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题名多维数据驱动粮食供应链危害物风险综合评价
被引量：6
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作者
王小艺
王珍妮
孔建磊
金学波
苏婷立
张新
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机构
北京工商大学计算机与信息工程学院
北京工商大学北京市食品安全大数据技术重点实验室
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出处
《食品科学技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期129-138,共10页
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基金
国家重点研发计划项目(2017YFC1600605)
北京市教育委员会科技计划一般项目(PXM2019_014213_000007
+1 种基金
KM201910011010)
科技创新服务能力建设项目(PXM2018_014213_000033)
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文摘
为科学合理评价重金属、真菌毒素、农药残留和微生物等危害物在粮食供应链各个环节中的综合风险,在分析全国26个省份粮食加工品抽检数据及其他多维度数据基础上,兼顾定量指标和定性指标优势,从统计特性、抽检特性和调研特性三种互补角度构建多维层次风险指标体系,实现大量异构数据向量化风险指标转变;继而应用关联规则挖掘各指标间内在关系,实现各指标权重分配,构建风险综合评价方法,实现多维数据驱动的粮食供应链危害物风险评价和优先程度排序。希望为监管部门制定有针对性的抽检策略、确立优先监管领域和分配风险监管资源提供科学依据。
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关键词
粮食危害物
供应链安全
多维层次指标
关联规则挖掘
风险评价
多源异构数据
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Keywords
grain hazards
supply chain safety
multi-dimensional indicators
association rules mining
risk assessment
multi-source heterogeneous data
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分类号
TS201.6
[轻工技术与工程—食品科学]
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于FPG-SOM的粮食供应链危害物风险分级评价
被引量：4
- 2
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作者
王小艺
王珍妮
孔建磊
金学波
苏婷立
白玉廷
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机构
北京工商大学人工智能学院
北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室
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出处
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第9期15-22,共8页
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基金
“十三五”国家重点研发计划重点专项(2017YFC1600605)
北京市教育委员会科技计划一般项目(PXM2019_014213_000007-KM201910011010)
科技创新服务能力建设-基本科研业务费-粮油食品供应链危害物识别与预警技术创新平台项目(PXM2018_014213_000033)。
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文摘
为科学合理评价危害物在粮食供应链各环节中的综合风险,本研究在分析全国各省粮食供应链抽检数据及其他维度数据的基础上,结合粮食供应链中风险因素,构建多维层次风险指标体系,将大量多维异构数据转化为半定量风险指标。应用关联规则挖掘一级指标和二级指标的内在关联确定权重分配,结合自组织映射算法将各指标变量映射到风险等级,明确指标交叉关联,构建粮食供应链危害物综合风险等级评价方法。通过对粮食产品风险等级进行评价,得出风险较高的重点省份为山东省、河南省,典型区域为城市区域,关键环节为流通环节以及以铝残留为代表的一系列高风险危害物。该评价体系的确立可以为监管机构制定有针对性的抽检策略、确立优先监管领域,并为合理分配风险监管资源提供科学依据。
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关键词
多维层次指标体系
关联规则挖掘
自组织映射
综合风险分级评价
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Keywords
multidimensional hierarchical index system
association rule mining
self-organizing mapping
comprehensive risk assessment
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分类号
TS201.6
[轻工技术与工程—食品科学]
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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