基于大数据的食用农产品质量安全精准治理研究3篇

篇一：基于大数据的食用农产品质量安全精准治理研究

　　基于大数据在农产品质量安全追溯中的应用探究

　　近年来，随着全球经济的不断发展，农产品的质量安全问题越来越受到人们的关注。农产品质量安全问题是指农产品生产、加工、流通、销售等环节中所存在的各种安全风险，如病原微生物、农药残留、重金属、非法添加等问题，严重影响着人们的身体健康和生命安全。因此，为了保证农产品质量安全，实现食品安全，追溯体系成为了当前一个不可或缺的手段。

　　在传统的追溯体系中，因数据的来源、粒度等问题，难以实现全链条追溯，而大数据技术的兴起，为农产品质量安全追溯带来了新的契机。大数据技术能够实现多维、动态、实时的信息采集、处理和分析，有利于提高追溯数据的精准性和全面性，提高追溯效率和效果。

　　首先，大数据技术可以实现全链条追溯。现代农业涉及多个环节，如种植、施肥、采摘、包装、运输、加工等各个过程，每个环节都会产生大量的信息数据。大数据技术能够对这些信息数据进行采集和处理，并通过数据挖掘等手段建立信息模型，实现全链条追溯。

　　其次，大数据技术可以提高追溯效率。传统的追溯方式，需要通过手动调查、参考各种纸质资料等方式来获取信息，费时费力、效率低下。而大数据技术可以通过数据分析、人工智能等手段，对海量数据进行快速分析处理，提高追溯效率，减少人力、时间、资源成本。

　　再次，大数据技术可以提高追溯效果。传统的追溯方式往往只能追溯到某个阶段的来源，而无法对整个链条进行全面的追溯。因此，在应对危机事件、消费者投诉等方面的时候，传统追溯方式的效果会大打折扣。而大数据技术通过分析、预测、预警等方法，能够及时识别潜在的风险，并进行及时的干预和处置，提高追溯效果。

　　最后，大数据技术还可以建立健全的农产品质量安全管理体系。通过大数据技术，可以对农产品生产、加工、流通等各个环节进行监测和管控，对于出现质量安全问题能够及时发现、快速处理，在避免食品安全危机的同时也能提高农产品的整体质量和安全性。

　　综上所述，大数据技术在农产品质量安全追溯中的应用是不可或缺的，其能够提高追溯效率和效果，建立健全的管理体系，实现全链条追溯。未来，在食品安全等领域，大数据技术的应用将更加广泛，为人们提供更加安全、健康的食品保障。

篇二：基于大数据的食用农产品质量安全精准治理研究

　　食安管理

　　基于大数据环境下食品安全管理的创新路径王春红（三门峡职业技术学院，河南三门峡472000）摘?要：食品安全治理正从管制性的互动阶段步入大数据驱动时代。大数据技术是解决当前我国食品安全问题的重要手段。大数据对于推动食品安全治理有着得天独厚的优势，同时也对治理工具、治理主体与结构、治理风险等方面带来挑战。我国食品安全面临着监管能力不足、信息公开不充分、信任缺失以及法律规制不力等问题。食品安全治理需优化治理工具的创新组合，健全注重合作治理的社会共治框架，建立健全法律法规，完善诚信体系等，提倡分层治理，预防治理风险，提升食品安全整体水平。关键词：大数据环境；食品安全；管理创新InnovationPathofFoodSafetyManagementBasedonBigDataEnvironmentWANGChunhong(SanmenxiaVocationalandTechnicalCollege,Sanmenxia472000,China)Abstract:Foodsafetygovernanceismovingfromtheregulatoryinteractionstagetotheeraofbigdata-driven.BigdatatechnologyisanimportantmeanstosolvethecurrentfoodsafetyproblemsinChina.Bigdatahasuniqueadvantagesforpromotingfoodsafetygovernance,andatthesametimebringschallengestogovernancetools,governancesubjectsandstructures,governancerisks,etc.China’sfoodsafetyisfacingproblemssuchasinsufficientregulatorycapacity,insufficientinformationdisclosure,lackoftrustandweaklegalregulation.Foodsafetygovernancemustbeoptimized,aninnovativecombinationofgovernancetools,asoundsocialco-governanceframeworkthatfocusesoncooperativegovernance,theestablishmentandimprovementoflawsandregulations,andtheimprovementofintegritysystems,etc.,toadvocatehierarchicalgovernance,preventgovernancerisks,andimprovetheoverallleveloffoodsafety.Keywords:bigdataenvironment;foodsafety;managementinnovation食品安全是公共卫生问题之一，和人们的生活密切相关。随着经济的发展，我国食品行业也得到了明显的进步。但在其快速发展过程中，仍然存在一些问题。由于食品流通迅速，与消费者的健康密切相关，一旦发生问题，不便于追溯，易导致食品安全事故的发生，关系到人们的健康乃至社会的稳定。征，波及范围大、死亡率高、很难恢复。频繁出现事故加剧了人们对于食品安全问题的忧虑，检验了人们对于市场的信任度，引发社会不稳定，同时污染严重，卫生条件变坏，人们体质下降，政府公信力受损[1]。2食品质量安全管理存在的问题2.1食品安全管理监管不到位近年来，我国对食品质量问题非常重视，出台了一系列食品质量安全管理政策和标准，但实际工作中食品质量安全管理权不是独属于某一个部门，是包括农业农村部，卫生健康委员会和市场监管部门在内的多部门联合管理，但由于其内部规定不够健全，甚至权责脱节，导致食品质量安全管理难以产生强大的合力。但仍有一些人认为食品是关乎民1大数据环境下食品安全管理的重要性食品安全是一个严峻的公共卫生问题，它直接影响着社会的安定和谐。由于受历史原因和现实因素的影响，我国食品安全问题长期得不到根本解决，甚至还出现新的隐患。近年来，我国频繁发生食品质量安全事件，尤其是重大食物中毒和食源性疾病，给国家经济发展带来巨大危害。食品安全事故有3个明显特1食品安全导刊2023年1月（上）Copyright?博看网.AllRightsReserved.

