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介绍机器学习基本思想、分类与常用方法以及发展历史,阐述机器学习在食品安全风险预警方面应用现状,包括BP神经网络、贝叶斯网络、自回归求和移动平均模型及决策树方法、支持向量机模型等,分析当前发展中存在的问题并讨论未来发展方向。
基于机器学习的食品安全风险预警研究现状与展望
【摘 要】
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介绍机器学习基本思想、分类与常用方法以及发展历史,阐述机器学习在食品安全风险预警方面应用现状,包括BP神经网络、贝叶斯网络、自回归求和移动平均模型及决策树方法、支持
【机 构】
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中山市疾病预防控制中心,广东药科大学
【出 处】
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医学信息学杂志
【发表日期】
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2019年3期
【基金项目】
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中山市社会公益科技研究专项“基于时空分析模型的中山市食源性疾病和重点食品污染风险预警关键技术研究”(项目编号:201881049),国家重点研发项目——食品安全社会共治信息技术研究与应用示范“食品安全管控多维动态关联分析技术研究”(项目编号:2017YFC1602002).
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