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—— 中國食品雜志社
近些年糧食供應鏈安全問題頻發(fā)，為減少食源性風險威脅，風險預警正逐漸成為強化糧食食品安全體系的有力保障。但現(xiàn)有風險預警方法在面對多源異構非結構化食品數(shù)據(jù)時，存在預警準確率低、人工成本高等局限問題。本文在分析全國26 個省份的大量抽檢數(shù)據(jù)及關聯(lián)信息基礎上，建立了基于深度置信網(wǎng)絡（deep belief network，DBN）-多類模糊支持向量機（multiclass fuzzy support vector machine，MFSVM）的風險分級預警模型，先對海量糧食供應鏈抽檢數(shù)據(jù)進行嵌入編碼和歸一化處理，獲得結構化食品數(shù)據(jù)；將其輸入到DBN模型進行高維度特征提取，自適應地挖掘供應鏈中各危害因素間風險變化及內在關聯(lián)概率，最后將高維特征輸入到優(yōu)化的MFSVM進行訓練，實現(xiàn)供應鏈中各主要危害物風險分級預警。對比實驗結果表明，DBN-MFSVM模型在糧食抽檢數(shù)據(jù)上具有更好魯棒性和泛化性，其準確率達到98.44%，運行時間85 s，可快速識別出糧食供應鏈中危害物風險程度和優(yōu)先次序，為監(jiān)管部門制定有針對性的抽檢策略、確立優(yōu)先監(jiān)管領域和分配風險監(jiān)管資源提供科學依據(jù)。
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