　　食安管理

　　生的重要产业，因此往往会忽略对食品生产环节进纸质检查表格为主要媒介，在开展出勤监管的工作时监管人员需要填写的表格数量较多，从而严重延误了工作的开展。针对这种情况，可通过建立移动执法平台来解决。①方便了食品安全监管人员掌握工作流程。②避免了事后人工记录导致的信息准确性差等问题。③移动执法平台具有丰富的知识库和单位数据库等信息资源，为执法人员开展执法工作提供了便利条件。④利用移动执法平台可方便地实现对工作人员的培训与考核等相关功能[4]。⑤便于监管部门之间互相交流沟通和学习。⑥可随时查看现场情况并及时反馈给上级主管部门。以移动执法平台上的执法数据为基础，可清晰认识到执法人员存在的不足，并做好科学指导工作，这将有助于提升食品安全监管人员的实际执法工作质量。3.2完善食品安全预警机制建立和完善食品安全突发问题管理机制，可迅速地解决食品安全管理工作存在的系列问题，主要包括以下几个方面：①加强宣传教育，大力普及食品安全卫生知识，增强人们对食品卫生安全重要性的认识，让消费者掌握防范食品安全卫生的方法，以便能够对各类问题食品进行区分；②健全食品卫生监督机构，加大执法力度，确保监管到位；③加强食品安全宣传，普及食品安全基本知识，开展专项整治活动；④完善食品安全卫生法律法规来保证食品质量和安全操作；⑤建立和健全食品安全卫生网络；⑥组建食品卫生安全应急工作组，确保在出现食品安全突发事故时能在第一时间作出响应，解决食品安全问题[5]。3.3完善数据共享的食品安全社会合作共治结构大数据不仅给食品安全治理带来新手段，还架起消费者与生产经营者之间的信息桥梁，更有利于消费者等主体对食品安全治理的参与。大数据背景下，消费者可获得更多关于食品生产过程的知识以及对食品安全事件发生原因的认识。目前，食品安全消息通过网页、朋友圈、微信公众号或APP等多种方式走进消费者视线。消费者可借助这些渠道及时了解到食品安全事件的相关信息，从而作出决定。然而种种新闻常常会影响到消费者对其作出正确的判断。此外，消费者对食品安全问题的认知存在一定误区，使食品安全信息传播不及时或失真严重。因此，需要建立食品安全信息的统一权威阵地与发布渠道。对食用农产品进行优化整合，对于食品和食品相关产品的安全信息，构建国家统一食品安全数据库，进行密级划行严格监督；同时部分企业为了追求利益最大化而违规经营[2]。再加上各个部门间还没有形成完善、科学的协调体系以及内部沟通和交流不到位等原因，不能做到全程监督食品质量，也给食品质量和安全问题频频发生埋下隐患。2.2食品安全执行力不强食品安全行政执法力量直接影响着食品质量安全隐患是否能彻底根除，是否能给人们提供安全合格的食品，是否能维护人们的生命健康权。目前，我国在各级政府层面上建立起了较为完备的食品安全行政执法体系，初步形成了以食品药品监督管理部门为主的“统一领导、垂直管理”模式。但在实际工作中，由于受到政府部门职能划分不清晰、人员配备不足以及专业水平偏低等一系列因素影响，导致食品安全行政执法力量薄弱，很难对食品质量实施全面而深入的监督，导致食品质量安全管理中存在的问题难以解决，极大影响了公众对食品的信任度，甚至导致公众对食品质量安全产生怀疑，不利于社会安定与和谐。2.3信息不对称目前，食品行业是典型的信息不对称行业。食品生产经营单位很难将自己的产品及时准确地送到消费者手中，消费者更倾向于通过网络获取相关信息，其对食品的信任度较低。消费人员的素质参差不齐，对食品质量信息缺乏了解，在超市进行食品安全公示时，由于没有专业的检测机构，导致消费者对产品的信服力较低，存在很大的局限性[3]。很多消费者在菜市场和路边小摊附近选购食品，但这些地方通常没有食品检测环节，只有靠机构进行抽查才可获知食品信息。这种信息对称性不足导致消费者有可能面临食品安全问题。在信息不对称的基础上，部分企业采取以次充好等方式牟利。而有些企业则利用消费者害怕购买假冒伪劣商品的心理，采取欺骗行为。这就是所谓的“逆向选择”现象。“逆向选择”是一种典型的道德风险，它可导致市场失灵，损害公共利益，产生不良效果。同时，也有不少企业在与竞争对手竞争中被淘汰出局，甚至出现了一些生产假冒伪劣食品的企业，这就使得一些良心企业面临着“逆向选择”的风险。3大数据环境下食品安全管理的创新策略3.1移动执法平台的使用现阶段我国的食品安全监管执法通常以传统的Copyright?博看网.AllRightsReserved.

