基于极限学习机的肉制品质量风险预测研究

摘要：

食品质量风险预警是民生保障中的重大问题,针对目前常用预警方法存在训练时间过长、精确度低等问题,提出了一种基于极限学习机(ELM)的重点食品安全风险预警模型.首先对国家食品安全抽检检测信息系统中肉制品的抽样检验数据进行预处理,从中提取特征数据并进行属性选择;其次,分别建立ELM和核极限学习机(KELM)下的重点食品安全风险预警模型,对分类特征数据进行分析,进而得出预警结果;最后,与采用back propagation (BP)神经网络,支持向量机(svm)所预警得出的结果进行对比,实验结果表明基于核极限学习机的食品安全风险预警模型在准确度与训练时间上都优于其他预警模型,对食品安全能够进行更有效预测,提升了食品安全质量监管的工作效率.

关键词：食品安全、极限学习机、核极限学习机、预测、预警模型

所属期刊栏目：36

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划项目2016YFD0401205

在线出版日期：2019-11-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：413-418