食品安全問題是影響國計民生的重要社會問題。食品安全事故嚴重損害人民群眾的身體健康,對經濟和社會造成了嚴重的后果。因此,開展食品安全預警研究對于減少食品安全事故的發(fā)生,實現食品安全風險的預防預測,具有重要的理論和現實意義。本文以食品安全檢測數據為研究對象,針對檢測數據的食品安全風險展開預警研究。主要研究內容如下:1)為全面準確評估食品安全檢測數據的綜合風險狀況,提出了一種基于差分進化算法的食品安全風險綜合評價方法。該方法采用復相關系數法、熵權法和均值法分別計算指標權重,在此基礎上應用差分進化算法求取指標綜合權重,得到檢測數據的綜合風險值,實現了風險綜合評價。2)為準確預測食品安全檢測數據的安全風險,提出了一種基于AHC-RBF神經網絡算法的食品安全預警方法。AHC-RBF神經網絡算法采用AHC算法自適應地獲取RBF神經網絡的隱含層節(jié)點的中心位置,克服了傳統(tǒng)RBF神經網絡模型對初始聚類中心的敏感性,提高了模型的泛化精度。采用該方法建立了基于檢測數據的食品安全預警模型,并進行了預警分析。3)為挖掘食品安全檢測數據中樣本的檢測信息與風險等級之間存在的潛在關聯關系,本文提出了一種基于桶排序-FP... 

【文章來源】：北京化工大學北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】：81 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１差分進化算法的流程圖??Ｆｉｇ．２－１?Ｔｈｅ?ｆｌｏｗ?ｃｈａｒｔ?ｏｆ?ｔｈｅ?ＤＥ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍ??

?北京化工大學碩士學位論文???［５Ｇ］。ＲＢＦ神經網絡訓練速度快，具有全局逼近性能，網絡訓練能夠避免陷入局部極小??值。??設１１３？神經網絡的輸入為義＝｛１１，易，．．．，１／＾，輸入層、隱含層、輸出層的節(jié)點數??量分別為：ｐ，ｋ，ｑ，?ＲＢＦ神經網絡的結構如圖２－２所示。其中，Ｕ為隱含層的輸出矩??陣。ＣＰＣ２，．．．，Ｃ；為隱含層的徑向基函數中心，＃為隱含層和輸出層之間的連接權值矩??陣。??Ｚｉ?Ｚ２?ｚｑ??ｔ?Ｏｕｔｐｕｔ?ｌａｙｅｒ??Ｉｎｐｕｔ?ｌａｙｅｒ??Ｘｉ?Ｘ２?Ｘｐ??圖２－２?ＲＢＦ神經網絡結構??Ｆｉｇ．２－２?Ｔｈｅ?ＲＪＢＦ?ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ??ＲＢＦ神經網絡訓練的關鍵是確定Ｃ，、基函數寬度和妒。??通常采用ｋ均值算法獲得ＲＢＦ神經網絡隱含層節(jié)點的中心位置［５１］，使用高斯函??數作為隱含層的激活函數［５２］。隱含層第ｊ個節(jié)點的輸出為％，由公式（２－１）給出：??Ｕ，?＝?ｅｘｐ???，?（ｙ?＝?＼，２，．．．，ｋ）?式（２－１）??ｌ?＾?Ｊ??其中＾為第ｊ個節(jié)點的高斯函數的寬度，其取值為第ｊ個節(jié)點和隱含層其他節(jié)點??之間的歐幾里得距離的最小值。??ＲＢＦ神經網絡的輸出Ｚ由公式（２－２）得到：??Ｚ?＝?Ｕ－Ｗ??式（２－２）??其中，ｔ／＝叫從，．．．，叫，矩陣妒通過梯度下降算法調整。??８??

圖２－３?ＦＰ樹的構建??Ｆｉｇ．２－３?Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ?ｏｆ?ＦＰ?ｔｒｅｅ??

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]風電機組狀態(tài)監(jiān)測與故障預測方法研究[D]. 張艷霞.華北電力大學 2016
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[5]解多目標優(yōu)化問題的改進差分進化算法研究[D]. 高攀.西安電子科技大學 2010
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本文編號：3403420