　　Jan.2023CHINAFOODSAFETY11食安管理

　　分；同时构建食品安全信息网和微信公众号、APP等，加大对违法人员的打击力度，以确保食品加工行业普及食品安全的基本常识，及时发布食用农产品检案件的调查处理，发布和明确风险预警信息，对不实食品安全舆情进行整改。在此基础上，构建“互联网+”食品安全信息服务体系，实现食品安全信息化

　　管理。3.4加大监管力度有关市场监督管理部门应当全面贯彻落实《中华人民共和国食品安全法》，其作为国家重要法律之一，对保障人们饮食安全具有极重要意义。随着市场经济不断发展，食品安全已经成为人们生活中最关注的话题，直接关系到每个人的生命安全与身体健康。食品安全是净化市场的基础，也是食品生产和销售过程中最重要的环节之一，因此各级市场监管部门应高度重视食品安全监督抽查与风险的监测工作，在地方政府组织下开展监督抽查工作，有效提高食品质量，满足大众需求；各级市场监督部门要加强日常监督巡查，加大对季节性食品等高关注度产品的抽检力度，切实维护消费者权益。同时市场监管部门在对食品企业进行质量安全风险评估时，要制定相应的信誉管理策略，主要有以下两点要素：①食品生产加工环节是否严格按照规定标准操作，产品储存运输过程中是否及时消毒杀菌处理、是否符合国家标准；②企业食品质量安全管理人员是否履行好自身职责，建立企业档案、重点人员及控制点信息，确保辖区内的企业实现全面的监管，进而确保消费者的食品安全3.5　进行行业整顿食品安全管理是一项长期且重要的任务，必须[6-7]健康稳定发展。②加强对食品添加剂、农药的科学为，整顿或关闭不合格食品生产加工企业，且对其严格把关，形成完善的管理机制，以提升整体工作

　　成效。测信息，开展食品监督检查工作，告知食品安全事件、检测，严厉打击违法使用添加剂或农药的违法行4结语大数据时代给食品安全既带来了机会也带来了挑战，不仅使食品安全信息交流方式发生转变，还实际改变了食品生产和经营格局。现代信息技术应用广泛，加强企事业单位建设、社会团体与消费者参与食品安全治理，对食品安全治理进行实质性完善与创新奠定主体基础、物质基础与可行路径选择等。大数据技术的应用将有效提升政府监管效率和水平，促进政府与市场之间的良性互动，推动政府决策向科学化转变。因此，在当前社会经济转型背景下，政府要积极引导和规范大数据在食品安全监管中的应用，为促进食品行业发展营造良好的环境。大数据技术被广泛运用于食品安全治理中，就需要政府改变治理理念，加强顶层设计，健全与大数据有关的法律法规，数据格式的统一标准，引进更具间接性的政策工具，进行优化组合；加快推进诚信体系建设，强化诚信教育，督促消费者增强消费理性，形成食品安全各个相关主体自律和他律之间内在的有机统一良性治理机制。参考文献[1]张国.食品安全管理的问题及对策[J].中国食品工业,2022(10):99-101.[2]陈晓玲.高校食堂食品安全管理存在的问题及应。从实际发展现状出发，建立相应管理机制，多管齐下，对措施[J].现代食品,2022,28(7):131-133.构筑稳定性更强的安全管理防线，进一步理顺监管[3]陈钢.风险分析体系在食品安全管理中的应用效职能差异，对不同生产环节进行科学监管，持续提升总体工作成效。①严格按照我国有关规定对食品加工行业进行整顿，严查未取得卫生许可证、营业执照的生产企业，完善食品质量安全生产进入机制。果[J].现代食品,2022,28(2):45-47.[4]胡双双.食品安全管理问题研究与进展分析[J].现代食品,2021(23):127-129.[5]于爱华.HACCP体系在餐饮企业食品安全管理中同时也要加大对食品生产经营单位的监督管理力度，的应用研究[J].现代食品,2021(21):135-138.完善法律法规体系，确保食品加工过程符合标准要[6]陶维国,刘旗.网络外卖食品安全管理法律主体责求。有关部门应当采取回访、巡查等措施，强化食品生产企业安全监管，做到适时抽查，迅速找出食品生产过程中出现的各种问题。同时也可采取措施，任界定策略[J].食品工业,2021,42(10):337-341.[7]郑晓敏,田富俊.精准治理:中国食品安全管理范式转换研究[J].江苏农业科学,2020,48(17):326-332.12食品安全导刊2023年1月（上）Copyright?博看网.AllRightsReserved.

