基于风险值自动计算——信息多维采集的农药残留大数据评估市售果蔬安全水平

采用食品安全指数和风险系数模型,初步建立了农药残留膳食暴露风险和预警风险评估体系。开发"风险值自动计算—信息多维采集与分析"定制软件,基于2012—2015年我国市售果蔬农残检测大数据,从农药种类、限量标准、果蔬种类、地域等多个维度,分别对果蔬中残留农药之于人体的膳食暴露风险、预警风险进行了评估和解析。结果显示,气相色谱-四极杆-飞行时间质谱(GC-Q-TOF/MS)和液相色谱-四极杆-飞行时间质谱(LC-Q-TOF/MS)技术侦测的9 823例和12 551例市售果蔬,绝大多数膳食风险为可接受,但仍有0.56%和0.54%为风险不可接受。禁用农药膳食暴露风险不可接受比例是非禁用农药的20倍(GC-Q-TOF/MS组)和55倍(LC-Q-TOF/MS组);禁用农药高度预警风险比例是非禁用农药的17倍(GC-Q-TOF/MS组)和23倍(LC-Q-TOF/MS组),可见农药残留风险亟需控制,尤其应严格监管"禁药禁用"。文章据以上评估给出了高风险排名前10的农药和果蔬。另外,还发现欧盟的农药最大残留限量标准(MRLs)明显严于我国,我国相关标准建立亟待加快。研究结果可作为果蔬等食品风险水平实时诊断和风险农药精准监管的重要依据,以减少食源性农药残留风险,保障食品安全。

基于差分演化算法的核心网络设备多维包匹配方法

针对当前核心网络设备多维包匹配方法自适应性较低,特征匹配能力较差的问题,提出基于差分演化算法的核心网络设备多维包匹配方法。构建核心网络设备的多维信息采集模型,采用模糊关联特征调度方法进行核心网络设备的多维包络特征提取,提取核心网络设备的安全属性特征量化集,采用粗糙集配配准方法进行核心网络设备多维包匹配,结合差分演化算法进行核心网络设备多维包匹配过程中的优化特征解求取,结合自适应寻优方法,进行核心网络设备多维包匹配优化设计。仿真结果表明,采用该方法进行核心网络设备多维包匹配的自适应性较好,特征匹配能力较强,提高了核心网络设备多维包检测和网络设备的自动维护能力。

中医体质多维信息采集分析平台的构想

目的:探索中医体质信息采集、分析的新方法,实现体质分类的客观化。方法:从中医体质分类模型的复杂性及中医体质特征采集规范化着眼,利用计算机网络及嵌入式系统,构建中医体质多维信息采集分析平台。结果:平台通过分布式信息采集系统搜集体质资料,利用开放接口与中心数据仓库交互,不断地丰富样本数据,利用数据挖掘方法找出体质分类的客观规律。结论:中医体质多维信息采集分析平台的构建可以作为中医体质信息化研究的新尝试、新探索。

基于嵌入式芯片的智能监控系统设计

阐述智能监控系统的多维信息采集与可视化系统,采用嵌入式芯片的系统设计,探讨智能化系统的原理、嵌入式芯片的选择、系统平台的搭建。