領(lǐng)學術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國食品雜志社
近年來食用油安全事故頻發(fā)，為降低這類事件的威脅，對其風險評價模型進行研究有著極其重要的意義。針對目前食用油檢測數(shù)據(jù)高維性、非線性、離散性和含噪聲的特點，現(xiàn)有風險評價模型存在噪聲抑制能力差、評價不準確和模型參數(shù)調(diào)整主觀性強等問題。對此，本實驗提出一種食用油污染物風險評價模型。首先進行風險指標篩選以及數(shù)據(jù)預處理，然后將處理后的數(shù)據(jù)輸入到基于小波閾值法的濾波模塊中進行濾波，隨后通過灰色關(guān)聯(lián)分析計算各風險指標的權(quán)重來制定多指標綜合風險值標簽；由極限學習機（extreme learning machine，ELM）對綜合風險值進行預測，在上述過程中利用實用貝葉斯優(yōu)化算法分別來優(yōu)化濾波模塊和ELM網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)；最后利用模糊綜合分析對預測綜合風險值進行風險等級劃分。本研究依托150 組食用油數(shù)據(jù)進行分析，詳細闡述了該模型的使用流程，通過不同模型對比實驗，本研究模型決定系數(shù)R2和均方根誤差分別為0.056 3和0.946 1，進一步驗證了方法的優(yōu)越性和有效性，可以為相關(guān)部門制定風險控制策略、抽檢策略以及優(yōu)化加工鏈提供更為合理的依據(jù)。
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