haccp在蜂產(chǎn)品原料控制中的應用(ppt45)-haccp(完整版)
【正文】 48 73 18 49 74 19 66 75 24 72 ? 為敘述方便 ， 以下簡稱國內(nèi)蜂產(chