食品安全问题数学建模

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评价食品风味的好坏的数学建模

评价食品风味的好坏的数学建模

评价食品风味的好坏的数学建模“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.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:
1)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.
2)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.
3)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?
解决上述问题的最大困难是数据整理,因为这三年中的数据格式不统一(三年的Excel表的格式不同),文件不统一(有Excel表和Word 文档),有的表只有不合格食品,没有说明本次抽检共抽检了多少食品.
这些都给数据分析带来困难,需要花大量的时间来分析整理本节的数据是根据2013年“深圳杯”数学建模夏令营的几篇优秀论文整理得到的。

数学建模在食品安全中的应用研究

数学建模在食品安全中的应用研究

数学建模在食品安全中的应用研究近年来,食品安全问题越来越引起人们的关注,对于保障公众的身体健康至关重要。

而数学建模作为一个重要的分析工具,正在在食品安全中得到越来越广泛的应用。

一、数学建模在食品安全监测中的应用食品安全监测是保障食品安全的重要手段。

但传统的检测方法往往面临人力和物力投入大、检测时间长、鉴别能力和准确率低等问题。

数学建模技术可以利用统计学、数据挖掘、人工智能等方法构建数字模型,对大量的食品安全监测结果进行分析和处理,实现对食品质量与安全的有效监测与预警。

以农药残留为例,农药在食品中的安全限量是不同的,对于不同成分的农药,仅有的安全限量不同,且在不同的作物和环境下还会有差异,精确而全面地监测需要较高的成本和时间。

而通过建立农药残留模型,可以快速而准确地预测食品中的农药残留情况。

此外,基于数学建模的技术还可以进行分析预测食品的细菌污染程度、重金属含量、营养成分等问题,从而确保食品安全。

二、数学建模在食品质量预测中的应用食品质量是指食品所具有的、或为使其达到的适合人体生理和健康需要的标准。

针对食品质量预测,数学建模技术可以通过建立模型来实现,预测食品是否达到质量标准、是否有可能出现安全问题等。

在此基础上,还可以指导食品生产、检测等环节,提高食品质量和安全。

以牛奶为例,通过建立数学模型,可以预测出牛奶保存期限和质量变化趋势。

模型中可以考虑多种因素,如牛奶中的脂肪含量、蛋白质含量、酸度值、温度等因素。

通过对这些数据的精确分析,可以得出预测结果,并为生产和销售管理者提供科学决策。

三、数学建模在食品流通中的应用食品在生产、运输、销售等不同环节都会引发安全隐患。

在食品流通中,监管部门需要对食品流向、温度控制等进行监管,确保食品安全。

而数学建模技术可以通过数字化建模来实现对于食品各个环节的可视化监控,更加有效地保证食品质量与安全。

以冷链物流为例,物流公司需对于运输车辆的温度、湿度等参数进行监控,确保产品品质与安全。

数学建模在食品安全评估中的应用

数学建模在食品安全评估中的应用

数学建模在食品安全评估中的应用食品安全是人们关注的重要问题之一,而数学建模作为一种利用数学方法解决实际问题的工具,可以在食品安全评估中发挥重要作用。

本文将介绍数学建模在食品安全评估中的应用,并分析其优势和局限性。

一、食品安全评估的背景食品安全问题涉及到人们的生命健康,对社会稳定和经济发展都具有重要影响。

在评估食品安全时,需要考虑食品的来源、生产过程、贮存条件、运输方式等多个因素,并且需要进行复杂的数据分析和风险评估。

二、数学建模在食品安全评估中的作用1. 数据分析与预测数学建模可以对大量的食品安全数据进行分析,识别出其中的关联性和规律性。

通过建立数学模型,可以预测食品的安全性,并提前采取相应的措施来降低风险。

例如,基于历史数据可以建立时间序列模型,对未来食品安全问题进行预测。

2. 风险评估与决策支持数学建模可以通过对食品安全相关因素进行综合分析,评估食品安全风险的大小和可能性。

这些评估结果可以为政府机构和企业提供决策支持,制定相应的食品安全政策和标准。

例如,通过建立概率模型,可以评估不同条件下食品安全风险的变化趋势。

3. 优化与控制数学建模可以帮助优化食品生产、储存和运输的过程,提高整体食品安全水平。

通过建立优化模型,可以确定最佳的生产工艺、贮存条件和运输方案,从而减少食品安全问题的发生。

例如,通过线性规划模型可以确定最佳的配送路线,降低食品受污染的概率。

三、数学建模在食品安全评估中的局限性1. 数据获取与质量数学建模需要大量的数据支持,而食品安全数据的获取和质量问题仍然存在挑战。

一些关键数据可能缺失或者不准确,这会对数学建模的结果产生影响。

因此,在数学建模中需要对数据进行充分的验证和筛选,以提高模型的准确性。

2. 不确定性与复杂性食品安全评估涉及到多个不确定因素和复杂系统的相互影响。

这些不确定性和复杂性会增加数学建模过程的难度,并且可能导致评估结果的不确定性。

因此,在数学建模中需要合理处理不确定因素,并考虑到复杂系统的特点。

数学建模在食品安全监管中的应用有哪些

数学建模在食品安全监管中的应用有哪些

数学建模在食品安全监管中的应用有哪些食品安全一直是社会关注的焦点问题,关系到人们的身体健康和生命安全。

为了确保食品安全,监管部门需要采取有效的措施和方法。

数学建模作为一种强大的工具,在食品安全监管中发挥着重要的作用。

数学建模可以帮助监管部门进行风险评估。

通过收集和分析大量的数据,如食品生产过程中的温度、湿度、添加剂使用量等因素,建立数学模型来预测食品可能存在的风险。

例如,对于微生物污染的风险评估,数学模型可以考虑食品的储存条件、加工工艺以及原材料的来源等因素,计算出微生物生长和繁殖的可能性,从而提前采取措施进行防范。

在食品追溯方面,数学建模也大有用武之地。

当出现食品安全问题时,能够快速准确地追溯到问题的源头至关重要。

通过建立供应链的数学模型,可以清晰地了解食品从原材料采购、生产加工、运输到销售的各个环节。

利用这些模型,可以追踪食品的流向,确定可能受到影响的批次和范围,及时召回问题产品,降低危害的扩散。

数学建模还能用于优化食品检测策略。

食品检测需要耗费大量的时间和资源,如何在有限的条件下实现最有效的检测是一个关键问题。

通过建立数学模型,可以根据食品的种类、生产批次、以往的检测结果等因素,确定检测的重点和频率。

比如,对于那些风险较高的食品类别或生产环节,可以增加检测的次数和项目;而对于风险较低的部分,则可以适当减少检测,从而在保证食品安全的前提下,提高检测的效率和经济性。

