2013年深圳杯数学建模竞赛A题：食品质量安全抽检数据分析
食品质量安全——抽检数据分析
270.88%
0.9199 2.6018
347.70%
0.9121 4.3744
197.33%
0.8315 1.4402
205.11%
0.4253 2.7234
200.66%
0.1115 1.8118
141.44%
0.1287 1.4844
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图 2 各类食品微生物、重金属、食品添加剂 三年内超标情况比较（微生物为处理后）
食品质量安全 抽检数据分析
何梓菱 王哲 周李 指导教师：数模教练组 复旦大学 数学科学学院
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目录
一
问题的重述
五
模型的建立与求解
二
问题的分析
六
三
模型的假设
七
四
符号约定
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问题的分析 模型的评价与推广
一、问题的重述
•1、
•评价 食品安全 情况变化 趋势
•2、
•找出与 食品质量 相关因素
•3、
•改进 食品抽检 方法
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1、评价食品安全情况变化趋势
评价方法
逐年统计各项指标合格率 逐年统计各项指标超标百分比
横向、纵向比较分析
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2、找出与食品质量相关因素
环节
因素分析
横向对比
生产环节 流通环节 餐饮消费
环节
食品产地 省内 省外
检测季节 食品检测地点 包装
Logestic回 归分析模型
❖
4、All that you do, do with your might; things done by halves are never done right. ----R.H. Stoddard, American poet做一切事都应尽力而为，半途而废永远不行6.17.20216.17.202110:5110:5110:51:1910:51:19
食品质量安全抽检数据分析
食品质量安全抽检数据分析摘要随着人们对生活质量的要求越来越高，食品安全已成为全社会关注的热点，同时也是政府民生工程的一个主题。
因此，制定一份合理的抽检方案以更好地履行政府卫生行政部门对食品卫生的监督职责，显得尤为重要。
针对深圳食品质量安全抽检数据分析所得的问题，本文结合实际，应用主成分分析、拟合、灰色预测、典型相关分析方法，建立了集时间、费用和效果为一体的分层抽样最优分配数学模型，通过MATLAB、SPSS等软件求解模型，具体如下：对于问题一，我们首先采用主成分分析法对12种主要食品的安全因素进行因子分析，得出影响食品安全的最主要因素为微生物、食品添加剂、重金属，同时又根据主成分得分排名，选取了排名前三的肉类、粮食产品、水产品作为主要研究对象；之后通过EXCLE软件进行拟合，根据图形和拟合曲线来表示3种安全因素近三年内的变化趋势，但当我们对食品总体安全情况进行进一步研究时，发现其拟合效果虽好，但进行预测时与实际不大相符，于是，我们就建立灰色GM(1，1)预测模型解决此问题，预测出13、14年各季度食品合格率，最终得出食品总体合格率逐年上升，与实际情况相符。
对于问题二，在问题一基础上，我们以微生物、食品添加剂、重金属三个指标作为一组变量来代表食品质量安全；将深圳划分为6个区作为代表抽检地点的变量，以本地和外地来作为产地的一组变量；通过对变量间的典型相关分析，得出对于抽检地点，应注意加强龙岗、宝安区微生物指标的抽检，可适当放松对罗湖、福田、南山区重金属指标的抽检；对于产地，应加强产品出厂时微生物和食品添加剂的抽检。
最后，在第一问基础上，根据以季度为时间段的拟合曲线和图形，得出第二、四季度食品合格率较低。
对于问题三，我们在问题二基础上，建立了集时间、费用和效果为一体的分层抽样最优分配数学模型，并进行实例分析，给出具体的抽检方案，在时间和成本的约束下，求出最优分配的抽检批次44，比仅按层权抽样节省6个单位的抽检费用和2个单位的抽检时间。
食品质量安全抽检数据分析的模型探究
食品质量安全抽检数据分析的模型探究近年来，人们对食品安全问题日益关注。
