数智驱动的食品安全风险预警情报体系研究--聚文网

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内容简介

本书聚焦“大数据人工智能”在食品安全风险预警领域的创新应用，围绕风险识别、评估与预警展开深度探索。从背景篇的理论奠基，到知识库篇构建多源异构数据融合的食品安全知识库，剖析食品污染物风险时空分布；风险预警篇采用多指标评估风险，运用机器学习与深度学习预测风险等级，涵盖集成深度学习、Transformer 及迁移学习等前沿方法；平台篇则以 Django 框架搭建食品安全知识库与风险预警平台，实现知识展示与实时预警。本书构建了数智驱动的食品安全风险预警情报体系，为食品安全监管提供科学依据与技术支持，助力行业智能化升级，保障公众饮食安全。

作者简介

吴志祥，博士，南京工业大学经济与管理学院副教授，硕士研究生导师，主要研究方向为科技情报挖掘、食品安全管理等。张青川，北京工商大学副教授，博士生导师，北京人工智能学会理事，“Artificial Intelligence”“Knowledge-Based Systems”等期刊审稿人，致力于食品安全大数据、自然语言处理、分布式人工智能等方面的研究工作。

第一部分背景篇第一章绪论1.1研究背景与意义1.2研究现状与述评1.3研究内容与框架第二章关键技术与方法2.1 知识图谱构建技术2.2 食品污染物风险评估技术2.3 数据挖掘技术2.4 平台构建技术第二部分知识库篇第三章食品污染物风险知识库构建与分析3.1 数据获取与处理3.2 食品安全知识图谱构建3.3 食品与污染物关联分析3.4 食品与抽检地点关联分析3.5 本章小结第四章食品污染物风险时空分布研究4.1 数据来源与处理4.2 粮食加工品中镉的特征与时空分布4.3肉制品中镉的特征与时空分布4.4 时空分布与流动的规律分析与对策建议4.5 本章小结第三部分风险识别篇第五章数据驱动的食品污染物风险等级评估研究5.1数据与方法5.2 粮食加工品中污染物的分布5.3 风险评估结果5.4 风险等级结果5.5 讨论与分析5.6 本章小结第六章基于投票的集成深度学习污染物风险等级预测6.1 数据来源与处理6.2模型评价指标6.3 风险评估和分类6.4 子模型的确定6.5 集成学习模型6.6 本章小结第七章基于Transformer的污染物风险预测7.1 研究方法7.2 重金属风险评估7.3 重金属危害风险分类7.4 肉制品风险早期预警7.5 本章小结第八章基于迁移学习的风险预测优化8.1基于RNN的源模型实验8.2基于迁移学习模型的食品污染物风险预测8.3本章小结第四部分平台篇第九章食品安全知识库与风险预警平台9.1 食品污染物实体关联知识库9.2 食品污染物时空分布知识库9.3 食品污染物风险预警平台9.4 本章小结第十章总结与展望10.1 研究总结10.2 研究展望参考文献

数智驱动的食品安全风险预警情报体系研究

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