论文部分内容阅读
为通过数据挖掘预测食品安全风险、隐患和趋势,进行预警和快速反应,基于2015—2017年国家肉类食品监督抽检的18 378批次样品数据,分析我国肉与肉制品主要安全现状与风险种类,并基于检测指标及属性运用BP(back propagation)神经网络方法构建以抽样省份、产品类型、产地、生产日期、年份、是否大型企业6大属性指标为输入层、包含2个隐藏层、以是否合格为输出层的肉类食品安全神经网络预测模型。结果表明:经数据准备、模型生成、数据训练和验证及参数优化,得到的3层BP神经网络预警模型总体百分比矫正为96