【摘 要】
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食品安全预警系统的建立是预防食品安全问题、强化食品安全管理以及实施食品安全战略的必要手段,而农产品质量安全预警作为食品安全监管中的重要环节,更加需要重点关注。近些年来,随着信息技术的普及和广泛的应用,基于数据驱动的异常检测技术已经在食品安全领域的研究和探索当中取得了一些重要成果。因此,研究如何运用异常检测技术对市场中的农产品数据进行处理分析,并协助政府监管部门进行科学高效地管理,降低因农产品的质量
【基金项目】
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2019年南昌市十大民生实事项目“食用农产品安全保障水平提升工程”暨《南昌市食用农产品电子追溯系统》（招标编号:JXJM20192481）（食用农产品溯源平台服务）
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食品安全预警系统的建立是预防食品安全问题、强化食品安全管理以及实施食品安全战略的必要手段,而农产品质量安全预警作为食品安全监管中的重要环节,更加需要重点关注。近些年来,随着信息技术的普及和广泛的应用,基于数据驱动的异常检测技术已经在食品安全领域的研究和探索当中取得了一些重要成果。因此,研究如何运用异常检测技术对市场中的农产品数据进行处理分析,并协助政府监管部门进行科学高效地管理,降低因农产品的质量安全问题而造成不可挽回的损失显得尤为必要。在现有的农产品数据中,由于其存在着信息数量庞大、数据纷繁复杂,信息更迭较快、覆盖面积较广等特点,在利用传统的孤立森林（Isolation Forest,iForest）算法进行异常检测时因其随机选取特征的方式会降低孤立二叉树的质量以及忽略了各孤立二叉树之间异常检测能力差异的问题导致了异常检测的精确度较低,从而很难从现有的数据中提取到有用的信息。本文针对上述问题,提出了一种改进的孤立森林算法并将其命名为DWiForest（Double Weight iForest）。该算法采用了熵权法将传统孤立森林算法中的随机选取特征的方式改为特征加权选取,减少随机选取特征所带来的影响。其次对于传统孤立森林算法中各孤立二叉树之间异常检测能力的差异性问题采用了路径长度标准差的方式进行归一化加权来计算异常值。最后在所选取的11个公共数据集和真实的农产品数据集上将DW-iForest算法与7个具有代表性的异常检测算法分别进行了对比实验,实验结果表明,DW-iForest算法在精确率和AUC值上均有较大的改善,在有效提高异常检测精确度的同时显著的降低了算法的运算开销,从而验证了本文所改进算法的有效性和稳定性。本文还利用了DW-iForest异常检测方法聚焦于农产品的实时在线数据,并基于此设计并实现了一种基于无监督异常检测方法的农产品质量安全预警系统。该系统能够根据市场的实际需求准确检测出农产品实时数据的异常状态并对异常检测结果进行综合的统计分析,从而实现了对异常农产品的分级安全预警。
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