食品安全抽检数据常见问题分析及对策

食品安全关系到消费者的健康和生活质量,食品安全问题的频生对食品产业的可持续发展造成了严重影响。在此背景下,食品安全抽检数据的有效管理和利用成为确保食品质量、维护公共健康的重要手段。本文分析了食品安全抽检数据管理中存在的主要问题,包括数据不完整性、不一致性、数据质量问题以及数据处理与分析能力不足等,并提出了完善数据采集与管理制度、建立统一的数据标准与平台、提升数据质量和加强数据处理与分析能力等措施,旨在有效提升食品安全抽检的效率和准确性,为食品安全监管提供更加科学、合理的决策支持。

食品安全抽检数据质量提升策略

近年来,随着人们生活质量的不断提升,越来越重视食品质量安全,对食品安全检验工作提出了更高的要求。目前,国内食品安全检验主要以抽检为主,食品安全抽检环节受到诸多因素的影响,如抽样因素、人员因素等,严重影响食品安全抽检数据质量,进而影响食品安全抽检工作有效性。在此背景下,如何有效提升食品安全抽检数据质量成为行业工作者研究思考的关键问题。食品安全,事关国计民生,做好食品安全抽检工作对于保障食品质量安全非常重要。食品安全抽检环节的抽检数据质量会直接影响食品检验准确性及抽检工作的有效性,因此保证食品安全抽检数据质量意义重大。本文概述了食品安全抽检工作重要性,分析了食品安全抽检数据质量影响因素,并探讨了食品安全抽检数据质量提升策略。

基于抽检数据的北京市鸡蛋安全状况分析与对策探析

为了解北京市鸡蛋安全状况,本文整理了2018年6月至2022年12月期间北京市市场监督管理局发布的食品安全监督抽检信息公告,挖掘并多维度分析了鸡蛋抽检数据。结果表明:4 509批次抽检数据中,鸡蛋整体合格率为98.71%。散装鸡蛋、脏蛋、无抗蛋及草鸡蛋等存在不合格情况;餐饮类场所的鸡蛋不合格率较高;鸡蛋安全大体呈现“1、3季度合格率低”的季节性特征。北京市场鸡蛋安全问题主要是兽药残留,58批次不合格样本中共涉及9种兽药残留,其中恩诺沙星、氟苯尼考和金刚烷胺残留问题相对严重。建议开展养殖环节用药培训和法规宣讲活动、加强抗生素替代技术的研发和推广应用、加强鸡蛋供应链信息溯源体系建设和应用、优化监管抽查方案和措施,进一步提高首都市场鸡蛋安全监督监管效果。

食品安全抽检数据质量问题分析及提升建议

食品安全抽检数据质量作为食品抽检工作的生命线,是食品安全抽检工作有效性的重要保障,是分析发现问题和研判食品安全形势的重要支撑。本文整理了某地近两年来的食品抽检数据质量问题,从监管部门和承检机构两个方面提出相关建议,以期提升食品安全抽检数据质量。

基于支持向量机的电商物资质量抽检数据分类算法设计

由于当前算法未对数据进行去噪处理,导致数据分类错误率和分类完成时间增加,容错率下降,因此设计一种基于支持向量机的电商物资质量抽检数据分类算法。采用主成分分析法和二次曲面拟合法估算电商物资质量抽检数据中的几何信息,将数据划分为平坦区域和特征信息丰富区域,针对不同区域分别采取平均滤波算法和自适应双边滤波算法进行数据去噪处理,采用支持向量机构建分类器,实现电商物资质量抽检数据分类。仿真实验结果表明,所提算法不仅能够有效提升容错率,同时还能够减少数据分类错误率和分类完成时间,实际应用效果好。

基于支持向量机的电网安全抽检数据分析方法

电网安全数据子集中缺少处理目标函数的松弛变量,导致抽检数据处理线程吞吐量过高,为此,提出支持向量机的电网安全抽检数据分析方法。根据支持向量机提取电网安全抽检数据特征,计算特征子集上的信息维度;利用该信息维度设计支持向量机数据分析函数,采用敏感函数训练损失的电网安全数据子集,处理目标函数松弛变量,构建电网安全抽检数据分析模型,完成电网安全抽检数据分析。实验结果表明,该方法的抽检数据处理线程吞吐量最高为6000条/s,说明电网安全抽检数据分析效果较好。

基于BP神经网络的食品安全抽检数据挖掘

数据挖掘技术在食品安全领域拥有巨大的应用价值和潜力。通过分析逆向传播(BP)神经网络算法,说明使用该方法的可行性和优越性。以抽检数据为对象,阐述了数据预处理过程,设计并实现了数据挖掘实验。最后利用挖掘结果进行食品检验结论预测,验证了方法的实用价值和指导意义。实验表明,基于BP神经网络的数据挖掘方法具有良好的过程健壮性和较高的结果准确性。通过预判不合格食品的出现,可以指导实际食品安全抽检工作,从而杜绝食品安全问题的发生。

