【摘 要】
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针对当前食品安全预警性能差的问题,基于大数据和人工智能技术构建出新型食品安全溯源及预警系统,通过大数据技术对食品流通各个环节所收集的原始数据进行数据过滤和抽样分析,获取宏观的数学模型和预警信息;并通过深度学习等人工智能技术,对复杂场景下的高维数据进行深入挖掘分析,获取数据背后的社会行为的微过程,从而获得一个精确的风险预警模型,化解群体性的食品安全事故。通过合理分工,解决了数据收集、上报、分析到预警
【基金项目】
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广东科技厅基金项目（基金编号5213H4170028）资助；
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针对当前食品安全预警性能差的问题,基于大数据和人工智能技术构建出新型食品安全溯源及预警系统,通过大数据技术对食品流通各个环节所收集的原始数据进行数据过滤和抽样分析,获取宏观的数学模型和预警信息;并通过深度学习等人工智能技术,对复杂场景下的高维数据进行深入挖掘分析,获取数据背后的社会行为的微过程,从而获得一个精确的风险预警模型,化解群体性的食品安全事故。通过合理分工,解决了数据收集、上报、分析到预警的全环节技术难题,提高溯源数据的全覆盖性、实时性、预警准确性和智能化程度。试验表明,该方案时间误差小,正确率高,安全性能好。
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