【摘 要】
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目的基于大数据视角分析肉类食品安全抽检数据。方法在大数据技术支持下以国家肉类食品抽检监测数据源为基础,通过Python语言编程设计分类与预测实验,并利用数据挖掘预测集实
【机 构】
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渤海大学食品科学与工程学院,生鲜农产品贮藏加工及安全控制技术国家地斱联合工程研究中心; 渤海大学化学化工学院; 河北联合大学轻工学院电气信息学院; 肉类生产与加工质量安全
【基金项目】
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辽宁省高等学校产业技术研究院重大应用研究项目(041804);辽宁省重点研发计划指导计划项目(2017205003)~~
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目的基于大数据视角分析肉类食品安全抽检数据。方法在大数据技术支持下以国家肉类食品抽检监测数据源为基础,通过Python语言编程设计分类与预测实验,并利用数据挖掘预测集实验结果与真实食品检验结果进行对比研究,以验证该方法的可行性。结果基于决策树+典型相关系数和二次指数平滑法相结合的数据挖掘方法分类效果较好,预测准确性达到98.26%。结论通过预判不合格肉类食品的出现数量和分布情况,可指导其安全抽检监测工作,提高管理的效率和准确率,有效预防肉类食品安全事故的发生。
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