为了确保公众健康，相关部门会进行食品质量抽检。
然而，抽检过程中获得的海量数据如何进行分析？本文将探讨一些数据分析模型的应用，以及它们在食品质量安全抽检中的可能性。
聚类分析聚类分析用于将大量数据划分为几个子集，每个子集都包含相似的属性。
在食品抽检中，我们可以使用聚类分析来分析不同样本之间的差异。
例如，我们可以将特定类型的食品（如蔬菜或水果）进行抽检，将不同样品的数据通过聚类分析的方法进行分组，以确定它们之间的相似性和差异性。
这种方法可以帮助我们了解食品从不同供应商、不同地区、不同批次等方面存在哪些差别。
回归分析回归分析用于建立变量之间的关系模型。
在食品抽检中，我们可以使用回归分析来分析食品质量因素和不同类型的食品中的成分之间的关系。
结果可以帮助我们向供应商提供改进建议，以提高食品的质量。
决策树决策树是具有层次结构的树状结构，它可以从17个主要属性中预测食品质量。
在决策树模型中，每个节点表示一个属性，并通过其决定下一个节点，直到到达预测标签。
该模型可以帮助我们确定不同属性对食品质量的影响，以及根据采样数据预测未来结果。
感知器感知器是一种二分类模型。
在食品抽检中，我们可以使用感知器来判定食品是否合格。
例如，我们可以收集食品的品牌、地区、种类、外观、口感和新鲜程度等属性数据，通过感知器模型训练来判断食品是否合格。
总结本文介绍了四种数据分析模型在食品质量安全抽检中的应用，包括聚类分析、回归分析、决策树和感知器。
这些模型可以帮助我们从海量的数据中提取出关键信息，揭示出不同供应商、不同地区和不同批次之间的差异性，提供改进建议，以提高食品质量。
然而，需要注意的是，这些模型只是工具，正确的数据基础和分析方法才是最重要的。
食品质量安全抽检数据分析_数学建模论文1 推荐
食品质量安全抽检数据分析摘要随着经济的发展，食品安全已成为社会关注的热点。
深圳作为食品抽检、监督最统一、规范和公开的城市之一，拥有科学有效的食品质量安全标准的制定、抽样检测及评价方法具有重要意义。
对于问题一，首先本文根据食品标准分类系统划分了16个食品领域大类；其次选取了深圳市2010年、2011年和2012年生产、流通及消费环节的食品抽检数据，以果蔬、水产品、肉制品为例，绘制出了微生物、重金属以及添加剂含量的安全情况随时间变化的曲线；最终分析得出微生物检测项目中，水产品和肉制品的不合格率变化幅度较大，添加剂和重金属检测中，各食品在不合格率在逐渐降低，安全性提高。
对于问题二，首先本文考虑到食品质量是否合格受多方面因素影响，确定了季节因素、食品销售地点（即抽检地点）、食品产地3大因素作为影响因素；其次建立了二项Logistic回归模型，并运用SPSS软件求解，得出了各因素对食品合格率的影响大小分别为产地因素63%、销售地点（即抽检地点）33%以及季节因素4%，其中产地、销售地点（即抽检地点）因素为负相关，季节因素为正相关；再次采用Hosmer和Lemeshow检验对模型结果进行检验，以检验模型拟合优度。
对于问题三，首先本文根据深圳市种植业产品、水产品以及禽畜产品抽检数据，分析了食品抽检合格率与抽检场所、季度和地理区域的关系；其次依据合格率实现情况确定适当的抽检方法和抽检次数，并结合深圳市现有食品抽检方案，进行总结；再次利用百分比抽检法，根据抽样特性曲线与两类误差的关系，对现行抽检方案和OC曲线进行分析，改进抽检方法，使之科学且有效地反映食品质量状况又不过分增加监管成本。
最后，本文对模型进行了改进，使模型更具有实际意义。
关键词：食品分类变化趋势二项Logistic回归模型百分比抽检OC曲线一、问题重述食品质量与人民生活水平关系密切。
随着社会经济发展与消费健康意识的提高，食品安全问题日益成为社会关注焦点，民生工程建设的重点工作之一。
数学建模论文
A题：食品质量安全抽检数据分析摘要关键字：数据统计拟合，层次分析法，影响程度排序，一．问题重述随着科技的发展社会的进步，人们的思想观念也发生了翻天覆地的变化，越来越注重个人的饮食安全。
而饮食安全问题归根结底为质量安全问题。
本文主要针对深圳市的近几年的食品抽检数据还有其他一些有关食品类知识综合考虑解决以下三方面的问题并给出了切实有效的解决实际问题的方案：（1）综合对深圳市近几年的各主要食品领域的重金属，微生物，添加剂含量的变化趋势进行客观的评价。
其中重金属选了具有代表性的铅，隔，铜，铬，砷。
