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    基于機器學習的食品安全情報研判技術研究

    劉召  
    【摘要】:近年來頻發的食品安全風險事件對我國食品安全事業的發展帶來了巨大的壓力,當下有關食品安全的情報分析以及研判預警已經成為食品安全監督、管理的關鍵環節,合理的防控機制可以有效提高食品安全的整體態勢。在信息高速交互的時代,數據來源主要趨向于網絡化和數字化,數據結構也變得復雜多樣,數據之間的關聯性尤為隱蔽而不易覺察。面對錯綜復雜的食品海量數據信息,傳統的情報研判技術已經無法滿足其需求,因此本文運用機器學習等方法構建智能化的食品安全情報研判模型,從而提高食品監管部門對食品安全的情報研判能力。首先,利用關聯規則、BP神經網絡等機器學習方法,通過分析大量的食品抽檢數據,建立適用于不同食品安全問題場景下的情報分析模型。利用Hash技術改進關聯規則算法對食品抽檢數據屬性進行關聯碰撞分析,使其挖掘出三個不同場景下,食品安全抽檢數據中潛在的情報規則,并通過分析相應的情報制定對應的行動措施,對食品安全的監督管理工作具有重要的指導意義;利用BP神經網絡方法,學習肉類食品屬性信息與檢測結果之間的內在聯系,從而預測食品的質量狀態,并將預測結果作為食品安全抽檢工作的先驗情報,可以輔助監管部門制定有效的食品安全抽檢計劃,提高抽檢工作的效率。其次,利用知識圖譜技術對食品抽檢數據進行知識建模,根據“食品名稱-生產省份-生產時間-生產企業-檢測毒害物-監管部門-抽檢結果”等一系列情報鏈條,確定知識圖譜的實體、關系以及屬性,構建食品安全知識圖譜,并將其存儲在Neo4j圖數據庫中,不僅可以將食品信息間的關聯關系通過可視化的方式展現,還可以實現各類食品信息的統計分析、實體分類以及關系路徑搜索等情報分析任務。最后,根據食品抽檢數據,分析出影響食品安全的主要風險因素,構建食品安全綜合風險指標體系。然后,創新性的將知識圖譜引入到食品風險研判模型中,基于指標體系確定“食品-地域-毒害物”之間的風險特征和風險關系,進一步構建食品安全風險知識圖譜。再通過引入圖神經網絡中的注意力機制,提出一種基于知識圖譜注意力網絡的食品安全風險研判模型,最后以真實食品抽檢樣品為例進行模型訓練,模型準確率達91.8%,可以實現對食品安全風險等級的精確預測。并將風險預測結果作為情報信息進行研判分析,根據不同的風險態勢制定對應的風險防控措施,可以為食品抽檢工作提供一定決策依據和技術支持。


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