篇三：基于大数据的食用农产品质量安全精准治理研究

　　第３５卷第８期　文章编号：１００６—９３４８（２０１８）０８—０４３９—０４

　　计算机仿真　２０１８年８月　大数据中农　产品　质量特征分类效果评估仿真　安冯竞，喻曦，孟秋睛　（贵州财经大学信息学院，贵州贵阳５５００２５）　摘要：对农产品质量特征的分类，能够有效提高农产品后续处理速度。大数据中农产品质量特征分类效果的评估，需要利用　特征多标签数据对象相同属性之间的比值，计算特征不同类别的权重，完成质量特征分类效果的评估。传统方法对农产品　进行细粒度划分，确定影响分类效果的关键因素，但忽略了产品质量特征类别的权重。提出基于不同权重的大数据中农产　品质量特征分类效果评估方法，通过建立映射向量的协方差矩阵，对大数据环境下农产品的特征进行提取，并根据提取结　果，降低特征分类效果评估的复杂度，利用多标签数据对象所属相同属性不同类别之间的比值，计算农产品质量特征分类中　不同类别的权重，实现大数据下农产品质量特征分类效果评估。实验结果表明，所提方法能够准确对农产品质量特征分类　的结果进行描述，评估的准确性较高，且评估过程较为简单。　关键词：大数据；农产品；质量特征分类；效果评估　中图分类号：ＴＰ３１１

　　文献标识码：Ｂ　Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｃｌａｓｓｉｉｆｃａｔｉｏｎ　Ｅｆｆｅｃｔ　ｏｆ　Ｑｕａｌｉｔｙ　Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ　ｏｆ　Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　Ｐｒｏｄｕｃｔｓ　ｉｎ　Ｌａｒｇｅ　Ｄａｔａ　ＡＮ　Ｆｅｎｇ—ｊｉｎｇ，ＹＵ—Ｘｉ，ＭＥＮＧ　Ｑｉｕ—ｑｉｎｇ　（Ｓｃｈｏｏｌ

　　ｏｆ

　　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ＧｕｉＺｈｏｕ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ

　　Ｆ＆Ｅ，Ｇｕｉ　Ｙａｎｇ，Ｇｕｉ　Ｚｈｏｕ，５５００２５，Ｃｈｉｎａ）

　　ＡＢＳＴＲＡＣＴ：Ｔｈｅ　ｃｌａｓｓｉｉｆｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　ｐｒｏｄｕｃｔｓ　ｑｕａｌｉｔｙ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ　ｃａｎ　ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ　ｉｍｐｒｏｖｅ　ｔｈｅ　ｓｐｅｅｄ　ｏｆ　ｐｏｓｔ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ｏｆ　ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　ｐｒｏｄｕｃｔｓ．Ｉｎ　ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ　ｍｅｔｈｏｄｓ，ｔｈｅ　ｗｅｉｇｈｔ　ｏｆ　ｐｒｏｄｕｃｔ　ｑｕａｌｉｔｙ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ　ｃａｔｅｇｏｒｙ　ｉｓ　ｉｇｎｏｒｅｄ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ａ　ｍｅｔｈｏｄ　ｆｏｒ　ｅｖａｌｕａｔｉｎｇ　ｃｌａｓｓｉｉｃａｔｉｆｏｎ　ｅｆｆｅｃｔ　ｏｆ　ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　ｐｒｏｄｕｃｔ　ｑｕａｌｉｔｙ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ　ｉｎ　ｂｉｇ　ｄａｔａ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ｗｅｉｇｈｔｓ　ｗａｓ　ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｔｈｒｏｕｇｈ　ｔｈｅ　ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ　ｍａｔｉｒｘ　ｏｆ　ｍａｐｐｉｎｇ　ｖｅｃｔｏｒ，ｔｈｅ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ　ｏｆ　ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　ｐｒｏｄｕｃｔｓ　ｉｎ　ｂｉｇ　ｄａｔａ　ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ　ｗｅｒｅ　ｅｘｔｒａｃｔｅｄ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ　ｏｆ　ｆｅａｔｕｒｅ　ｃｌａｓｓｉｉｃａｔｉｆｏｎ　ｅｆｆｅｃｔ　ｗａｓ　ｒｅｄｕｃｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｂａｓｉｓ　ｏｆ

　　ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ　ｒｅｓｕｌｔｓ．Ｔｈｅｎ，ｔｈｅ　ｒａｔｉｏ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｍｕｈｉ—ｌａｂｅｌ

　　ｄａｔａ　ｏｂｊｅｃｔｓ　ｗｉｔｈ　ｓａｍｅ　ａｔｔｉｒｂｕｔｅ　ａｎｄ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ｃａｔｅｇｏｒｉｅｓ　ｗａｓ　ｕｓｅｄ　ｔｏ　ｃａｌｃｕｌａｔｅ　ｗｅｉｇｈｔｓ　ｏｆ　ｄｉｆｅｒｅｎｔ　ｃａｔｅｇｏｒｉｅｓ　ｉｎ　ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　ｐｒｏｄｕｃｔ　ｑｕａｌｉｔｙ　ｃｌａｓｓｉｉｆｃａｔｉｏｎ．