微生物选了具有代表性的大肠菌群和菌落总数。
添加剂选了具有代表性的铝的残留量，苯甲酸，柠檬黄，山梨酸，SO2残留量。
（2）针对所给数据和其他查阅数据综合分析食品质量与季节因素，食品质量与生产地，食品质量与销售地之间的的规律性的关系（3）根据研究结果制定出一套更能有效的反映食品质量安全情况的抽检方法且不过分的增加费用。
最后综合以上三问题给出一套解决实际食品质量安全问题的方案。
二、模型假设（1）每年每期对各个食品领域的的抽检是均匀的。
（2）每年每期对各个食品领域的各种抽检指标是随机的。
（3）每一年和后一年的抽检间隔时间基本和年间的抽检间隔时间相同。
（4）对于各种食品领域，抽检的项目指标都是对食品质量有很大的影响或不容忽视，而对于没有检测到的项目则认为其对该食品领域的相应的食品的质量影响太小以至于可以忽略不计。
（5）抽检的季节，地点每年是均匀的大致相同的。
（6）数据所给出的只有各领域食品的生产日期，而没有给出食品的保质期，所以假设季节因素的影响主要是从生产食品完成之日到检测之日所经历的季节因素作为影响食品质量安全的季节因素。
（7）每次抽检的期数的增长代表着时间的增长。
三、符号说明Qi ( i=1,2 ) : 微生物的种类。
（Q1代表大肠菌群，Q2代表菌落总数）Qia(x) ( i=1,2 )：微生物不合格率变化拟合目标函数。
食品质量安全抽检数据分析2013年东北三省一等奖
食品质量安全抽检数据分析摘要“民以食为天”，食品安全与每个人息息相关。
在问题一中，本文建立基于支持向量机的污染物风险评估模型，通过建立指标评价体系将微生物、重金属和添加剂的安全状况加以量化，通过量化得到的污染物风险指数对污染物的安全变化进行评价，评价发现近三年里微生物属于中风险程度的危害物而重金属属于中高风险类，食品添加剂2010年属于中高风险类，2011年和2012年均属于高风险类。
为了研究污染物安全状况的未来趋势，本文利用灰色理论对量化值建立GM(1,1)模型，预测表明在2013年微生物和重金属危害程度减少，而添加剂危害程度增加。
在问题二中，本文首先参考CAC标准，将食品进行分为植物性食物、动物性食物和其他类食物三类；然后根据各污染物抽检数据的差异，采用熵权法对污染物指标进行权重处理；最后基于AHP层次分析建立污染物含量的比重模型，通过求解发现在因微生物不合格食品中动物性食物比重最大为46.75%，重金属不合格食品中植物性食物比重最大为61.18%，而添加剂不合格食品中其他食物比重最高为43.57%。
在问题三中，本文给出基于计数序贯思想的抽检模型，在保证抽检效果的前提下，对于抽检结果稳定且抽检频率过高的食品实现了样本容量较小时的抽检，从而节省人力物力。
关键词：支持向量机，灰色理论，熵权，AHP，计数序贯一、问题重述与分析1.1问题重述“民以食为天”，食品安全关系到千家万户的生活与健康。
随着人们对生活质量的追求和安全意识的提高，食品安全已成为社会关注的热点，也是政府民生工程的一个主题。
城市食品的来源越来越广泛，人们消费加工好的食品的比例也越来越高，因此除食材的生产收获外，食品的运输、加工、包装、贮存、销售以及餐饮等每一个环节皆可能影响食品的质量与安全。
另一方面，食品质量与安全又是一个专业性很强的问题，其标准的制定和抽样检测及评价都需要科学有效的方法。
深圳是食品抽检、监督最统一、最规范、最公开的城市之一。
数学建模论文_食品安全的抽检问题
食品质量安全的评价与分析摘要本论文根据对深圳的食品质量安全的影响因素以及食品抽检数据（蔬菜、鱼类、鸡鸭等）的分析，建立起相应的针对深圳食品安全的数学模型，评价影响深圳食品安全因素的变化趋势，利用matlab软件进行求解，对食品质量进行评价和找规律以及利用合理抽检方法进行分析和探究。
问题一，对其主要食品，我们主要考虑肉制品，乳制品和粮食制品；对其影响因素，我们只考虑微生物、重金属、添加剂含量。
先将所给的数据用excel进行统计，再用matlab软件描绘出其三年中各影响因素的变化趋势，分别用模糊集对分析方法与层次分析法评价其变化趋势，随着时间的推移食品质量均提高。
问题二：我们仅考虑食品质量与季节之间的变化规律，建立起初等数学模型，并用matlab软件进行数据拟合，更加直观的展现变量之间的关系。
问题三，根据第一问和第二问，我们可以得到不同因素的影响程度是不同的。
