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摘要
近些年粮食供应链安全问题频发,为减少食源性风险威胁,风险预警正逐渐成为强化粮食食品安全体系的有力保障。但现有风险预警方法在面对多源异构非结构化食品数据时,存在预警准确率低、人工成本高等局限问题。本文在分析全国26个省份的大量抽检数据及关联信息基础上,建立了基于深度置信网络(deep belief network,DBN)-多类模糊支持向量机(multiclass fuzzy support vector machine,MFSVM)的风险分级预警模型,先对海量粮食供应链抽检数据进行嵌入编码和归一化处理,获得结构化食品数据;将其输入到DBN模型进行高维度特征提取,自适应地挖掘供应链中各危害因素间风险变化及内在关联概率,最后将高维特征输入到优化的MFSVM进行训练,实现供应链中各主要危害物风险分级预警。对比实验结果表明,DBN-MFSVM模型在粮食抽检数据上具有更好鲁棒性和泛化性,其准确率达到98.44%,运行时间85 s,可快速识别出粮食供应链中危害物风险程度和优先次序,为监管部门制定有针对性的抽检策略、确立优先监管领域和分配风险监管资源提供科学依据。
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