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基于改进FP-growth算法的食品风险因素关联分析方法
1
作者
于家斌
马欣玥
+5 位作者
赵峙尧
王小艺
张新
崔晓玉
白玉廷
陈帅祥
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第23期250-258,共9页
为解决传统食品安全监督抽检“随机抽”模式存在的抽检决策主观性强、靶向性不高的问题,本研究提出一种基于改进Frequent Pattern-growth(FP-growth)算法的食品风险因素关联分析方法。首先,采用熵权法分别对食品种类的风险指标进行权重...
为解决传统食品安全监督抽检“随机抽”模式存在的抽检决策主观性强、靶向性不高的问题,本研究提出一种基于改进Frequent Pattern-growth(FP-growth)算法的食品风险因素关联分析方法。首先,采用熵权法分别对食品种类的风险指标进行权重分配,以计算出不同食品种类的风险指数。其次,以风险指数为特征,基于小批量K均值算法(MiniBatchKmeans)进行风险聚类,得到食品的风险等级。最后,采用带约束的改进FP-growth算法进行食品风险因素关联规则挖掘,挖掘食品风险等级与食品种类、时间、地域属性信息之间的关联关系,并对挖掘出的结果进行关联分析,从而为精准靶向引导抽检决策提供指导。本研究依托2019年中国某些地区的食品抽检数据进行分析,对其进行指标赋权,计算风险指数;后经过风险聚类为低风险、中风险和高风险;最后,将数据导入改进FPgrowth算法,得到食品风险因素关联规则。通过对比实验得到结果:对于17214条抽检数据,本研究提出的改进FP-growth算法相较于Apriori算法运行时间短;相较于传统FP-growth算法,删除了无效规则,提高了对食品风险因素关联规则的分析效率,从而为食品监管部门抽检工作提供了准确、高效的决策依据。
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关键词
食品安全监督抽检
关联分析
熵权法
MinibatchKmeans聚类
Frequent
Pattern-growth算法
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题名
基于改进FP-growth算法的食品风险因素关联分析方法
1
作者
于家斌
马欣玥
赵峙尧
王小艺
张新
崔晓玉
白玉廷
陈帅祥
机构
北京工商大学计算机与人工智能学院
北京工商大学中国轻工业工业互联网与大数据重点实验室
北京服装学院文理学院
出处
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第23期250-258,共9页
基金
国家重点研发计划项目(2022YFF1101103)
北京市自然科学基金项目(4222042,6242004)
+1 种基金
北京市科技新星计划项目(20240484720)
北京市属高校优秀青年人才培育计划项目(BPHR202203043)。
文摘
为解决传统食品安全监督抽检“随机抽”模式存在的抽检决策主观性强、靶向性不高的问题,本研究提出一种基于改进Frequent Pattern-growth(FP-growth)算法的食品风险因素关联分析方法。首先,采用熵权法分别对食品种类的风险指标进行权重分配,以计算出不同食品种类的风险指数。其次,以风险指数为特征,基于小批量K均值算法(MiniBatchKmeans)进行风险聚类,得到食品的风险等级。最后,采用带约束的改进FP-growth算法进行食品风险因素关联规则挖掘,挖掘食品风险等级与食品种类、时间、地域属性信息之间的关联关系,并对挖掘出的结果进行关联分析,从而为精准靶向引导抽检决策提供指导。本研究依托2019年中国某些地区的食品抽检数据进行分析,对其进行指标赋权,计算风险指数;后经过风险聚类为低风险、中风险和高风险;最后,将数据导入改进FPgrowth算法,得到食品风险因素关联规则。通过对比实验得到结果:对于17214条抽检数据,本研究提出的改进FP-growth算法相较于Apriori算法运行时间短;相较于传统FP-growth算法,删除了无效规则,提高了对食品风险因素关联规则的分析效率,从而为食品监管部门抽检工作提供了准确、高效的决策依据。
关键词
食品安全监督抽检
关联分析
熵权法
MinibatchKmeans聚类
Frequent
Pattern-growth算法
Keywords
food safety surveillance sampling
association analysis
entropy weight method
MiniBatchKmeans clustering
Frequent Pattern-growth algorithm
分类号
TS210.1 [轻工技术与工程—粮食、油脂及植物蛋白工程]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进FP-growth算法的食品风险因素关联分析方法
于家斌
马欣玥
赵峙尧
王小艺
张新
崔晓玉
白玉廷
陈帅祥
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
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