在预测食品需求和供应方面,数学建模同样发挥着重要作用。

准确预测食品的需求和供应有助于合理安排生产和储备,避免食品短缺或过剩的情况发生。

模型可以考虑人口增长、消费习惯变化、季节因素等诸多变量,为监管部门提供决策依据,确保市场的稳定和食品的充足供应。

此外,数学建模在食品安全应急管理中也具有不可忽视的作用。

当发生食品安全突发事件时,如食品中毒事件,数学模型可以帮助预测事件的发展趋势,评估不同应急措施的效果,从而协助监管部门迅速做出决策,采取有效的应对措施,最大程度地减少损失和危害。

数学建模在食品工程中的应用研究

数学建模在食品工程中的应用研究

数学建模在食品工程中的应用研究在食品工程领域中,数学建模被广泛应用于预测生产过程中的质量、成本和效率,以及设计优化的生产程序。

数学建模能够提供量化的预测,降低风险以及在实际造福消费者的过程中增加生产效率。

这篇文章旨在研究数学建模在食品工程中的应用,并讨论两个数学建模例子。

数学建模的主要步骤是:建模、求解和验证。

首先,必须确定一个数学模型,该模型描述了特定过程的物理特性和工艺特性,然后使用数学公式、图标和统计数据将该模型表示为数学模型。

接下来是求解模型的过程,使用计算机和程序进行计算,以获得实际预测结果。

最后是验证模型的过程,将数学模型的预测结果与实际测量结果进行比较,以确定模型的准确性。

现在考虑两个数学建模在食品工程中的应用:一个是对玉米淀粉溶解度的预测,另一个是功能性蛋白酸酶水解动力学的研究。

首先来看玉米淀粉溶解度的预测模型。

玉米淀粉的溶解度在食品中的应用中非常重要,主要用于判断淀粉的成熟程度和稳定性。

在这个过程中,建立模型可以预测玉米淀粉的溶解度,以便更好地调整淀粉的生产过程。

这个模型中,使用的数学公式和计算方法是:(1)预测淀粉溶解度的液体粘度力学模型(2)利用淀粉中的分子量对模型进行调整。

在建模策略方面,专家首先进行实验,并收集淀粉样品的多项数据,包括温度、pH、含量等。

然后,使用专业软件和数学模型将这些数据转换成模型,并进行计算。

该模型可以用于预测不同温度和pH等环境条件下淀粉的溶解度,从而确定淀粉的最佳生产过程。

对功能性蛋白酸酶水解动力学的研究是另一个应用。

蛋白质是食品工程中的基本组成部分,而水解反应是指通过外源性蛋白酶酶解蛋白质的过程。

功能性酶水解可以在生产中降低成本、增加营养,通常使用的蛋白质酶是胰蛋白酶,对酶的水解动力学进行了建模研究。

水解动力学模型中,使用的数学公式和计算方法是:(1)酶的胃空化速率;(2)蛋白质水解动力学模型;(3)酶的产生率和去除率,在对产率和去除率进行建模时,考虑了温度和pH的影响。

数学建模-食品问题抽检-文献综述

数学建模-食品问题抽检-文献综述

食品安全的抽检问题——文献综述【摘要】食品安全是食品生产、食品加工、食品物流的生命线。

近几年来,先后出现了苏丹红、瘦肉精、三聚氰胺等事件,以及各种不利于健康的食品添加剂、强化剂问题的出现,食品安全和卫生的检测已成为全社会,乃至政府部门重点关注的问题之一。

食品的质量安全和卫生问题涉及到原材料的使用、生产加工、运输与贮存、流通与销售等环节,在每一个环节上出现差错,都会导致食品出现安全和卫生问题,食品质量和卫生的检测工作在实际显得非常重要。

但是,由于食品的种类、品牌和批次繁多,从生产加工到销售食用中间环节复杂,质检部门不可能对所有食品做到全面的质量检测,一般做一定的抽检,本文就营养强化面粉的抽检问题,进一步说明食品添加剂的问题。

【关键词】食品质量安全食品安全食品添加剂第一章课题背景东汉著名史学家班固,在中国第一部断代史《汉书·郦食其传》中曾写到:“王者以名为天,而民以食为天”。

从1986年在英国发现的疯牛病、1999年比利时等国发生的二恶英污染事件、2000年日本雪印牛奶中毒事件、2002年瑞典科学家发现的油炸淀粉类食品中的致癌物质,到1987年上海甲肝暴发事件、1998山西朔州等地的多起重大假酒中毒事件、1999年广东学生食用农药残留蔬菜中毒事件,直至最近几年的“瘦肉精”、“苏丹红”、“人造蜂蜜”、“毒油大米”、“劣质奶粉”、“甲醛啤酒”、“霉变甘蔗”、“整容毒枣”、“尿素豆芽”、“硫磺生姜”、还有“毛发水酱油”、“荧光增白面粉”、“洗衣粉鱼”、“洗衣粉油条”、“吊白块粉丝”、“PVC粉丝”、“敌敌畏火腿”、“福尔马林水产品”、“福寿螺”、“红心鸭蛋”、“多宝鱼”事件等,频频见诸媒体和走进公众视野的“有毒食品”叫我们防不胜防,中国人手中的菜篮子开始变得异常沉重。