为了科学有效地反映食品安全情况，合理简化抽检方法，我们减少稳定数据的测量量，增加不稳定数据的测量量，使测量环节有效减少，重要环节的监测力度加大。
通过使用MATLAB软件，求解出新选出的各项因素与食品安全的线性关系，并通过回归曲线进行检验，论证了新的检验方法求得出的数据与原检验方法下的数据误差趋于0，新方法具有科学性。
最终得到，新的抽检方法为减少调料类、豆乳类、蔬果类、淀粉类食品抽检次数，增加水产类、肉蛋类抽检次数。
最后，我们对模型的优缺点进行了评价，讨论了其推广应用的价值，并主管部门写了一份报告，提出了一些解决问题的可行性建议，可为主管部门和市民提供一些参考。
关键词：食品质量安全；变化趋势；模糊集对；数据拟合；回归曲线；一、问题重述“民以食为天”，食品安全关系到千家万户的生活与健康。
随着人们对生活质量的追求和安全意思的提高，食品安全已成为社会关注的热点，也是政府民生工程的一个主题。
城市食品的来源越来越广泛，人们消费加工好的食品的比例也越来越高，因此除食材的生产收获外，食品的运输、加工、包装、贮存、销售以及餐饮等每一个环节皆可能影响食品的质量与安全。
2013年深圳杯数学建模竞赛A题：食品质量安全抽检数据分析
答卷编号：论文题目：A题：食品质量安全抽检数据分析组别：本科生参赛队员信息(必填)：参赛学院：教育实验学院A题：食品质量安全抽检数据分析摘要“民以食为天”，食品安全问题越来越引起社会各界的重视，因此食品的抽检对了解食品安全情况就起到了非常重要的作用，食品的运输、加工、包装、贮存、销售以及餐饮等每一个环节都可能影响食品的质量与安全。
本文主要对深圳市这三年各主要食品领域微生物、重金属、添加剂含量等安全情况的变化趋势；食品产地与食品质量的关系，食品销售地点（即抽检地点）与食品质量的关系，季节因素与食品质量的关系；以及如何改进食品抽检的办法，使之更科学更有效地反映食品质量状况且不过分增加监管成本（食品抽检是需要费用的）等问题进行了分析研究，建立了相应的数学模型，运用了SPSS及MATLAB软件工具对模型进行了求解。
对于问题一，首先将三年的不合格数据进行统计分类，由相关标准将不合格食品按主要食品领域分为十类，将不合格的项目分为微生物、重金属、添加剂、食物固有成分四类。
然后对三年不合格主要食品按照此类别进行筛选，计算出每年各主要食品领域中每类不合格项目在总的不合格项目中所占比例，并根据此比例对年份做出折线图，由此得到食品安全情况的变化趋势。
对于问题二，首先本文运用统计学的方法把三年来食品的产地、抽检地点、季节因素进行了分类并统计。
然后运用归一化原理分别计算出了每年各个食品产地、抽检地点、季节因素占总不合格数的比例。
再对这些比值进行K-均值聚类分析，聚为三类，由此把这三个因素对食品质量的影响分为良好、一般、严重三个等级，以表示食品产地、抽检地点、季节因素与食品质量的关系。
对于问题三，首先将所有食品进行分类，然后运用了统计学的方法统计出了每年在各主要食品领域抽检的总数目以及其中的合格数、不合格数，并计算出各主要食品领域的不合格率，再配合问题一中所统计出的各不合格项目在该食品领域所占的比例，得到了各主要食品领域不合格项目的不合格率，再以此不合格率为基础建立基于实际数据的层次分析法来确定各主要食品领域和不合格项目的权重，最后基于此权重来调整食品的抽检方法。
预测的灰色模型用于食品质量安全检查数据分析
食品质量安全抽检数据分析摘要针对问题一，对深圳市这三年各主要食品领域微生物、重金属、添加剂含量等安全情况的变化趋势做出定量的综合评价，首先对数据处理按季节分为17个子样本点的抽样值进行分析，得到各子样本食品安全情况。
运用分层抽样决定食品安全单位指标在综合评价中权重，得到深圳市近三年来的食品质量情况应是明显提高。
针对问题二，我们先通过MATLAB对原始数据进行检验，运用MATLAB进行编程，得到各因素的偏回方和。
可以得到，在食品质量影响因素中食品产地影响最大，食品加工次之，季节影响最小，抽查地点几乎无影响。
针对问题三，由问题一、二结果可以通过建立抽检模型，即改进后的规准型抽样检验模型，并以蒙特卡罗法对抽检的全过程进行模拟。
可以得到相对误差逐渐趋向于0。
本文运用多种数学模型，在研究气象预报、地震预报、自动控制等，都可以用到此模型，而且通过它可以对食品安全质量进行预报和分析，有利于城市的食品安全质量监控，真正让百姓吃得放心，用得开心，生活舒心。
关键字：统计最小二乘法拟合分层抽样1 问题重述“民以食为天”，食品安全关系到千家万户的生活与健康。