2020年全国餐饮食品安全抽检数据分析

目的:对我国餐饮食品抽检数据进行分析,以更好地了解我国餐饮食品的食品安全状况,从而对我国餐饮食品安全管理提出精准的建议。方法:对2020年全国的国抽和省抽数据进行汇总,按食品类别、省级行政区和月份进行描述性分析,最后对不合格率较高的餐饮具、水产品和米面及其制品的不合格项目进行分析。结果:2020年共抽检(国抽和省抽)58547批次餐饮食品样品,其中不合格样品为1447批次,全国整体的不合格率为2.47%。餐饮具、水产品和米面及其制品的不合格率最高,依次是8.37%、3.35%、2.89%;广西壮族自治区、黑龙江省和河北省的不合格率最高,依次为29.82%、8.59%、7.63%;4月份的不合格率最高为3.53%,在7月份的不合格率最低为1.64%。结论:在进行餐饮食品抽检时可以适当地向不合格率较高的餐饮具多分配一些抽检批次,广西壮族自治区应该加强国抽和省抽的抽检批次,对于常见问题进行重点监管来保证餐饮食品安全。

基于抽检数据的重大活动中供应食品的安全风险评估分级研究

目的针对重大活动中供应食品分级抽检缺乏理论和数据依据的问题,评估粮食、油脂、肉类、乳品、蔬菜、水产及其制品共6类主要供应食品中49项风险因子级别,指导构建重大活动中供应食品的科学监测防控体系。方法整理分析2015—2019年国家市场监督管理总局(原国家食品药品监督管理总局)和各地方监管部门(食药监部门)的监督抽检数据,根据食品类别和指标项目不合格比例评价风险发生可能性,通过风险因子的致病性和潜伏期评价风险结局的严重性,参考澳大利亚和新西兰风险评估方法标准评估供应食品安全风险级别。结果综合评估结果发现,水产及其制品的整体风险水平较高,特别是孔雀石绿和镉处于极严重风险水平(E级);其次是蔬菜及其制品中农药残留指标风险较高,极为严重风险水平(E级)的指标有腐霉利、克百威、氧乐果、甲拌磷;乳制品和肉制品的微生物,以及油脂制品和粮食制品污染物指标风险较高(H级),也需要在重大活动中重点关注。结论根据澳大利亚和新西兰风险管理标准,可以定量评价筛选重大活动中重点关注食品和风险因子等级和类别,进一步采用分级检测有助于科学指导重大活动中食品安全保障工作。

基于食品抽检数据的风险预警智能研究模型构建分析

近年来,国内外由食品安全问题导致的公共健康事件屡见不鲜。食品安全问题涉及食品产业链的各个环节,收集和识别食品安全风险因子,挖掘造成食品安全的重要因素,是食品安全风险预警的重要途径,也是制定管理措施的前提条件。有效利用和分析食品安全信息,开展有效预警,已经成为食品安全监管面临的重要问题。本文首先分析了食品抽检数据特征和食品安全预警模型原则,在此基础上从风险分析、趋势分析、关联挖掘、全息画像和效能评价等视角构建了基于食品抽检数据的风险预警智能分析模型。该模型旨在为食品安全的监管、消费、生产等各个环节提供有力支撑,为推进基于食品抽检数据的风险预警智能研究提供参考。

基于Apriori算法的食品抽检数据的关联规则挖掘

目的为了发现检测数据的不合格项目之间有意义的关联规则,并对挖掘出的关联规则进行分析解读,进一步发掘了食品抽检数据的价值,从而对食品安全监管具有一定的指导意义。方法本文对利用Apriori算法对2015~2019年间山东食品药品监督管理局网站公布的食品安全抽检数据的不合格项目进行了关联规则挖掘。结果通过挖掘得出最符合要求的10条规则。结论利用关联规则挖掘算法对食品检验数据进行挖掘,能够挖掘出有价值、有意义的规则,对食品安全管理具有指导意义,从中也可以看出数据挖掘技术在食品安全数据挖掘分析中具有广阔的应用前景。

基于支持向量机的食品安全抽检数据分析方法

本文通过实验对比了逻辑回归、决策树、人工神经网络和支持向量机等方法在分析抽检数据中的表现。结果表明,支持向量机的预测准确率最高。该方法及相应软件系统能够为未来的抽检计划制定提供决策依据,在有限的抽检成本和时间花费的条件限制下,能更多地暴露食品安全中的问题,从而提升食品安全和食品质量。

