【摘 要】
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目的利用文献报道的细菌性食物中毒历史数据,快速有效地对细菌性中毒因素进行评估并建立预测模型。方法通过归一化处理消除不同量纲影响,采用主成分分析方法(PCA)降低评分矩
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目的利用文献报道的细菌性食物中毒历史数据,快速有效地对细菌性中毒因素进行评估并建立预测模型。方法通过归一化处理消除不同量纲影响,采用主成分分析方法(PCA)降低评分矩阵的维数即提取有效主元作为输入变量,随即抽取70%作为训练集结合支持向量机算法(SVM)建立回归模型,完成对剩余30%测试集预测。结果主元成分分析通过降维对计算进行优化,提高了循环迭代运算效率。PCA与SVM联合计算可提供满意预警结果。在有限的样本数和高维等条件下突现算法的优势。此外参数优化后可以达到80%以上的预测准确率。结论建立的预警系统对细菌性食物中毒暴发事件的监测、预警等提供科学的理论依据。
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