毕业论文课题相关文献综述
文 献 综 述 在食品安全的风险预警领域，对于风险评估的方法主要有定量评估法、定性评估法、综合评估法。
邓柯等[2]从统计学分析的角度进行了食品安全风险的评估研究，利用经验贝叶斯的方法构建我国食品进口的风险预期评价模型，利用极大似然估计、经验贝叶斯等方法进行了统计推断。
龚玉霞[4]利用模糊聚类分析法进行了对食品安全的各个环节可能产生的风险进行了调研和分析，通过模糊分析方法对各种风险来源的方法进行了分析，得出重点的风险来源。
食品安全的风险预警领域有的学者是在大数据的背景条件下进行分析，综合运用大数据的分析方法和分析手段对大量食品安全的历史数据进行智能分析，从而实现自动化。
张晓瑜[7] 分析了大数据背景下食品安全风险预警领域存在的关键问题，提出了大数据背景下食品安全风险预警模型的研究思路。
田兴国等[3]用Logistic分类、神经网络、决策树算法在大数据的背景下进行了分类模型的构建，对产品质量进行分类预测，多种方法的综合运用避免了单一方法的精确度和准确性较差的情形。
模糊层次分析法相对层次分析法而言能够解决层次分析法的在一致性上的矛盾问题，对于指标的具体评价和方案的有着更好的效果，得到了较为普遍的使用。
安裙[5]将生产中各个环节作为层次分析法中的指标进行整理和分析，从而实现预警体的构建。
人工神经网络作为一种现代常用的机器学习算法，是基于人的神经元的传递和学习方式进行的一种计算机仿真算法，具有自适应能力强、自学习、自调整、高精度等优秀的特点，在现代科学研究和应用实践中普遍得到试用。
李笑曼[6]等肉类抽检数据中的不合格项目以及合格项目的抽检指标和相关抽检属性运用BP神经网络进行预测，将抽检项目中的各种属性作为神经网络的输入层，将抽检结果合格情况作为输出层，从而实现对抽检结果进行预测并对抽检实现预警的目的。
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