各级监管部门针对于此的执法检查,始终没有停止过,并在每年的元旦、春节、国庆、中秋等重大节日期间加大执法检查的力度,同时也查处了不少违法单位。

食品安全检测经典统计建模方法

食品安全检测经典统计建模方法

食品安全检测经典统计方法1.基于线性回归分析理论,使用高效液相色谱仪检测乳粉中活性β-内酰胺酶含量的方法牛奶中残留抗生素药物问题一直受到人们的普遍关注。

为谋取私利,不法商贩可能在牛乳中添加β-内酰胺酶降解牛乳中残留抗生素,生产人造“无抗奶”,导致人体产生耐药性。

β-内酰胺酶的测定方法一般有微生物杯碟法、双流向酶联免疫法和试剂盒法等。

杯碟法为定性判定方法,且检测时间较长,需培养20h左右;双流向免疫法和试剂盒法检测速度快、操作简单,但易出现“假阳性”。

本节首先介绍基于回归分析与相关分析的高效液相色谱法检测奶粉中活性β-内酰胺酶的方法。

该方法也适用于其他诸多食品、饮品中所含有多种有机物的同时检测。

●仪器与设备I 仪器与设备Waters高效液相色谱仪(配有四元泵、柱温箱、自动进样器、二极管陈列检测器及Empower 2 化学工作站数据处理系统),美国Waters公司;Beckman Avanti J-26XP 高速冷冻离心机。

II 试剂与材料甲醇、乙腈为色谱纯Merck公司;超纯水Milli-Q Advantage A10 纯水器产生;青霉素钾标准品、β-内酰胺酶标准品中检所标准品。

●方法I 高效液相色谱条件色谱柱:Aglient Zorbax Eclipse XDB-C18(4.6mm×150mm I.D,5μm);流动相:0.05mol/L;磷酸缓冲盐∶乙腈=83∶17;流速:1.4mL/min;二极管阵列检测器,检测波长:220nm;进样量:20μL;柱温:30℃。

II 标准溶液的配制与曲线绘制青霉素钾标准曲线测定:用甲醇配制成浓度为0.2, 0.5, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0和10.0mg/L的标准曲线工作液,通过上述高效液体色谱条件绘制标准曲线。

β-内酰胺酶标准曲线测定:称取1.5g不含β-内酰胺酶的奶粉(阴性样品),用水稀释至12.0g;取10.0g还原乳,加入浓度为1g/L的青霉素钾溶液100μL和一定量的β-内酰胺酶标准品,置于37℃水浴中,酶解2小时后取出置于离心管中,于21000r/min,4℃条件下离心5min。

食品安全问题数学建模论文

食品安全问题数学建模论文

食品安全模型承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。

我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出.我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。

如有违反竞赛规则的行为,我们将受到严肃处理。

我们授权数学建模竞赛组委会,可将我们的论文以任何形式进行公开展示(包括进行网上公示,在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等)。

我们参赛选择的题号是(从A/B/C中选择一项填写): B我们的参赛报名号为(如果赛区设置报名号的话):所属学校(请填写完整的全名):参赛队员(打印并签名) :1。

xd2。

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lck指导教师或指导教师组负责人(打印并签名):日期: 2013 年 8 月 7日赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):编号专用页赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号):食品安全指数摘要食品安全问题近年来渐受全社会关注。

提高食品安全程度,让人民群众吃得放心,已成为当前主要的民生问题之一.本文研究了食品安全指数的建立及其深度利用方法.对于问题一,我们针对我国食品产业链的现状,将食品供应链划分为供应源头、食品加工和经营消费三个环节,建立了“从生产到消费”的评价指标体系.然后,用层次分析法计算出各同级指标之间的权重,并通过一致性指标进行验证。

接着,应用模糊数学的理论处理2005~2012年各项指标的数据,计算出各同级指标与其上一级指标之间的模糊矩阵,根据各个指标间的权重,计算出各指标的安全指数,以此对食品安全问题做定量评估。

然后通过各种媒体进行发布宣传.对于问题二,我们利用线性回归的方法及matlab编程作出由问题一得出的S(a)即安全指数随年数的变化图形,结合移动平均法来预测未来几年的变化趋势,并算出2013年的食品安全指数。