　　Ｔｈｕｓ，ｔｈｅ　ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ　ｅｆｆｅｃｔ　ｏｆ　ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ　ｐｒｏｄｕｃｔ　ｑｕａｌｉｔｙ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ　ｉｎ　ｂｉｇ　ｄａｔａ　ｗａｓ　ｒｅａｌｉｚｅｄ．

　　Ｆｒｏｍ　ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｒｅｓｕｌｔｓ，ｗｅ　ｃａｎ　ｓｅｅ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ｍｅｔｈｏｄ　ｃａｒｌ　ａｃｃｕｒａｔｅｌｙ　ｄｅｓｃｒｉｂｅ　ｔｈｅ　ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ　ｒｅｓｕｌｔ　ｏｆ　ａ　一

　　ｃｕｌｔｕｒａｌ　ｐｒｏｄｕｃｔ　ｑｕａｌｉｔｙ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ．Ｍｅａｎｗｈｉｌｅ，ｔｈｅ　ａｃｃｕｒａｃｙ　ｏｆ　ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　ｉｓ　ｈｉｇｈ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ　ｐｒｏｃｅｓｓ　ｉｓ　ｓｉｍｐｌｅ．

　　ＫＥＹＷＯＲＤＳ：Ｂｉｇ　ｄａｔａ；Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｌ　ｐｒｏｄｕｃｔａｓ；Ｃｌａｓｓｉｉｆｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｑｕａｌｉｔｙ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ；Ｅｆｆｅｃｔ　ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　农产品质量的同时提高农产品的附加值　Ｊ。为保证对农　１　引言　大数据分析被应用于生活中的各个领域，大数据中农产　品质量特征分类，通过将农产品按照不同的特征进行分类，将不同类别的农产品通过不同的技术手段进行利用，在保证　产品分类的质量，需要对农产品质量特征分类的效果进行评　估，农产品质量特征分类效果评估随着对农产品质量要求的　增加，而逐渐受到了相关专家学者的重视　Ｊ，由于农产品质　量特征分类效果评估的质量直接影响农产品分类的质量，因　此其评估的结果对农产品质量的确定起着重要作用，为保证　农产品质量特征分类的质量，目前相关专家学者对该课题进　基金项目：大数据时代贵州农特产品的网络虚拟空间竞争优势研究　（黔教合ＫＹ字［－２０１７］１４７）

　　收稿日期：２０１７—１２—２５修回日期：２０１８—０３—０１

　　行了大量的研究论证，且随着对农产品销售重视程度的增　加，对该课题的研究不断深入，已产生一些较为成熟的理论　．．－——４３９．－－——　

　　和应用　－５１。

　　验证评估的泛化误差率与真实误差率无偏估计，评估结果较　为准确。

　　大数据中农产品质量特征分类效果评估由于对农产品　销售重视程度的增加而逐渐成为研究的重点内容，随着研究　由于删除Ｄ中任意的样本并不影响Ｅｒｒｃｖ（Ｔ，Ｄ）的取　值，因此Ｄ中样本是从样本空间中随机选取且与　相互独　立，所以占（Ｔ（Ｄ／Ｄｆｆ１，　），Ｙ　）是满足二项分布的随机变量，因此　内容的深入，已产生一些较为成熟的理论和应用，但这些理　论和应用仍存在一些问题，例如文献［６］提出一种基于阶段　特性的农产品质量特征分类效果评估方法，通过分析农产品　分类的方法，对农产品的特征进行总结，以各阶段农产品的　特征为依据，对农产品进行细粒度划分，从而建立分类框架，并基于各阶段农产品的特点，确定影响分类效果的关键因　素，从而确定相应的量化评估方法，但这种方法由于计算的　Ｅ　ｒｃ　（　，Ｄ）］＝￣　ＥＥ∑６（Ｔ（Ｄ／Ｄ（；），Ｙｉ）］（３）

　　在通常情况下，由于Ｄ中样本的数量是有限的，难以保　证分类器　与样本空间Ｄ相互独立，因此直接进行交叉验证　过程较为复杂，导致分类效果评估耗时较长且操作复杂。文　献［７］提出一种基于代价敏感反应的大数据中农产品质量特　征分类效果评估方法，通过将代价敏感的反馈神经网络应用　于农产品分类效果评估的过程中，通过设置代价矩阵建立评　估模型，并利用相关的农产品分类数据对评估模型进行调　整，从而实现大数据中农产品质量特征分类效果评估，但这　种方法应用过程中，由于没有对农产品质量特征分类的方法　进行分析，导致评估的准确性较低，评估效果较差。为此，提　出一种基于不同权重的大数据中农产品质量特征分类效果　评估方法。

