基于优化的灰色关联分析-极限学习机食用油污染物风险评价模型研究

TS210.1%TP183; 近年来食用油安全事故频发,为降低这类事件的威胁,对其风险评价模型进行研究有着极其重要的意义.针对目前食用油检测数据高维性、非线性、离散性和含噪声的特点,现有风险评价模型存在噪声抑制能力差、评价不准确和模型参数调整主观性强等问题.对此,本实验提出一种食用油污染物风险评价模型.首先进行风险指标筛选以及数据预处理,然后将处理后的数据输入到基于小波阈值法的滤波模块中进行滤波,随后通过灰色关联分析计算各风险指标的权重来制定多指标综合风险值标签;由极限学习机(extreme learning machine,ELM)对综合风险值进行预测,在上述过程中利用实用贝叶斯优化算法分别...

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Published in食品科学 Vol. 44; no. 3; pp. 88 - 97
Main Authors 于家斌, 范依云, 王小艺, 赵峙尧, 金学波, 白玉廷, 王立, 陈慧敏
Format Magazine Article
LanguageChinese
Published 北京工商大学人工智能学院,北京 100048 15.02.2023
北京工商大学中国轻工业工业互联网与大数据重点实验室,北京 100048%北京工商大学人工智能学院,北京 100048%北京工商大学人工智能学院,北京 100048
北京服装学院文理学院,北京 100029
Subjects
灰色关联分析
极限学习机
实用贝叶斯优化
风险评价
食用油安全
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Summary:TS210.1%TP183; 近年来食用油安全事故频发,为降低这类事件的威胁,对其风险评价模型进行研究有着极其重要的意义.针对目前食用油检测数据高维性、非线性、离散性和含噪声的特点,现有风险评价模型存在噪声抑制能力差、评价不准确和模型参数调整主观性强等问题.对此,本实验提出一种食用油污染物风险评价模型.首先进行风险指标筛选以及数据预处理,然后将处理后的数据输入到基于小波阈值法的滤波模块中进行滤波,随后通过灰色关联分析计算各风险指标的权重来制定多指标综合风险值标签;由极限学习机(extreme learning machine,ELM)对综合风险值进行预测,在上述过程中利用实用贝叶斯优化算法分别来优化滤波模块和ELM网络的参数;最后利用模糊综合分析对预测综合风险值进行风险等级划分.本研究依托150组食用油数据进行分析,详细阐述了该模型的使用流程,通过不同模型对比实验,本研究模型决定系数R2和均方根误差分别为0.056 3和0.946 1,进一步验证了方法的优越性和有效性,可以为相关部门制定风险控制策略、抽检策略以及优化加工链提供更为合理的依据.
ISSN:1002-6630
DOI:10.7506/spkx1002-6630-20211218-207