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

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。

数学建模在食品安全中的应用

数学建模在食品安全中的应用

数学建模在食品安全中的应用食品安全是人民生活中的一项重要内容,涉及到全社会的健康和生命安全。

为了保障食品安全,科学家们不断探索和应用各种技术手段,其中数学建模在食品安全领域中的应用越来越受到重视。

本文将介绍数学建模在食品安全中的应用,并探讨其对提高食品安全水平的意义。

一、食品生产过程的数学建模食品生产过程中,数学建模可以帮助分析和优化不同环节的食品安全控制措施。

通过建立数学模型,可以对食品的生产流程进行仿真,预测可能出现的食品安全隐患并制定相应的预防策略。

例如,在生产线上建立数学模型,通过模拟各项指标的变化,及时发现可能造成食品安全问题的因素。

这样,生产者可以根据模型的预测结果进行调整,从而提高生产质量和食品安全水平。

二、食品供应链的数学建模食品供应链的数学建模可以帮助分析和管理食品从生产到消费的全过程。

通过建立供应链模型,可以掌握食品的流向、存储条件、运输路径等信息,通过数学算法对供应链进行优化。

这有助于提高食品的追溯能力,及时发现和排查食品安全问题。

同时,数学建模还可以利用大数据分析技术挖掘供应链中的潜在风险点,为制定食品安全管理策略提供科学依据。

三、食品安全风险评估的数学建模食品安全风险评估是判断食品是否安全的重要手段,而数学建模可以为食品安全风险评估提供科学依据。

通过建立食品安全风险评估模型,可以将各种数据、指标和因素纳入考虑,综合评估食品的安全风险程度。

模型可以考虑食品的来源、加工工艺、储存条件、消费者行为等多方面因素,并利用数学算法进行权重分配和综合评估。

这样,食品监管部门可以根据模型的结果,精确确定食品安全等级,并采取相应的监管措施。

四、食品安全预警的数学建模食品安全预警是保障食品安全的重要手段之一,而数学建模可以帮助提高食品安全预警的准确性和时效性。

通过建立食品安全预警模型,可以利用历史数据和实时监测数据,对食品安全问题进行预测和预警。

模型可以根据数据的变化趋势,发现异常情况并进行预警,提醒相关部门和消费者采取相应的措施。

食品安全指数(FSI)数学建模与评价

食品安全指数(FSI)数学建模与评价

食品安全指数(FSI)数学建模与评价王琬芜1,张浩淼2,马士良2,何美珍3(1.浙江大学信息科学与工程学院,杭州 310058;2.浙江大学材化学院,杭州 310058;3.西安电子科技大学,西安 710071)摘 要:论文针对为不同种类的食品建立综合食品安全指数的问题,分析并确定了影响食品安全指数(Food SafetyIndex)的三个基本要素,即食品卫生检测合格率、食品有害物质影响和食品营养价值。

在此基础上建立了食品安全指数模型。

首先,用分层次建模的方法建立了一个基本的线性分式模型。

然后利用现有统计数据进行定量分析,遵循同类相比原则,体现各指标的相对性,从而使得不同种类食品之间的安全程度能够纵向比较。

其次,引入权重系数,对该线性分式模型的参数进行计算估计和改进。

再次,根据标准化原则,在计算某种食品的标准安全指数时只需把其影响因素值和其权重系数相乘,便可以使得对不同类型食品的评价建立在一个公平的基础上。

论文提出的模型可以根据不同人群的需要进行变动,从而应用范围更为广泛。

最后,论文用量化因子乘以安全指数作为修正项对模型进行修正,既考虑了各个因素之间的相互影响,也准确地体现出反馈效应对模型系统的影响。

关键词:食品安全指数;食品安全检测;民生指数;食品不安全因素;食品卫生检测合格率The Mathematic Modeling and the Evaluation of Food Safety IndexAbstract: In order to design a modeling of “Food Safety Index” which can be used to evaluate the safety of different kinds offood, this paper analyze and define three basic factors which can effluence the “Food Safety Index”-the eligible percentage ofsalutary food which are examined, the effluence of nocuous material and the nutrition of the food and design the mathematic modeling of “Food Safety Index” based on these three factors. Firstly, design a basic linear fraction modeling by stratification.Then quantitative analyze the statistic and follow the principle of homogeneous comparison in order to embody the relativity ofeach index. Hence, the Food Safety Index makes it possible to evaluate of safety of different kinds of food by only one modeling. Secondly, design the weigh coefficient to account, evaluate and improve the parameter of the faction modeling. Thirdly, accordingthe principle of standardization,only multiple the effluence value with the weigh coefficient when accounting the “Food SafetyIndex” can evaluate the safety and nutrition value of different kinds of food on a fair basis. The mathematic modeling canredesign according different need of different people, consequently this modeling can be used widely. Last but not least, thewriters revise the modeling by multiplying the quantitative index with safety index. In this way, the writers not only consider theeffluences among the different factors but also express the effluence of feedback on the modeling.Keywords: Food Safe Index; the inspect of food safety; livehihood index; food unsafe factor; the eligible percentage of salutary food which are examined1 问题的提出近年来,食品安全问题越来越受到全社会的关注。

基于数学建模方法的中国食品安全影响因素分析

基于数学建模方法的中国食品安全影响因素分析

基于数学建模方法的中国食品安全影响因素分析作者:孙艺桐冯心源翁溢晨来源:《食品界》2021年第07期摘要:本文对全球粮食系统进行了重新优化。

以中国为例,基于可持续发展的视角,找出了影响中国粮食安全的因素,并建立了两个模型。

第一种是主成分分析(PCA),用主成分分析法提取文献总结的27个影响因素中的8个公因子,分别是:经济增长、经济成本、人口发展、生活质量、公平、资源状况、生态状况和环境状况。

第二种是结构方程模型(SEM),用来评价这八个因素对粮食安全和可持續发展的影响并对这八个因素进行赋值。

最后,相应的可持续发展对应的R2指标为0.873,说明该模型具有较强的解释力。

关键词:食品安全;PCA;SEM;可持续发展近年来,全球粮食体系一直是世界共同关注的焦点之一。

它关系国计民生,其稳定是一个具有经济、环境、社会和发展意义的复杂问题。

传统的全球粮食体系是由大量的国家和国际粮食生产者和分销商组成的,这种粮食系统使粮食的生产和分配相对便宜和高效。

尽管传统的粮食系统效率极高,粮食产量足以解决世界人口的温饱问题,但饥饿仍然存在于每个国家。

此外,传统的食品体系追求效率和利润最大化。

这种现阶段只追求高产、不考虑子孙后代生存的粮食体系,最终会给生态环境带来不可逆转的破坏。

随着全球人口的不断增加,全球人口所需的粮食数量也在逐年增加。

在维护全球生态系统正常运行的条件下,如何充分、可持续地利用现有自然资源显得尤为重要。

考虑到日益严重的全球环境和人口问题,传统的粮食体系不能有效保障粮食分配的公平性和自然资源的可持续利用。

我们需要在保持原有效率和盈利能力的同时进行优化。

本文中以中国为例,基于可持续发展的视角,建立模型找出了影响中国粮食安全的因素。

以中国为例,通过查找文献与资料,总结出27项和粮食安全与可持续发展相关的影响因素,并找出从1996年-2016年有关这27个影响因素的全部数据,数据全部来源于世界银行、统计年鉴等官方网站,具有一定的真实性与准确性,以此得到影响公平性与可持续发展的关键性因素。