　　２大数据中农产品质量特征分类效果评估原理　为实现大数据中农产品质量特征分类效果评估，选用ｋ　一折交叉验证的方法　对农产品质量特征的分类结果进行　验证，从而实现大数据中农产品质量特征分类效果评估，具　体过程如下所述。

　　设定农产品质量特征分类的样本集为Ｄ＝｛（　，Ｙ　）ｆ，其中，Ｒ　，Ｙ　∈Ｒ，Ｒ表示特征空间中包含的所有　训练样本的最小超球半径，ｍ表示样本空间中训练样本的个　数，将样本集合随机划分为ｋ个不相交的子集｛Ｄ　，Ｄ　，…，｝，且每个子集都存在ｍ／ｋ个元素，分类器　要迭代训练ｋ　次，每次都用集合Ｄ／Ｄ　（ｔ　ｅ｛１，２，…，ｋ｝）中的数据进行训　练，而用集合Ｄ　中的数据进行验证。ｋ一折交叉验证估计出　的分类器ｒ的泛化误差率Ｅｒｒｃｖ（　，Ｄ）是ｋ次验证误差率　Ｅｒｒ

　　（Ｔ，Ｄ　）的平均值，设定Ｄ…表示包含样本空间　＝＜　，Ｙ　＞的子集，Ｔ（Ｄ／Ｄｆｉ１，　）表示分类器　对样本　进行分类　的结果，利用ｋ一折交叉验证估计得到的分类器　泛化误差　率可以表示为：

　　ｋ　Ｅｒｒｃｖ（７１，Ｄ）＝Ｔ１∑　（　，Ｄｆ）。ｌ＝ｌ

　　＝　。。ｖｉＥⅡ　∑６（Ｔ（Ｄ／Ｄ㈣，　），ｙ）

　　（１）

　　（　√）：』　，　。≠　（２）

　　ＬＯ，ｉ＝　给定样本集Ｄ和分类器　，分类器　真实但未知的分类　误差率为ｐ，如果在ｋ一折交叉验证中删除Ｄ中任意的样本　并不影响评估出的分类器　的泛化误差，则说明ｋ一折交叉　．．．．——４４０．．．——　估计，估计的效果较差，通过置信区间估计的方法对误差进　行估计，利用中心极限定理　Ｊ，当ｍｐ≥５且ｍ（１一Ｐ）＞１５时，随机变量Ｅｒｒｃｖ（Ｔ，Ｄ）可以通过　＝ｐ，＝Ｐ（１一ｐ）／ｍ的正　态分布进行近似描述，因此为获取　的１００（１一ａ）％置信区　间，ｍ的最小取值应满足　４（Ｚａ　／２）一２￣２≤ｍ甘　（４）

　　式中，　表示置信区间的宽度，ｚｎ／２表示标准正态分布右尾　被分割出ａ／２面积的分割点处的　值。

　　通过上述论述，利用ｋ一折交叉验证的方法，通过分析方　法的基本思想，对农产品质量特征分类评估的验证误差率进　行计算。

　　综上所述为农产品质量特征分类效果评估原理，根据该　原理完成大数据中农产品质量特征分类效果的评估。

　　３大数据中农产品质量特征分类效果评估　３．１大数据中农产品质量特征分类原理　为保证大数据中农产品质量特征分类效果评估的质量，首先需要对大数据中农产品质量特征分类的过程进行分析，利用核主分量分析的方法　Ｊ，具体过程如下所述。

　　核主分量分析是在主分量分析的基础上通过引入非线　性变换，利用非线性映射函数　：Ｒ　一Ｆ，将输入特征空间　（ｋ＝１，２，…，　）映射到高维特征空间Ｆ＝　（　），其中　表　示农产品质量特征空间中样本的数量，并在农产品分类的高　维特征空间中进行主分量分析。核主分量分析的方法是通　过引入非线性映射，将农产品质量特征空间中非线性问题转　化为映射空间中线性问题，从而实现分析的非线性方法。

　　设定大数据中农产品质量特征的映射向量满足零均值　Ｍ　条件，即　（‰）＝０，在高维特征空间对映射数据　（　，），（　：），…，　（　）进行主分量分析，根据农产品质量特征分　类的主分量分析特点，建立的映射向量　（　）协方差矩阵可　以表示为　１

　　Ｍ　＝古∑　（…ｋ：ｌ　　）　（　）

　　（５）

　　则协方差矩阵的特征方程可以表示为　＝ＡＶ　（６）

　　式中，Ａ表示协方差矩阵的特征值，　表示特征值Ａ对应的特　

　　征向量，将式（５）代人上式，从而得到　１　类别与　实际对应类别不同，且置又表示一个多标签对象　（７）

　　时，对该分类结果赋予的权重。其可以通过下式进行计算　ｗｅｉｇｈｔ＝　卑ｅ一　，２＋　（１４）

　　Ｍ　Ｖ＝　［　（　）·　］　（　）

　　因此一定存在一组系数向量　：　．，理　，…，　，使特征向量　满足　式中，　，／３

　　Ｅ［０，１］，　＋／３＝１，ｅ表示欧拉常数，ＪＢ表示特征分　类效果的奖惩率，ａ＝ｌ一卢，通过改变奖惩率卢对农产品质量　特征分类模型奖惩进行调整，随着　的增大，奖赏逐渐增高，反之则逐渐降低。当　＝　＝０．５时，该评估方法与当前方法　相同，当　＝０，　＝１时，该方法可以表示为ＥＭＯＳＩＭＬ方法，Ｖ＝∑０。　（　）