随着人们对生活质量的追求和安全意思的提高，食品安全已成为社会关注的热点，也是政府民生工程的一个主题。
城市食品的来源越来越广泛，人们消费加工好的食品的比例也越来越高，因此除食材的生产收获外，食品的运输、加工、包装、贮存、销售以及餐饮等每一个环节皆可能影响食品的质量与安全。
另一方面，食品质量与安全又是一个专业性很强的问题，其标准的制定和抽样检测及评价都需要科学有效的方法。
深圳是食品抽检、监督最统一、最规范、最公开的城市之一。
请下载2010年、2011年和2012年深圳市的食品抽检数据（注意蔬菜、鱼类、鸡鸭等抽检数据的获取），并根据这些资料来讨论：◆如何评价深圳市这三年各主要食品领域微生物、重金属、添加剂含量等安全情况的变化趋势；◆从这些数据中能否找出某些规律性的东西：如食品产地与食品质量的关系；食品销售地点（即抽检地点）与食品质量的关系；季节因素等等；◆能否改进食品抽检的办法，使之更科学更有效地反映食品质量状况且不过分增加监管成本（食品抽检是需要费用的），例如对于抽检结果稳定且抽检频次过高的食品领域该作怎样的调整？2 问题分析第一问根据2010,2011,2012年的数据统计综合来看，由于每次的数据统计项目不同，从而导致了不同领域的合格产品统计有所难度，而且期数也不同，导致了数据拟合有难度。
建模分析
食品质量安全抽检数据分析摘要本文根据文章提出的不同问题，建立相应的数学模型，利用matlab 软件进行求解，对食品质量进行评价和找规律以及合理抽检方法。
针对问题一，对深圳市这三年各主要食品领域微生物、重金属、添加剂含量等安全情况的变化趋势做出定量的综合评价，首先对数据处理按季节分为17个子样本点的抽样值进行分析，得到各子样本食品安全情况。
运用层次分析法决定食品安全单位指标在综合评价中权重。
可以得到深圳市近三年来的食品质量情况应是明显提高。
年份 2011 2012 2013食品安全系数 0.27 0.17 0.095等级Ⅲ级 Ⅱ级 Ⅰ级针对问题二，我们先通过MATLAB 对原始数据进行检验，对残差向量进行分析，得到了残差向量分析图，剔除其中的异常点。
运用MATLAB 进行编程，得到各因素的偏回方和：i x1x 2x 3x 4x 5x 6x 7x 8x i Q （610⨯） 0.3384 0.0030 0.3685 0.1009 0.1429 1.2418 0.1472 0.1963根据i Q 的大小可判断各因素对食品安全系数的影响程度24578136x x x x x x x x >>>>>>>结论：在食品质量影响因素中食品产地影响最大，食品加工次之，季节影响最小，抽查地点几乎无影响。
针对问题三，根据问题一、二数据结果以定量比较评估的方法分析了各类影响食品安全的因素及其可能造成的危害性的问题。
改进后的食品抽检的办法以主要食品为准则层建立了层次分析（AHP ）模型，对影响食品安检的危害性因素做出定量分析如问题二个影响因素大小。
由问题一、二结果可以通过建立抽检模型，即改进后的规准型抽样检验模型，并以蒙特卡罗法对抽检的全过程进行模拟，得到相对误差逐渐趋向于0。
关键词： 方差与回归分析 残差向量分析 评价指数 层次分析一问题重述“民以食为天”，食品安全关系到千家万户的生活与健康。
2013年“深圳杯”数学建模夏令营A题食品质量安全抽检数据分析
食品安全的抽检问题摘要食品的质量和卫生问题是关系到民生的大问题，因此，对食品的检查显得非常重要。
本文结合实际，应用AHP方法、分层抽样和线性目标规化方法，建立了集时间、费用和效果为一体的数学模型，具体如下。
对于问题一，我们首先将主要食品进行分类，然后将影响食品安全的因素主要分为生物性污染、化学性污染、物理性污染三大类，并将这三类污染所造成的主要危害归纳为七类，接着采用AHP法对问题进行定量分析，最后通过一致性检验并得出其危害性的大小，得到结果细菌危害最严重，食品添加剂导致的危害次之等。
对于问题二，针对部分主要产品，我们先采用了分层抽样的方法对不同品牌不同批次的产品进行抽检，建立了样本分配率、样本方差、总体抽样率、分层抽样率等函数方程，然后对上一步所抽到的批次利用线性目标规划的方法，建立了集时间较短、成本费用较低和抽样效果较好的抽检模型——线性目标规划模型，并利用统计学原理对检测误差进行分析。
最后，我们根据模型针对乳制品中的酸奶进行模拟检验，检验的结果误差百分比为4.24%<5%，可靠性较高。