数学建模在食品安全监管中有哪些应用

数学建模在食品安全监管中有哪些应用

数学建模在食品安全监管中有哪些应用数学建模在食品安全监管中的应用民以食为天,食以安为先。

食品安全一直是关系到人民群众身体健康和生命安全的重大问题,也是全社会关注的焦点。

随着科技的进步和社会的发展,数学建模作为一种有效的工具,在食品安全监管中发挥着越来越重要的作用。

数学建模是运用数学方法和工具,对现实世界中的问题进行抽象、简化和模拟,以寻求解决问题的最佳方案。

在食品安全监管领域,数学建模可以帮助我们更好地理解食品安全问题的本质,预测潜在的风险,优化监管策略,提高监管效率和效果。

一、风险评估中的应用食品安全风险评估是食品安全监管的重要环节,它旨在确定食品中有害物质对人体健康产生不良影响的可能性和严重性。

数学建模可以通过建立风险评估模型,对食品中的污染物、添加剂、致病菌等危害因素进行定量分析。

例如,对于农药残留问题,可以建立基于剂量反应关系的数学模型。

通过收集农药的毒性数据、食品中的残留量以及人体暴露量等信息,运用统计学方法和数学公式,计算出农药残留对人体健康造成危害的风险概率。

对于微生物污染,如沙门氏菌、大肠杆菌等,可以利用数学模型来模拟微生物在食品生产、加工、储存和运输过程中的生长和传播规律。

通过分析温度、湿度、pH 值等环境因素对微生物生长的影响,预测食品在不同条件下的安全性保质期,为制定合理的食品储存和加工条件提供科学依据。

二、供应链管理中的应用食品供应链涉及从农产品种植、养殖到食品加工、销售的多个环节,每个环节都可能影响食品安全。

数学建模可以用于优化食品供应链的管理,降低食品安全风险。

在采购环节,可以建立供应商评估模型。

通过综合考虑供应商的信誉、产品质量、价格、交货及时性等因素,运用层次分析法、模糊综合评价等数学方法,对供应商进行量化评估,选择可靠的供应商,从源头上保障食品安全。

在物流配送环节,运用数学规划模型,如线性规划、整数规划等,优化配送路线和库存管理。

合理安排运输车辆的路线和装载量,减少运输时间和成本,同时确保食品在运输过程中的温度、湿度等条件符合要求,防止食品变质。

数学建模食品安全

数学建模食品安全

数学建模食品安全建立食品卫生安全保障体系数学模型及改进模型的若干理论问题我国是一个拥有13亿人口的发展中国家,每天都在消费大量的各种食品,这批食品是由成千上万的食品加工厂、不可计数的小作坊、几亿农民生产出来的,并且经过较多的中间环节和长途运输后才为广大群众所消费,加之近年来我国经济发展迅速而环境治理没有能够完全跟上,以至环境污染形势十分严峻;而且随着我国进出口贸易的迅速增加,加上某些国外媒体的炒作,对外食品贸易中的矛盾也开始尖锐起来,因此建立包括食品卫生安全保障体系在内的公共安全应急机制是关系国计民生和对外贸易的重大而迫切的任务。

据初步了解,目前美国和欧盟对公共食品卫生安全实行监控的做法是建立膳食暴露评估数学模型并制成软件,只要将有关的调查或检测数据输入软件,就可以对当时的公共食品卫生安全做出评估。

它们所采用的膳食暴露评估数学模型根据现有资料看是分成人群食物摄入量模型、污染物分布模型、风险评估模型三部分。

其中人群食物摄入量模型(膳食模型)是用于估计不同地区、不同性别、不同年龄、不同季节、不同劳动强度、不同经济收入的人群各类食品的一天摄入量;污染物分布模型是根据农药、化工等污染行业的污染物排放数据和食品卫生安全监测部门日常对水、农贸市场和大宗食品中污染物的抽查数据以及进出口口岸的检测数据来估计各类食物中各种污染物的含量;风险评估模型则根据前两个模型所提供的数据计算得出全国或某地区人群某些污染物每天摄入量的99.999%的右分位点(把每个人每天某种污染物摄入量看成是一个随机变量),从而能够对某一时刻食品安全风险作出评估。