　　的两边点乘映射向量　（　），进行内积运算，从而得到　（８）

　　将上式与式（７）一起代入式（６）中，建立方程，并在方程　利用农产品质量特征分类训练集中多标签数据集的数目，对　奖惩率进行调整。当农产品质量特征分类训练集中多标签　数据集的数目较多时，当奖惩率取值较大，对每个多标签对　象的分类结果赋予较低的奖惩，否则赋予较高的奖惩。

　　ｒ表示农产品质量特征分类的训练集中与测试对象ｘ　具有相同属性所有对象所属不同类别的对象数目之间比值。

　　通过上述论述，利用农产品质量特征分类过程中多标签　数据对象所属相同属性不同类别之间的比值，计算农产品质　量特征分类中不同类别的权重，保证特征分类效果评估的准　确性，通过对农产品质量特征分类模型赋予不同的奖惩，对　分类的效果进行描述，从而实现大数据下农产品质量特征分　类效果评估。

　　Ａ∑　［　（　）·　（　）］

　　Ｍ　Ｍ　１

　　（ｇｇｋ）

　　（９ｆｋ）［　（　）·　（　）］

　　（９）

　　设定一个Ｍ×Ｍ维的核矩阵　，其表示　＝，ｋ（　，　）＝　（　）·　（薯）

　　（１０）

　　则式（９）可以简化为　ＭＡａ＝Ｋａ　（１１）

　　通过对上式的观察可以看出，ＭＡ是Ｋ的特征值，系数向　量　＝ｄ。，　：，…，是特征值ＭＡ对应的特征向量。核矩阵　可以通过核函数进行计算，由于利用核矩阵　的特征分量　可对矩阵＿ｃ的特征向量　进行计算，从而确定特征空间的主　分量方向。

　　并通过对核矩阵　进行对角化，得到其特征值，并将特　征值从大到小进行排序，从而实现核主分量分析，减少特征　评估的过程，减低特征评估的计算复杂度，实现对大数据中　农产品质量特征分类效果的分析。

　　３．２基于不同权重的农产品质量特征分类效果评估　在大数据中农产品质量特征分类效果评估的过程中，分　４实验结果与分析　为了证明所提基于不同权重的大数据中农产品质量特　征分类效果评估方法的有效性和实用性，进行一次实验，实　验采用ｉ７　７７００／ＧＴＸ１０６０　６Ｇ的组装计算机作为实验的硬件　环境，并利用ＭＡＴＬＡＢ软件进行模拟，通过实验，得到的结果　如下所述。

　　△第一类　。第二类　口第　类　☆第四类　类的准确性是影响评估结果的决定因素，现行ＥＭＯＷＤＩＦ评　估方法中权重计算的主要思想可以表示为：农产品质量特征　分类训练集中同时属于多个类别标签的某对象　其属于类　别Ｙ。的个数为Ｙ　，属于类别ｙ２的个数为Ｙ２，且Ｙ　＞Ｙ：，当训　练集中某对象　与　对应的属性相同且Ｆ（　）≠　，其中　Ｃ．表示类标签集合中的一个类标签，Ｆ（　）表示农产品质量　特征分类的模型，当Ｆ（　）＝Ｙ。时，则对　，的分类结果准确　度赋予较高的权重，当Ｆ（　，）＝　时，则赋予相对较低的权　重，农产品质量特征分类的准确率可以表示为　．　（ａ）实际分类结果　△第一类　Ｉ　Ｄ　１

　　Ａｃ　ｒａ　Ｙ　Ｗｅｉｇｈ　ｌ

　　（１２）

　　０第二类　口第ｉ类　式中，Ｄ表示多标签数据集，Ｉ

　　Ｄ　ｌ表示数据集中对象的数量，Ｗｅｉｇｈｔ　表示对给定测试对象　。的分类结果的权重，其可以　表示为　ｒ☆第四类　１，Ｆ（Ｘ　）＝Ｃ　Ｗｅｉｇｈｔ　＝｛０，Ｆ（Ｘ　）≠Ｃ。，　。隹ＭＬＤ　ｗｅｉｇｈｔ，Ｆ（Ｘ　）≠Ｃｆ，Ｘ。∈ＭＬＤ　（１３）

　　（ｈ）所提方法评估的分类结果　式中，ＭＩｄ）表示农产品质量特征分类训练集合中同时属于多　个类标签的对象集合，ｗｅｉｇｈｔ表示当分类结果　，对应的预测　图１　所提方法对分类效果评估的结果　一４４１—　