对于问题三，我们利用问题二所建立的模型制订了一种较为合理的抽检方案（根据假设总共抽检79个批次，每个批次抽检2个项目）。
然后，我们进行了可靠性分析，抽检的误差百分比为1.15%<5%，可靠性较高。
对于问题四，它实际是在问题三的基础上，对面粉进行多次跟踪抽检。
我们对问题二所建立的模型进行了改进，引入新的变量建立函数关系，并运用MATLAB 优化工具箱进行求解，得出了最佳的抽检策略和抽检数量（结果为跟踪抽检3次，共抽检113个批次），所得结果可靠性较高、成本较低，且工时比较少，用计算机进行模拟检验时效果比较乐观。
最后，我们对模型的优缺点进行了评价，讨论了其推广应用的价值，并主管部门写了一份报告，提出了一些解决问题的可行性建议，可为主管部门和市民提供一些参考。
关键词：AHP法，分层抽样，目标规划、统计分析、可靠性一问题的重述改革开放三十年来，我国人民生活水平在不断地提高，食品安全和卫生问题越来越受到人们的关注。
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（安全生产）年深圳杯数学建模竞赛A题食品质量安全抽检数据分析A题：食品质量安全抽检数据分析摘要“民以食为天”，食品安全问题越来越引起社会各界的重视，因此食品的抽检对了解食品安全情况就起到了非常重要的作用，食品的运输、加工、包装、贮存、销售以及餐饮等每一个环节都可能影响食品的质量与安全。
本文主要对深圳市这三年各主要食品领域微生物、重金属、添加剂含量等安全情况的变化趋势；食品产地与食品质量的关系，食品销售地点（即抽检地点）与食品质量的关系，季节因素与食品质量的关系；以及如何改进食品抽检的办法，使之更科学更有效地反映食品质量状况且不过分增加监管成本（食品抽检是需要费用的）等问题进行了分析研究，建立了相应的数学模型，运用了SPSS及MATLAB软件工具对模型进行了求解。
对于问题一，首先将三年的不合格数据进行统计分类，由相关标准将不合格食品按主要食品领域分为十类，将不合格的项目分为微生物、重金属、添加剂、食物固有成分四类。
然后对三年不合格主要食品按照此类别进行筛选，计算出每年各主要食品领域中每类不合格项目在总的不合格项目中所占比例，并根据此比例对年份做出折线图，由此得到食品安全情况的变化趋势。
对于问题二，首先本文运用统计学的方法把三年来食品的产地、抽检地点、季节因素进行了分类并统计。
然后运用归一化原理分别计算出了每年各个食品产地、抽检地点、季节因素占总不合格数的比例。
再对这些比值进行K-均值聚类分析，聚为三类，由此把这三个因素对食品质量的影响分为良好、一般、严重三个等级，以表示食品产地、抽检地点、季节因素与食品质量的关系。
对于问题三，首先将所有食品进行分类，然后运用了统计学的方法统计出了每年在各主要食品领域抽检的总数目以及其中的合格数、不合格数，并计算出各主要食品领域的不合格率，再配合问题一中所统计出的各不合格项目在该食品领域所占的比例，得到了各主要食品领域不合格项目的不合格率，再以此不合格率为基础建立基于实际数据的层次分析法来确定各主要食品领域和不合格项目的权重，最后基于此权重来调整食品的抽检方法。
获奖论文-食品质量安全抽检数据分析
食品质量安全抽检摘要近年来，随着社会的发展和人民生活水平的不断提高，食品的安全问题越来越受到广大人民的关注。
本文通过建立数学模型来对食品质量安全数据的抽检进行合理分析。
对于问题一，我们根据题目中给出的深圳市2010-2012年的抽检数据，将主要食品领域划分为生产领域，流通领域和餐饮领域三大类。
在此基础上，我们运用数据拟合法对主要食品领域这三年来的食品安全变化趋势做出了定性分析。
从结果上看来，综合三年，微生物含量的检测超标问题较为严重。
同时2011年食品安全状况问题比较突出。
对于问题二，我们在查阅相关资料的基础上，将深圳市划分为宝安区，龙岗区，福田区，盐田区，罗湖区和南山区这六个主要区域。
建立了抽检区域与合格率的统计回归模型。
再运用matlab软件作图，最后进行相关性检验，看食品抽检地点与食品质量之间是否存在某种相关关系。
从相关性检验的结果可以看出抽检地点与食品质量存在着规律，宝安区的食品质量较高，盐田区的食品质量较差。
在求解问题三时，我们在问题一和问题二的基础上，运用层次分析法对影响食品安全的因素及其危害性的大小做出了定量分析。
在求得权重的基础上，我们引用了各抽检区域“风险度系数”，建立最优化模型。