该模型的目标是保证绝大多数(99.999%以上)居民的食品安全,但重点却在对高暴露人群(即污染物摄入量比较大的人群)的监控上,而不仅是居民污染物的平均摄入量。

如果用数学的语言严格地表述,就是如果把每个人每天某种污染物摄入量看成是一个随机变量,则我们关心的不仅是它的均值,更关心的是它的99.999%的右分位点。

数学建模在食品安全中的应用

数学建模在食品安全中的应用

数学建模在食品安全中的应用在当今社会,食品安全问题已经成为了人们关注的焦点。

从农产品的种植、养殖,到食品的加工、运输和销售,每一个环节都可能存在影响食品安全的因素。

为了有效地保障食品安全,需要运用各种科学方法和技术手段进行监测、评估和控制。

数学建模作为一种强大的工具,在食品安全领域发挥着越来越重要的作用。

数学建模是指通过建立数学模型来描述和解决实际问题的过程。

它将复杂的现实问题简化为数学语言,利用数学方法和计算机技术进行分析和求解,从而为决策提供科学依据。

在食品安全领域,数学建模可以应用于多个方面,如风险评估、质量控制、供应链管理等。

在食品安全风险评估中,数学建模可以帮助我们定量地评估食品中有害物质对人体健康的潜在危害。

例如,对于农药残留、重金属污染、食品添加剂等问题,我们可以通过建立数学模型来预测这些物质在人体内的累积和代谢过程,从而评估其长期暴露的风险。

以农药残留为例,我们可以考虑农药在农作物上的残留量、消费者的饮食摄入量、农药的毒性参数等因素,建立数学模型来计算人体每天摄入的农药剂量,并与安全阈值进行比较。

如果计算结果超过了安全阈值,就需要采取相应的措施来降低风险,如加强农药监管、调整种植方式等。

数学建模在食品质量控制方面也具有重要意义。

在食品生产过程中,需要对各种质量指标进行监测和控制,以确保产品符合标准。

例如,在乳制品生产中,对牛奶的成分(如蛋白质、脂肪、乳糖等)和微生物指标(如细菌总数、大肠菌群等)进行监测是至关重要的。

通过建立数学模型,可以将这些质量指标与生产过程中的参数(如温度、时间、压力等)建立联系,从而实现对生产过程的优化和控制。

例如,通过模型预测不同生产条件下牛奶的质量变化,从而确定最佳的生产工艺参数,提高产品的质量稳定性和一致性。

在食品供应链管理中,数学建模可以帮助我们优化物流配送、库存管理和资源配置,从而降低成本、提高效率,同时保障食品安全。

食品供应链涉及到多个环节和众多的参与者,包括生产商、供应商、零售商和消费者。

深圳杯A 参考建模论文 食品安全的抽检问题 数学建模

深圳杯A 参考建模论文 食品安全的抽检问题 数学建模

深圳杯A 参考建模论文食品安全的抽检问题数学建模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。

数学建模在食品安全监控中的应用

数学建模在食品安全监控中的应用

数学建模在食品安全监控中的应用食品安全一直是人们关注的重要问题,而数学建模作为一种高效、准确、可追溯的方法,被广泛应用于食品安全监控的各个环节。

本文将探讨数学建模在食品安全监控中的应用,并分析其带来的积极影响。

一、食品供应链的数学建模食品供应链是指从种植、生产、加工、运输到销售等环节构成的食品流通过程。

数学建模可以帮助分析食品供应链中可能存在的风险。

通过数据收集和统计分析,可以建立供应链中各环节之间的关联模型,预测食品安全事故的概率,从而采取有效措施进行监控和防范。

二、危害分析与关键控制点(HACCP)的数学建模危害分析与关键控制点(HACCP)是一种系统的、科学的食品安全管理方法,通过评估风险、确定关键控制点和制定监控措施,来预防、控制和消除潜在的食品安全问题。

数学建模在HACCP中的应用主要体现在以下几个方面:1. 风险评估与预测:利用数学模型对潜在食品安全风险进行评估和预测,确定食品安全措施的优先级。

2. 关键控制点(CCP)的确定:通过收集和分析大量的数据,结合数学统计方法,确定食品供应链中的关键控制点,确保食品生产中的各个环节符合食品安全标准。

3. 监控和验证:利用数学模型对关键控制点进行监控和验证,及时发现食品安全问题,并采取相应的措施进行处理和改善。

三、风险评估与预测模型的建立针对不同的食品安全问题,可以建立相应的风险评估与预测模型。

比如,针对食品中残留农药的问题,可以通过采集食品样本和农药使用数据,建立数学模型来评估和预测农药残留的概率和水平。

这样可以为监管部门和生产企业提供科学依据,制定相应的食品安全标准和监控措施。

四、数据挖掘与食品安全监控数据挖掘技术可以挖掘海量的食品安全相关数据,提取其中的规律和模式,为食品安全监控提供支持。

通过建立数据模型,可以实现对食品供应链、生产加工过程、物流运输等环节的监控和预警。

同时,数据挖掘还可用于食品安全事件的溯源分析,追溯受污染食品的来源和流向,加快应急处置和风险评估。

食品质量安全抽检数据分析 数学建模

食品质量安全抽检数据分析 数学建模

食品质量安全抽检数据分析数学建模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。

如何利用几何知识解决食品安全问题

如何利用几何知识解决食品安全问题

如何利用几何知识解决食品安全问题在我们的日常生活中,食品安全问题一直是备受关注的焦点。

人们往往会从化学、生物学、管理学等角度去探讨和解决食品安全问题,但很少有人会想到几何知识在其中也能发挥重要作用。

其实,几何知识在食品安全的多个方面都有着独特的应用,能够为保障我们的饮食健康提供新的思路和方法。

首先,几何知识在食品包装设计中具有关键意义。

食品包装的形状和尺寸直接影响到其存储空间和运输效率。

例如,常见的长方体形状的食品包装盒,其设计就运用了几何原理。

通过合理确定长、宽、高的比例,可以在一定的空间内最大限度地容纳食品,同时减少包装材料的浪费。

而且,这种形状在运输和存储时能够方便地堆叠,节省空间。

在考虑食品包装的稳定性时,几何知识同样不可或缺。

一个结构稳定的包装可以有效保护食品免受外界挤压和碰撞的影响。

以圆柱形的饮料罐为例,其圆形的横截面能够均匀地分散外部压力,从而增强罐体的抗压能力。

此外,包装的密封性能也与几何形状有关。

复杂的几何形状结合紧密的封口设计,可以减少食品与外界空气和水分的接触,延长食品的保质期。

其次,几何知识在食品储存和摆放方面也能发挥作用。

在超市的货架和仓库中,如何合理地安排食品的存放位置至关重要。

对于一些形状规则的食品,如长方体的罐头、正方体的盒装食品等,可以利用空间几何的原理进行整齐排列,以充分利用存储空间。

同时,根据不同食品的保质期和销售频率,通过几何规划来确定其在货架上的位置,能够方便工作人员快速找到并处理即将过期的食品。

在家庭厨房中,我们也可以运用几何知识来优化食品的储存。

例如,利用橱柜的内部空间,根据不同餐具和食品的形状和大小,选择合适的收纳盒和摆放方式,使空间得到充分利用,并且方便我们查找和取用食品。

再者,几何知识在食品检测和质量控制方面也有应用。

在检测食品的形状和尺寸是否符合标准时,几何测量是必不可少的手段。

比如,检测水果的直径、长度、体积等参数,可以判断其是否达到了市场销售的要求。

食品安全问题数学建模

食品安全问题数学建模

食品安全问题数学建模精品管理制度、管理方案、合同、协议、一起学习进步摘要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。