基于监督抽检数据的肉类食品安全风险分析及预测

为通过数据挖掘预测食品安全风险、隐患和趋势,进行预警和快速反应,基于2015—2017年国家肉类食品监督抽检的18 378批次样品数据,分析我国肉与肉制品主要安全现状与风险种类,并基于检测指标及属性运用BP(back propagation)神经网络方法构建以抽样省份、产品类型、产地、生产日期、年份、是否大型企业6大属性指标为输入层、包含2个隐藏层、以是否合格为输出层的肉类食品安全神经网络预测模型。结果表明:经数据准备、模型生成、数据训练和验证及参数优化,得到的3层BP神经网络预警模型总体百分比矫正为96.2%;对于合格样本,判定正确的概率为96.5%,错判概率为3.5%,预测模型具有较好的参考和应用价值。基于BP神经网络的食品安全预警方法能够对输入样本进行有效预测,为食品安全风险研判和风险预警提供技术支撑。

榆林市包装饮用水中铜绿假单胞菌抽检数据的分析与讨论

本文对榆林市包装饮用水中铜绿假单胞菌抽检数据进行分析与讨论。连续3年的省、市及专项抽检总批次为751,其中不合格批次为56,总不合格率为7.46%;将包装饮用水中铜绿假单胞菌的污染指数量化分为Ⅰ类、Ⅱ类、Ⅲ类,则Ⅰ类、Ⅱ类铜绿假单胞菌污染所占比重较多,Ⅲ类铜绿假单胞菌较重污染占比1/4;从生产地来看,榆阳区、靖边县、神木市、府谷县检出量较高,剩余县区检出量较少或无。总体来看,近3年包装饮用水抽检结果中铜绿假单胞菌的不合格率在降低,整体包装饮用水的合格情况向好的方向发展。

通过对棉花检验抽检数据的分析提高实验室检验质量

我国的棉花仪器化检验已经实施多年,在检验流程和质量控制及监督机制等方面都已经形成了比较完善的制度。目前全国所有的棉花仪器化检验实验室都通过国家级比对试验和检验随机抽样、监督检查等数据的反馈来查找实验室自身的不足之处,改进和完善实验室的管理,确保棉花仪器化检验数据的准确度、科学性和公正性。

2021年河源市食用植物油抽检数据分析及建议

目的:分析河源市食用植物油抽检数据,及时研判食用植物油安全形势,发掘食用植物油存在的问题,为相关监管部门提供建议。方法:通过SPSS软件分析2021年河源市市直和五县二区监督抽检发现的67批次食用植物油不合格数据,并使用SPSS进行统计学的双变量皮尔森相关性分析,研究不合格样品之间的联系。结果:2021年河源市抽检食用植物油整体不合格率较高,问题产品集中在夏季生产的散装花生油,主要不合格项目为黄曲霉毒素B。结论:需要进一步加强对食用植物油生产环节的监督管理工作,加强对生产企业规范化引导,加强消费者对食用植物油安全消费宣传引导。

考核有力度 数据更精准 湖北省市场监管局严把食品安全抽检数据质量关

2021年,湖北省食品抽检量达250319批次。为了有效促进食品抽检工作,湖北省市场监管局高标准严把食品安全抽检数据质量关,按照全年食品抽检数据7%的比例对抽检报告和数据开展监督检查工作,对承担省、市、县级食品安全抽检任务的91家检测机构的17500批次食品抽检报告进行了监督检查.

基于知识图谱的炒货食品抽检数据可视化系统研究

为提高食品安全抽检数据的利用率,深入分析抽检数据,结合知识图谱,建立抽检信息间关联关系,以期发现潜在的食品安全风险。运用网络爬虫技术,将坚果与炒货食品抽检数据进行整合,并将数据存于Neo4j图数据库用于展示各数据之间的关系,深度挖掘数据间潜在的关联信息。结果表明,通过曲线图、折线图、节点图、地图,实现对食品安全态势、食品安全分析报告,对不合格抽检信息检索、抽检数据关联关系的可视化显示。采用可视化的方式可实现抽检数据的直观展示,挖掘潜在食品安全风险,进而提高食品安全风险预警有效性。

提高抽检数据质量 服务食品安全监管

长期以来,重庆市市场监管局始终高度重视抽检数据质量,通过综合施治,持续提升抽检数据质量水平,并透过数据分析研判工作现状、趋势、绩效和问题,做优食品抽检“风向标”,当好食品监管“导航仪”。机制统领,构建数据管理体系。坚持系统观念,加强机制建设,理清数据管理脉络框架和工作体系。一是完善领导机制。

基于安全博弈的SDN数据包抽检策略

设计并仿真实现了一种基于安全博弈的SDN数据包抽检策略,以优化SDN数据包抽检问题中的网络安全资源配置.将SDN数据包抽检问题建模成攻防双方参与的零和安全博弈;根据网络节点重要性量化网络节点收益值以确定攻防双方收益;通过对上述安全博弈模型求解得到防御者的均衡策略,即为有限安全资源约束下最优的SDN数据包抽检策略.仿真结果表明,提出的基于安全博弈的SDN数据包抽检策略是有效的.