- 1、本文档共9页,其中可免费阅读3页,需付费25金币后方可阅读剩余内容。
- 2、本文档内容版权归属内容提供方,所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议,可选择认领,认领后既往收益都归您。
- 3、本文档由用户上传,本站不保证质量和数量令人满意,可能有诸多瑕疵,付费之前,请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形,可联系本站下载客服投诉处理。
- 4、文档侵权举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
查看更多
基于机器学习的非法添加剂预测论文
摘要:
随着食品安全问题的日益凸显,非法添加剂的使用成为食品安全监管的重要挑战。本文旨在探讨基于机器学习的非法添加剂预测方法,通过分析非法添加剂的特征和监管难点,提出一种基于机器学习的预测模型,以提高食品安全监管的效率和准确性。本文将详细阐述机器学习在非法添加剂预测中的应用,并对模型的性能进行评估。
关键词:非法添加剂;机器学习;食品安全;预测模型;监管效率
一、引言
(一)非法添加剂的现状与问题
1.内容一:非法添加剂的种类繁多
1.1非法添加剂的种类涵盖化学合成物、生物制品、天然物质等。
1.2非法添加剂的使用目的多样,包括提高食品保质期、改善口感、
文档评论(0)