本文在此背景下通过建立数学模型来研究影响食品质量因素等问题。

具体如下:对于问题一,我们首先将主要食品分为蔬菜、肉类、面制品,饮品四大类,并将微生物、添加剂、重金属定为影响食品质量的因素三大因子。

利用归纳统一法对该市数据进行统计分析,并运用数据拟合法,建立了影响各主要食品领域的因素与时间关系的模型,分析matlab软件绘制出的图形,得出2010、2011、2012三年该市的食品质量发展趋势。

对于问题二,在问题一主要食品分类的基础上,我们将影响食品质量的因素分为食品产地、食品销售地点、季节、保质期四大类,运用层次分析法对问题进行定量分析,建立影响食品质量的模型。

通过比较每种因素对食品安全的权重,运用一致性检验的方法,确定各种因素与食品质量的关系。

从结果来看,食品产地是影响食品质量的最大因素。

对于问题三,我们运用多层次划分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,在已求得的权重基础上,进一步建立了基于权重的检测模型,即依据各个环节以及其内部影响因素的权重来进行检测次数的分配,保证检测针对性与较少投入的同时,尽可能检测出有问题的食品及生产企业。

针对上述两个模型建立了目标函数分析模型,给出了详细的目标函数方法。

关键词:层次分析法多层次划分法抽样模型基于权重的检测模型一问题重述随着人们生活水平越来越好,人们越来越重视食品的食品的质量,“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。

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摘要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。

本文在此背景下通过建立数学模型来研究影响食品质量因素等问题。

具体如下:对于问题一,我们首先将主要食品分为蔬菜、肉类、面制品,饮品四大类,并将微生物、添加剂、重金属定为影响食品质量的因素三大因子。

利用归纳统一法对该市数据进行统计分析,并运用数据拟合法,建立了影响各主要食品领域的因素与时间关系的模型,分析matlab软件绘制出的图形,得出2010、2011、2012三年该市的食品质量发展趋势。

对于问题二,在问题一主要食品分类的基础上,我们将影响食品质量的因素分为食品产地、食品销售地点、季节、保质期四大类,运用层次分析法对问题进行定量分析,建立影响食品质量的模型。

通过比较每种因素对食品安全的权重,运用一致性检验的方法,确定各种因素与食品质量的关系。

从结果来看,食品产地是影响食品质量的最大因素。

对于问题三,我们运用多层次划分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,在已求得的权重基础上,进一步建立了基于权重的检测模型,即依据各个环节以及其内部影响因素的权重来进行检测次数的分配,保证检测针对性与较少投入的同时,尽可能检测出有问题的食品及生产企业。

针对上述两个模型建立了目标函数分析模型,给出了详细的目标函数方法。

关键词:层次分析法多层次划分法抽样模型基于权重的检测模型一问题重述随着人们生活水平越来越好,人们越来越重视食品的食品的质量,“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。

根据2010年、2011年和2012年深圳市的食品抽检数据,确定如何抽检效果最好,在保证好效果的前提下,尽可能的节省时间和费用?根据实际情况,建立数学模型来讨论些列问题:(1)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;(2)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;(3)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?二问题的分析食品安全与人们身体健康密切相关,我们经过讨论分析后,认为本题属于数理统计与优化类问题,如何分析食品质量的变化趋势以及确定最优抽检模型是解题的关键。

问题一的分析通过阅读深圳市三年的食品质量的数据,为了更好的分析食品领域微生物、重金属、添加剂的含量随时间的变化趋势,把食品领域分为了蔬菜,肉类,面制品,饮品四大类,采用归纳统一法对每类食品在微生物,重金属,添加剂中的合格率进行了数据的统计。

在研究方法上,采用数据拟合法建立影响各主要食品领域的因素与时间的模型,并利用matlab软件绘制出各类食品质量的变化曲线,通过观察、分析曲线得出2010、2011、2012三年深圳市各类食品微生物、重金属、添加剂含量的变化趋势。

问题二的分析对于第二问我们采用了多层次问题分析法(AHP),在问题一主要食品分类的基础上,将影响食品安全的因素分为:食品产地、食品销售地、季节、保质期四大类。

运用层次分析法统计分析各类影响指标的数值特征,再对其进行归一化处理,求得每一类特征对食品安全质量的权重,对比权重的大小从而反映食品质量安全状况。

问题三的分析在第二问的基础上,将这一问的具体模型分为抽样模型和检测模型,对于抽样模型,建立多层次划分法抽样模型来抽取样本,根据各类所占的权重按适当的比例抽取。

其次按照“重点抽查易出问题的环节,兼顾其他环节”的原则,建立了基于权重的检测模型,将检测模型分成了四个环节(原材料的使用,生产加工,运输与存储,流通与销售),通过各个环节及其内部影响因素的权重来进行检测的次数分配,这样可以用较少的投入来检测出有问题的食品和企业。

三、模型假设1.假设食品能且仅能分为四大类,其他没有被分的食物对食品安全性所造成的影响忽略不计。

2.假设影响食品安全性的因素能且仅能分为三大类,其他没有被分类的因素对食品安全性所造成的影响忽略不计。

3.假设模型求解过程中所用的数据都是合理的。

4.假设所有食品生产厂商的信誉度均相同。

5.假设检测不同环节、不同因素的成本和工时相同。

6.假设同一类食品每次抽检的项目数相同。

7.假设抽检的最大费用有限制。

四、符号说明ij a :准则层两个因数i C 和j C 对目标层的影响程度之比;..I C :判断矩阵一致性标准;ij c :方案层两个因素i a 和j a 对准则层的影响程度之比;n W W W W ......,,21:权重向量;max λ:最大特征值;..I R :平均随机一致性指标;m : 判断因子m ,m =1表示因素对生产环节有影响,m =0表示无影响; i w :第i 各因素在食品安全中所占的权重;i R :i R 表示第i 环节在食品安全中所占的权重;ij a :表示第j 各因素在第i 各环节所占的权重;L :抽样系统中总的生产批次;i L :第i 层生产批次数;t :每次每项抽检的平均时间;ξ:每个抽检批次的检查项目;p :每次每项抽检的平均费用;i N :第i 个环节抽查的次数;ij N :表示第i 个环节第j 个因素因素抽查的次数。

