食品质量安全抽检数据分析2013年东北三省一等奖解析.doc

食品质量安全抽检数据分析 摘要 “民以食为天”，食品安全与每个人息息相关。 在问题一中，本文建立基于支持向量机的污染物风险评估模型，通过建立指标评价体系将微生物、重金属和添加剂的安全状况加以量化，通过量化得到的污染物风险指数对污染物的安全变化进行评价，评价发现近三年里微生物属于中风险程度的危害物而重金属属于中高风险类，食品添加剂2010年属于中高风险类，2011年和2012年均属于高风险类。为了研究污染物安全状况的未来趋势，本文利用灰色理论对量化值建立GM(1,1)模型，预测表明在2013年微生物和重金属危害程度减少，而添加剂危害程度增加。 在问题二中，本文首先参考CAC标准，将食品进行分为植物性食物、动物性食物和其他类食物三类；然后根据各污染物抽检数据的差异，采用熵权法对污染物指标进行权重处理；最后基于AHP层次分析建立污染物含量的比重模型，通过求解发现在因微生物不合格食品中动物性食物比重最大为46.75%，重金属不合格食品中植物性食物比重最大为61.18%，而添加剂不合格食品中其他食物比重最高为43.57%。 在问题三中，本文给出基于计数序贯思想的抽检模型，在保证抽检效果的前提下，对于抽检结果稳定且抽检频率过高的食品实现了样本容量较小时的抽检，从而节省人力物力。 关键词：支持向量机，灰色理论，熵权，AHP，计数序贯 一、问题重述与分析 1.1问题重述 “民以食为天”，食品安全关系到千家万户的生活与健康。随着人们对生活质量的追求和安全意识的提高，食品安全已成为社会关注的热点，也是政府民生工程的一个主题。城市食品的来源越来越广泛，人们消费加工好的食品的比例也越来越高，因此除食材的生产收获外，食品的运输、加工、包装、贮存、销售以及餐饮等每一个环节皆可能影响食品的质量与安全。另一方面，食品质量与安全又是一个专业性很强的问题，其标准的制定和抽样检测及评价都需要科学有效的方法。深圳是食品抽检、监督最统一、最规范、最公开的城市之一。请分析2010年、2011年和2012年深圳市的食品抽检数据，并根据这些资料来讨论： 如何评价深圳市这三年各主要食品领域微生物、重金属、添加剂含量等安全情况的变化趋势； 从这些数据中能否找出某些规律性的东西； 能否改进食品抽检的办法，使之更科学更有效地反映食品质量状况且不过分增加监管成本（食品抽检是需要费用的）？ 1.2问题分析 针对问题一，要求对微生物、重金属和添加剂的安全情况加以评价，首先明确用哪些内容来表明污染物的安全情况，即需要将各污染物的安全情况进行量化，因此必须建立一个评价模型来量化各污染物的安全状况，首先需要确定模型的评价指标，然后依次计算出各污染物的指标值，最后根据各个指标值对污染物进行风险评估，为了更好表现污染物安全情况的变化趋势，可以根据得到的指标值进行风险预测。 问题二要求寻找抽检数据中的某些规律，本文从深圳市近三年食品抽检不合格食品中各污染物浓度检测数据出发，寻求微生物、重金属和添加剂在各类食品中的比重，即寻找在不合格微生物食品中，哪一类食品最多。 问题三要求设计一种抽检方法，使之更科学更有效地反映食品质量状况且不过分增加监管成本，对于一些抽检结果稳定、种类繁多、抽检频率较高的食品，本文利用计数序贯的思想[1]建立食品的抽检模型。这种方法比平常用一次抽检的样本容量小，抽检方法对检验费用昂贵的情形很是实用，是节省人力物力的一种好的抽检方法。 二、模型假设 假设模型求解过程中所用的数据都是合理的； 假设同一类食品每次抽检的项目数相同； 假设不考虑抽检人数的限制； 假设抽检的最大费用有限制； 假设食品的生产、销售、流通过程对食品中污染物的分布没有影响 三、模型建立于求解 3.1基于支持向量机的污染物风险评估模型 3.1.1食品污染物风险评估概论 食品污染物的安全状态是指食品中污染物的危害程度，本文将污染物的危害程度划分为高、中高、中、中低、低五档，从食品安全的角度看，污染物对食品的危害程度当然是越低越好。通过对深圳市2010年—2012年食品监督抽检数据进行统计分析，从宏观上得到该食品污染物的危害程度，可以非常直观地说明该食品污染物的安全状态。 根据题目要求本文主要研究三类污染物，即微生物、重金属和食品添加剂。 食品污染物的风险评估过程可以细分为以下几个阶段：建立食品污染物的评价指标体系；统计和计算各个指标的值；将指标值代入风险评估模型，确定食品污染物的安全状况。 3.1.2模型的建立和求解 下面介绍支持向量机基本方法[1]。 设训练样本集，由二个类别组成，如果属于第1类，则标记为正（），如果属于第2类，则标记为负（）。学习的目标是构造一个判别函数，将测试数据尽可能正确地分类，下面针对训练样本集为线性、非线性两种情况进行分别讨论。 线性情况 如果存在分类超平面