基于云服务的食品安全监理实时化研究

为了及时发现食品安全问题,降低食品安全问题的发生率,从食品供应链角度出发,通过对影响食品安全的各要素分析,利用蝙蝠算法优化的Elman神经网络,并结合Storm云服务平台,构建了食品安全监理实时分析预测模型,对食品安全数据实时分析.通过对该模型的建模分析,形成有效的食品安全实时监理机制,期望能进一步降低食品安全隐患.     

我国食品安全监理体系研究

食品安全问题关乎国民生计,影响具有多领域性和全球性.从我国食品安全监理体系现状及存在问题出发,搭建了食品安全监理体系模型,以实现多种监管主体相结合、食品全产业链的整体监管,并完善了其制度体系.提出了完善我国食品安全监理的具体策略和措施,应用物联网技术尤其是传感器网络技术,构建了食品安全监理信息系统架构,为进一步提高食品安全管理与监控手段提供了参考建议.     

基于物联网的食品安全监理模型研究

利用物联网技术,从食品生产过程的角度出发,构建出一个食品安全监理模型,针对食品在生产过程中所产生的对人体生命安全产生危害作用的有毒物质进行检测监督,并对引起食品产生不安全因素的风险可能性及其风险损害度进行综合评估.通过对此模型的建模分析,形成一个有效的食品安全监理机制,期望能将食品安全隐患降至最低以保障食品的安全供应.     

业主方工程质量管理二级博弈机制的建立

通过对业主方工程质量管理系统进行分析,发现业主方工程项目质量管理活动是与监理单位和承包商的二级博弈.通过建立业主与监理单位、监理单位与承包商在工程质量管理过程中的二级博弈模型,进行效用分析,建立了业主方工程质量管理的二级博弈机制.     

面向食品安全监理话题检测方法的研究

食品安全问题一直是国民热切关注的话题,关系到社会的多个领域。为及时知晓食品安全领域关注的热点问题,对比了食品安全热点话题与其他热点话题在检测方法上的异同,构建了食品安全监理话题检测模型,运用聚类算法对食品安全数据进行文本挖掘来实现话题检测,并对食品安全数据进行分析。通过实验说明,采用Single-Pass算法的评价优于K-Means算法的评价,能够有效地对食品安全话题进行检测。     

公共食品安全问题中的博弈分析

公共食品安全问题关系到民众的安危、社会的稳定和国家的繁荣.如何保障公共食品安全,已成为社会发展、文明、进步的标志.本文运用博弈论的方法,通过建立博弈模型,对公共食品安全问题进行博弈分析,提出保障公共食品安全的相关建议.     

基于系统动力学的云计算建设规模分析与预估

通过采用系统动力学分析方法建立云计算虚拟环境下的虚拟机的调度方式模型.运用计算机系统仿真手段、系统动力学模型和方法,从系统的角度对云计算虚拟机业务需求和建设规模进行研究,找出了影响云计算虚拟机数量的关键因素.进一步对计算资源池规模建设的决定性因素,使用数理统计理论和方法,提出优化预估建设规模的依据和具体实现,给出回归方程,并验证了预估回归方程的可信性.从而,有效分析了云计算系统的建设规模影响因素,可成功用于预估云计算虚拟环境建设规模,避免了直观简单线性推演的盲目性,优化实现绿色节能,同时促进云计算建设的理论研究并对实践起一定指导作用.     

基于云计算的网络学习生态系统模型

网络学习生态系统是当前主要的网络学习环境模型,但当前的系统模型因缺乏稳定且可进化的基础设施而遇到了瓶颈,无法满足学习者的学习需求.通过分析研究现状及云计算特点,将云计算引入网络学习生态系统,设计出了1个基于云计算的网络学习生态系统模型.     

改进蚁群算法的云计算资源调度模型

针对当前云计算系统资源调度算法的资源利用率低、浪费严重等缺陷,提出一种基于改进蚁群算法的云计算资源调度优化模型,以获得更理想的云计算资源调度方案.首先对云计算资源调度的工作原理进行分析,建立云计算资源调度优化目标函数;然后利用蚁群优化算法模拟蚁群找到一条从起点到目的地的路径,即云计算资源调度目标函数的最优解,并结合目标函数对蚁群算法进行相应地改进;最后采用MATLAB2014R编程实现云计算资源调度优化模型.实验结果表明,该模型在短时间内可找到云计算资源调度的最优解,使资源利用率得到了改善.     

基于云计算的动漫产业协作模型

云计算作为一种计算模式可以通过志愿技术将用户的计算资源整合起来,动态组成虚拟化的资源提供给用户使用.云计算可以将动漫企业的软硬件资源进行集中化与标准化,提高资源的利用效率.首先分析动漫产业的发展现状和动漫产业在规模、投入及资源共享方面存在的问题,然后基于云计算的特点研究云计算可以为动漫企业带来的优势,建立一种基于云计算的动漫产业协作模型,通过动漫企业之间的协作实现资源共享和利益共享.对动漫产业建立云计算平台的途径提出对策和建议,主要集中在解决动漫产业的企业规模偏小、资金比较紧张、资源共享及资源有效利用率低等问题.     