五、模型的建立与求解(一)问题一的模型建立与求解为了得到深圳市近三年的主要食品领域的安全情况变化趋势,通过分析深圳市2010,2011,2012三年的食品安全数据,结合质量检查局抽查食品的种类种类和我国居民饮食结构特点,将我们日常生活食品分为蔬菜,肉类,面制品,饮品四大类。

其中,蔬菜里包含:菜肴、豆制品、白菜、菜酱、黄瓜、萝卜、冬瓜等。

肉中包含:鸡、鸭、鱼、牛肉、猪肉、各类水产品、生肉熟肉等。

饮品中含有各种饮料(可乐、雪碧、七喜之类等)、矿泉水、酒类、乳制品、自制饮料、豆浆等。

面制品中包含面包、馒头、面条、月饼、糕点、饼干、速冻米面等。

在食品中,微生物、重金属、添加剂是无处不在,它们的作用是保证食品的质量和特性,适量的添加可以增加食品的美味,但是过量的使用有可能增加了食品的保质期或食物的变质,所以就重点抽查了这三个因子对食品的质量影响情况,我们以每个月为单位运用归纳统一法求解微生物,重金属,添加剂分别在四大类食品(蔬菜,肉类,面制品,饮品)中的合格率,以数据拟合法为基本原理运用matlab 软件把X 轴做为年份,Y 轴为合格率的百分比,数据拟合主要是考虑到观测数据受随机观测误差的影响,进而寻求整体误差最小、能较好反映观测数据的近似函数()x f y =,此时并不要求所得到的近似函数()x f y =满足:()i i x f y = , ,1,0=i …,n在数据拟合的基本方法中,我们采用最小二乘拟合法对离散数据进行曲线拟合,即已知一组二维数据(i i y x ,),i =,2,1…,n ,寻求一个函数()x f y =,使()x f 在某种准则下与所有的数据点最为接近,即曲线拟合最好。

基本思路是,令:++=)()()(2211x r a x r a x f …)(x r a m m +其中(){}m k k x r 1=(m <n )是一组事先选定的线性无关的函数,{}mk k a 1=是一组待定系数。

寻求{}m k k a 1=使得i y 与()i x f 的距离i d (,2,1=i …,n )的平方和最小,这种准则称为最小二乘准则。

其求系数{}mk k a 1=的方法称为最小二乘拟合方法。

以下为利用matble 软件实现的图像:(1)从图中可以看出,微生物在这三年的合格率高达95%以上,且平稳趋于上升趋;重金属曲线虽然有先上升后下降的趋势,但是抽查的合格率在90%以上;添加剂的合格呈现逐年下降的趋势。

从这些趋势中我们可以看出,人们为了得到更多更新鲜的蔬菜,往往在蔬菜的生长过程中过多的使用化肥,除草剂,使重金属的含量有超标的趋势别是硝酸按等含硝酸根的化肥会造成原料中的硝酸盐、亚硝酸盐的含量明显偏高,对人体具有潜在的致癌性;在运输存储和销售的过程中,人们使用添加剂的种类和次数增加了很多,这样可以增加保质期,保证蔬菜的新鲜程度。

政府在化肥使用中的管制没有相应的细节规定,南北方之间的蔬菜类化肥使用是有差距的,又如大棚类的反季节蔬菜的种植时化肥喷药的多少,在反季节的蔬菜都可能导致了重金属的含量的偏高。

(2)根据上图我们可以看出肉类中的微生物呈现先下降后上升的趋势,肉类中的添加剂和重金属有下降的趋势但是抽检的合格率都保持在94%以上。

虽然最近几年肉类食品频频出现各种传染病,最严重的是禽流感,使人们谈禽色变,这是饲养人员在喂养过程中过量的使用添加剂,激素来催进动物的生长,灯光日夜照射,加快鸡的生长速度,一般一周左右便可长成成年鸡。

鸡的生长环境恶劣,滋生各种微生物。

部分动物可能受到感染,但是饲养人员为了利益仍然将其卖出,这就导致了部分肉类食品的质量下降。

城市生活污水的随意排放到江河湖泊中,这导致了河水质量的下降,鱼类受到重金属,化学添加剂成分的影响,也降低了肉类食品的质量。

肉类食品的安全关键在于其生长环节及生长的环境,流通销售环节使用添加剂保持新鲜程度,这种影响并不是影响肉类质量的重要因素。

3)从图中可以得到,微生物的含量呈现先下降后上升又略降的趋势,添加剂和重金属都是先下降后上升的趋势,而后两者的合格率基本保持在95%以上。

饮品类的合格率虽然较高,但是这类食品的生产环节是影响它质量的关键因素,其后才是他的保质期,饮品类的生产不可能不放添加剂,某些牛奶的生产就是依靠的微生物的培养,例如酸奶。

牛奶中最近的“三氯氰胺”事件以及几年前的三鹿奶粉事件闹的沸沸扬扬,引起了人们对饮品质量的不满,这些使政府质量监督局加大了对饮品届的监督管理,才使得饮品最近几年的合格率比较高。

(4)面制品的中微生物和添加剂抽检质量合格率呈现先下降后上升的趋势,而重金属的合格率呈现上升且趋于平稳的趋势。

且面制品抽检的合格率基本都能达到90%以上。

面制品的合格率较高是因为中国是农业大国,面食自古以来就很受到重视,人们的面制品的制作工艺形式各种各样,但是随着机械化程度的增高,人们为了降低价格在采购原材料时会采用劣等的制品(例如南京冠生园月饼事件)。

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