解决了既不过分增加抽检成本又能保障检测可靠性的抽检批次的分配问题。
本文通过对深圳市食品质量抽检的历史数据定性和定量的分析，为政府开展关于食品质量抽检工作提供了建设性方案。
本文所建立的模型精确度比较高，而且更具有实用价值，贴进实际生活，可操作性强。
关键词：箱形图数据拟合法统计回归模型层次分析法最优化模型1.问题重述随着社会的进步和人民生活水平的提高，食品安全问题问题越来越成为社会关注的焦点。
同时政府对食品安全问题也越来越重视。
食品的质量与安全与食品的运输，加工，包装，贮存，销售以及餐饮得每一个环节都息息相关。
所以如果有一个环节出错将会影响这个食品领域的安全。
但是对于食品安全领域的抽检是一个相当复杂和浩大的工程，要花费巨大的人力，物理和财力。
食品质量安全检测数据分析
102 I FOOD INDUSTRY I食品质量安全检测数据分析文 韩岩君滨州市检验检测中心产品抽检230批次样品，检出10批次不合格产品，合格率为95.7%；肉制品抽检22批次样品，检出2批次不合格产品，合格率为90.9%；餐饮食品抽检48批次样品，检出1批次不合格，合格率为97.9%。
（二）抽样环节问题分析按环节来看，具体抽检结果情况如表4所示。
流通、餐饮环节食品存在不合格现象，其中餐饮环节抽检48批次样品，检出1批次不合格，合格率为“民以食为天”是中国传承了数千年的文化，随着经济建设的发展，人们的生活水平和保健意识不断提高，食品消费也从注重数量向注重质量转变。
为切实提高食品安全保障水平，及时发现食品安全隐患，本文通过检测流通领域的300批次各类食品，针对检测的结果进行了全方位的分析比较，力争为食品安全监管的针对性和有效性提供技术分析支撑。
一、抽样情况本次抽检了300批次样品，包括风消费较大和风险较高的餐饮食品、食用农产品、肉制品三大类别产品，各类别抽样情况分析如下：按照类别来看，各类别具体抽样情况如图1所示。
图1 各类别抽样情况分布图如图所示，食用农产品抽检230批次样品，占抽样总量的77%；餐饮食品抽检48批次样品，占16%；肉制品抽检22批次样品，占7%。
具体各品种抽样情况如表1所示。
二、检验结果本次抽检项目涉及食品添加剂、真菌毒素、农残、兽残、禁用物质等。
本次抽检的300批次样品，经检测，合格样品287批次，不合格样品13批次，合格率为95.7%；不合格产品涉及食用农产品、肉制品、餐饮食品3大类，不合格项目如表2所示。
三、发现问题及分析（一）类别问题分析按照类别来看，检测结果如表3所示。
食用农产品、肉制品、餐饮食品3类产品存在不合格现象，其中食用农检测TEST表1 各品种抽样情况汇总表食品大类食品品种抽检批次数食用农产品畜禽肉及副产品59蔬菜121鲜蛋50肉制品熟肉制品22餐饮食品肉制品（自制）29复合调味料（自制）19坚果及籽类食品（餐饮）合计/300表2各类别检出不合格项目汇总表食品大类食品亚类食品品种食品细类不合格项目食用农产品蔬菜鳞茎类蔬菜韭菜腐霉利、克百威蔬菜豆类蔬菜豇豆甲胺磷、克百威蔬菜叶菜类蔬菜芹菜甲拌磷蔬菜根茎类和薯芋类蔬菜姜甲拌磷、噻虫胺蔬菜茄果类蔬菜辣椒噻虫胺肉制品熟肉制品酱卤肉制品酱卤肉制品山梨酸及其钾盐、甲氧苄啶餐饮食品肉制品（自制）熟肉制品（自制）酱卤肉制品、肉灌肠、其他熟肉（自制）山梨酸及其钾盐I FOOD INDUSTRY I 10397.9%；流通环节抽检252批次样品，检出12批次不合格产品，合格率为95.2%。
2013深圳杯a题
食品质量安全抽检数据分析摘要本文根据文章提出的不同问题，建立相应的数学模型，利用matlab 软件进行求解，对食品质量进行评价和找规律以及合理抽检方法。
针对问题一，对深圳市这三年各主要食品领域微生物、重金属、添加剂含量等安全情况的变化趋势做出定量的综合评价，首先对数据处理按季节分为17个子样本点的抽样值进行分析，得到各子样本食品安全情况。
运用层次分析法决定食品安全单位指标在综合评价中权重。
针对问题二，我们先通过MATLAB 对原始数据进行检验，对残差向量进行分析，得到了残差向量分析图，剔除其中的异常点。
运用i Q 24578136x x x x x x x x >>>>>>>结论：在食品质量影响因素中食品产地影响最大，食品加工次之，季节影响最小，抽查地点几乎无影响。
针对问题三，根据问题一、二数据结果以定量比较评估的方法分析了各类影响食品安全的因素及其可能造成的危害性的问题。