集成改进AHP与XGBoost算法的食品安全风险预测模型:以大米为例

近年来,我国在食品质量安全管控方面已有较大提升,但伴随着食品产业规模的增大,检验需求量的增多,食品安全检测数据出现高维、复杂且非线性等特征,这些特征会导致定量分析数据利用率低,从而直接影响以数据为载体的风险预测模型的准确性。为提高风险预测模型的准确性,以食品安全检测数据为基础,提出了一种集成层次分析法与极端梯度提升树算法的食品安全风险预测模型,并通过食品安全限定指标对集成模型进行优化改进,从而实现更高效准确的食品安全风险评估。研究以除港澳台外的全国31个省大米危害物检测数据为例,详细阐述了模型的使用方法,检验结果表明,该风险预测模型具有较强的平稳性与较高的准确性。研究旨在为食品安全监管部门评估决策提供一定的理论依据及参考。     

基于云模型的食品安全监理风险评估研究

为了及时预测食品安全问题,降低食品安全风险,通过分析并建立3层影响食品安全的风险因素体系,利用云模型来消除食品安全风险评估过程中的模糊性和随机性,用赋权法确定指标权重集,最后利用模糊法计算风险等级结果,从而实现对评估对象的风险等级的预测。     

基于物联网的食品安全社会共治体系数据架构设计

近年来,随着食品产业规模逐步扩大,食品供应链中存在的安全风险给监管工作带来了新挑战,为了实现多元主体共同参与食品安全监管,形成食品安全社会共治模式,探索研究食品安全社会共治体系,就食品生产、加工、流通、销售、监管等环节产生的数据进行深入分析,提出了基于物联网的食品安全社会共治体系数据架构。该架构提供了各社会共治主体相关数据的采集与整合功能,包括政府监管部门、企业、社会公众、第三方机构、新闻媒体等。通过建立统一的标准接口、数据调用模式和编码方式,将数据存储地址、编码规则进行目录化管理,根据目录中的地址采用监管信息和追溯信息采集接口实现数据汇集与协同。并以商品唯一标识编码(即商品追溯码)作为主要检索依据,进行数据目录调取与信息关联,最终实现多环节、跨部门、跨层级的食品安全数据共享及全链条的信息追溯。同时,采用区块链技术提高数据的安全性,防止关键信息被篡改。基于物联网的食品安全社会共治体系数据架构旨在有效助力食品安全生产、检验检测、风险管控、舆情监测,提升食品安全智慧监管效能。     

海上监控视频实时去雾算法研究

为提高船舶在雾天航行的安全性,对船舶监控视频流进行实时去雾.建立雾天退化物理模型,采用数学中不等式缩放理论估计出每帧有雾图像的透射率和全局大气光,然后根据雾天成像的物理模型恢复出每帧去雾图像.根据海上监控视频图像具有大面积天空和海水,对该算法中的参数依据航海目标细节恢复程度和图像对比度等因素进行估计.实验结果表明,该算法能够有效恢复海上目标的细节清晰度和提高图像的对比度,又能满足视频流实时去雾的要求,说明算法能够较好地解决海上监控视频实时去雾问题.      

基于层次分析的长短记忆网络(AHP-LSTM)的食品安全网络舆情预警模型

随着互联网技术的迅猛发展,网络已成为社会舆情的重要阵地,而网络舆情是食品风险预警的一个方向。传统舆情预警模型在指标体系的基础上结合反向传播神经网络（back propagation neural network,BP）等神经网络模型进行分析,存在运行不稳定、预测精度不高等问题。为了解决这些问题,采用具有较高预测精度的长短记忆（long short-term memory,LSTM）网络算法,在网络事件指标体系的基础上引入层次分析法（analytic hierarchy process,AHP）并融合食品安全事件指标数据,将融合结果作为LSTM的期望输出,以建立更为稳定、精度更高的风险预警模型AHP-LSTM。实验结果表明,与传统模型相比,AHP-LSTM对于事件指标数据具有较强的处理能力和较高的预警精度。因此构建基于AHP-LSTM的食品安全事件预警方法,可为相关部门有效防范和管理食品安全网络事件提供一定的理论依据和数据支撑。     

丹麦食品安全风险治理政策演变研究:启示与借鉴

自新《食品安全法》修订以来，虽然我国食品安全风险治理总体形势有所改善，但仍处于管理向治理转型的过渡期，食品安全事件依旧频繁发生，食品安全风险治理机制仍需完善。本文选取丹麦食品安全风险治理政策作为研究对象，分析其主要食品安全风险治理政策的演变，探究其对中国食品安全风险治理政策制定的启示。研究发现，丹麦政府政府能够审时度势把握住改革的契机，逐步实行了官方抽查为主的“笑脸”政策；企业积极配合政府的检查政策，实行危险分析关键控制点制度发挥其自我约束作用；农业部门致力于从源头处解决问题，健全和完善家庭农场主制，大力发展有机农业，实现了对食品生产原料安全的严格把关。