　　实验过程中，设定农产品质量特征分类的结果如图１

　　（ａ）所示，而所提方法对特征分类效果进行评估的过程中，得　到的分类结果如图１（ｂ）所示。

　　图ｌ中，将农产品按特征分为四类，通过对比图１（ａ）和　图１（ｂ）可知，所提方法在评估过程中得到的分类结果与实　际分类结果较为接近，因此所提方法能够准确对农产品质量　特征分类的结果进行描述，保证了评估的准确性。由于所提　方法在评估过程中，通过计算不同类别的权重，对分类效果　进行描述，保证了分类结果的准确性。

　　实验所提方法预测的时间，实验过程中，引入文献［６］和　文献［７］方法，利用三种方法对农产品质量特征分类效果进　行评估，计算每种方法的评估时间，为保证实验的准确性，在　实验的过程中，对同一组分类效果进行３次评估实验，计算　实验结果的平均值作为评估时间，通过实验，得到的结果如　表１所示，其中，Ｏ表示实验的组数（组），Ｘ、Ｙ、Ｚ分别表示所　复杂问题，提出一种基于不同权重的大数据中农产品质量特　征分类效果评估方法，实验结果表明，所提方法能够准确对　分类结果进行描述，保证了评估的可靠性，且评估速度较快，图２不同方法占用的内存空间对比　提方法和文献［６］、文献［７］方法的评估时间（ｓ）。

　　表１不同方法评估时间对比　占用内存较少，因此评估的计算过程较少，评估难度较低。

　　参考文献：

　　［１］张东，等．怀来县农田生态系统服务价值分类评估［Ｊ］．水土　保持研究，２０１６，２３（１）：２３４—２３９．

　　［２］　陈晓姣，等．乳腺疾病超声弹性成像对ＢＩ—ＲＡＤＳ—ｕｓ分类评　估的价值探讨［Ｊ］．中国超声医学杂志，２０１６，３２（７）：５８６　∞善匿州蜒烛　９　８

　　７　６　５　—５８９．

　　［３］　许春晓，胡婷．文化旅游资源分类赋权价值评估模型与实测　［Ｊ］．旅游科学，２０１７，３１（１）：４４—５６．

　　［４］王继东，庞文杰．Ｆｉｓｈｅｒ判别分类法在光伏并网系统稳态电能　质量评估中的应用［Ｊ］．电力自动化设备，２０１７，３７（３）：５Ｏ　通过表１可以看出，所提方法评估时间较短，评估速度　较快，说明所提方法评估的过程较为简单，评估的计算复杂　度较低，由于所提方法评估是在对大数据中农产品质量特征　分类原理进行分析的基础上实现的，减少了评估的计算步　一５４．

　　［５］孙兴华，等．基于贝叶斯分类器的电网变压器状态评估研究　ＬＪ］．电网与清洁能源，２０１７，３３（５）：１８—２３．

　　［６］　杨豪璞，王坤．基于阶段特性的ＡＰＴ攻击行为分类与评估方法　［Ｊ］．计算机工程与应用，２０１７，５３（２２）：９７—１０４．

　　［７］　张忠良，等．基于代价敏感学习的卷烟感官质量评估方法［Ｊ］．

　　中国烟草科学，２０１６，３７（５）：７５—８１．

　　［８］　王杰，董昕，侯仁波．一种用于雷达信号调制分类的特征评估　骤，降低了评估的难度，提高了评估的速度。

　　对所提评估方法占用的计算机内存进行分析，实验过程　中，引人文献［６］和文献［７］方法，通过分析评估分类效果时　占用的计算机内存与农产品质量特征数据大小之间的关系，从而完成实验，通过实验，得到的结果如图２所示。

　　图２中，ａ表示所提方法占用的内存空间，ｂ表示文献　方法［Ｊ］．电讯技术，２０１７，５７（５）：５２８—５３４．

　　［９］许卫强，等．基于ＳＶＭ分类的指控系统网络健康评估研究　［Ｊ］．计算机工程，２０１７，４３（７）：３１６—３２１．

　　［１０］董会权．大规模网络负面信息准确评估分类研究［Ｊ］．计算　机仿真，２０１６，３３（１２）：２９６—２９９．

　　［６］方法占用的内存空间，ｃ表示文献［７］方法占用的内存空　间。通过图２可以看出，所提方法占用的内存空间较少，由　于所提方法在评估过程中，计算的过程较少，计算复杂度较　低，减少了计算占用的内存空间，因此所提方法占用内存空　间最小　［作者简介］

　　安冯竞（１９８７一），女（土家族），贵州省德江县人，硕士，讲师，主要研究领域为计算机应用技术，电子　商务及数据分析。

　　５结束语　大数据中农产品质量特征分类效果评估能够对农产品　喻作者）。

　　曦（１９８７一），女（汉族），江西南昌人，硕士，讲　师，主要研究领域为数据挖掘及数据可视化（通讯　的分类结果进行描述，保证农产品分类的准确性，提高农产　品价值。针对当前农产品质量特征分类效果评估存在的不　能对分类结果进行准确描述，评估可靠性较差以及评估过程　．．．——孟秋晴（１９８７一），女（布依族），贵州都匀人，硕士，讲师，主要研究　领域为计算机应用技术，电子商务。

　　４４２．．．—．—　

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