改进后的食品抽检的办法以主要食品为准则层建立了层次分析（AHP ）模型，对影响食品安检的危害性因素做出定量分析如问题二个影响因素大小。
由问题一、二结果可以通过建立抽检模型，即改进后的规准型抽样检验模型，并以蒙特卡罗法对抽检的全过程进行模拟，得到相对误差逐渐趋向于0。
关键词： 方差与回归分析 残差向量分析 评价指数 层次分析一问题重述“民以食为天”，食品安全关系到千家万户的生活与健康。
随着人们对生活质量的追求和安全意思的提高，食品安全已成为社会关注的热点，也是政府民生工程的一个主题。
城市食品的来源越来越广泛，人们消费加工好的食品的比例也越来越高，因此除食材的生产收获外，食品的运输、加工、包装、贮存、销售以及餐饮等每一个环节皆可能影响食品的质量与安全。
另一方面，食品质量与安全又是一个专业性很强的问题，其标准的制定和抽样检测及评价都需要科学有效的方法。
深圳是食品抽检、监督最统一、最规范、最公开的城市之一。
食品质量安全抽检数据分析模型
食品质量安全抽检数据分析模型摘要本文通过对所给食品抽检数据进行分析，根据问题建立不同的模型，利用相应数据处理和建模软件进行求解，评价了食品安全情况，寻找相应规律，得到改进的食品抽检模型。
问题一,评价各主要食品领域的安全情况，分析所给数据，将食品主要分为八大类，将安全指标分为四大类。
对数据进行统计、筛选，用多项式拟合得出各主要食品三年的安全情况的走势。
利用改进的层次分析法的模糊综合评价模型（AHP —FCE ）定量的得出各类食品的综合评价指标。
综合评价八类食品中冷食饮品类、粮食类、蔬果类、水产类、调味品类等食品领域的食品安全质量对比为：201220102011Q Q Q >>；肉类、甜点小吃的食品安全质量对比为：201020122011Q Q Q >>；整合三年总的食品综合评价指数可以得出三年内食品的安全质量：201220102011Q Q Q >>。
问题二，根据提供的数据，统计出按照季节、销售地、产地分别抽查的样本，用层次分析法给出影响食品安全系数的四个指标的权重值，构建食品安全系数的公式*R W P =，用相关性分析分别给出季节、销售地、产地与食品安全系数的相关性：1230.8866,0.3839,ρρρ==-=0.4468，由此结果可知，季节与食品安全系数有很强的相关性，销售地点与食品安全系数的相关性弱，产地与食品安全系数的相关性强。
问题三，为了更科学更有效的反映食品质量情况，结合问题一与问题二得出的相关结论，在经费一定的条件下，采用多层分层抽样的方法，减少食品质量稳定的样本的抽查次数，相应增加食品质量不稳定的抽查次数，适当采用抽查的记忆性来抽查食品质量。
关键字：拟合 层次分析 相关性分析 分层抽样一、问题重述城市食品的来源越来越广泛，人们消费加工好的食品的比例也越来越高，因此除食材的生产收获外，食品的运输、加工、包装、贮存、销售以及餐饮等每一个环节皆可能影响食品的质量与安全。
深圳市食品质量安全抽检数据分析
深圳市食品质量安全抽检数据分析
梁兰贤;谢文欣;孙淼;章绍辉
【期刊名称】《数学建模及其应用》
【年(卷),期】2013(002)005
【摘要】首先,对深圳市2010-2012年的食品抽检数据进行整理,采用秩和比法将抽检结果量化和分档排序,并用支持向量机回归模型预测未来3年的食品质量总体呈上升趋势;然后,对食品产地做聚类分析,通过SPSS相关性分析,发现食品质量与抽检地无关;接着,将季节量化成温度和湿度,与食品质量做相关性分析,得出只与微生物显著相关的结论;最后,假设每年食品抽检的经费一定,确定每个食品领域每个季节在生产地的分配权重,合理分配抽检批次,使得检出的不合格数最大.
【总页数】12页(P55-65,89)
【作者】梁兰贤;谢文欣;孙淼;章绍辉
【作者单位】华南师范大学数学科学学院,广东广州510631;华南师范大学数学科学学院,广东广州510631;华南师范大学计算机学院,广东广州510631;华南师范大学数学科学学院,广东广州510631
【正文语种】中文
【中图分类】O212.7
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5.2020年山东省食品抽检微生物不合格食品数据分析及建议对策 [J], 于世成因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。