布谷鸟搜索算法结合用于食品风险评估方法.通过布谷鸟算法搜索全局最优解作为隐马尔可夫模型初值,在通过Baum-Welch算法进行局部校正,使其快速收敛到全局最优解.通过对乳制品数据的试验分析,验证了该方法的优越性.结果:与改进前相比,改进后的评价方法更准确、有效,在时间特征下能更准确地预测食品质量安全,检测准确度在97.5％以上.结论:该方法结合时间特征进行预测,检测准确度较
【机 构】
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武汉交通职业学院,湖北武汉430065;湖北第二师范学院,湖北武汉430205;江西理工大学,江西赣州341000
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目的:解决现有的食品安全风险评估方法存在的评估精度低且不准确等问题.方法:在构建食品安全风险指数的基础上,提出了一种将隐马尔可夫模型和布谷鸟搜索算法结合用于食品风险评估方法.通过布谷鸟算法搜索全局最优解作为隐马尔可夫模型初值,在通过Baum-Welch算法进行局部校正,使其快速收敛到全局最优解.通过对乳制品数据的试验分析,验证了该方法的优越性.结果:与改进前相比,改进后的评价方法更准确、有效,在时间特征下能更准确地预测食品质量安全,检测准确度在97.5％以上.结论:该方法结合时间特征进行预测,检测准确度较高,可为企业提供有效的风险评估结果.
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