【摘 要】
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通过对2019年北京地区销售的牛、羊肉串掺假情况进行调查,建立基于数据挖掘的食品安全风险预测模型。本实验从10种不同销售渠道的100家销售单位采集牛、羊肉串样品200份,采用
【基金项目】
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“十三五”国家重点研发计划重点专项(2018YFC1603400),北京市优秀人才培养资助青年骨干个人项目(2017754154700G101)
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通过对2019年北京地区销售的牛、羊肉串掺假情况进行调查,建立基于数据挖掘的食品安全风险预测模型。本实验从10种不同销售渠道的100家销售单位采集牛、羊肉串样品200份,采用实时聚合酶链式反应法对样品进行猪、牛、羊、鸡、鸭5种源性成分检测,分析掺假情况,并基于检测指标及样品信息,运用反向传播(back propagation,BP)神经网络算法构建牛、羊肉串掺假的风险预测模型。结果表明:由质控样品获得的源性成分报出限为Ct值28.0,在此基础上本次调查的200份样品,总不合格率为17.5%(35/200)
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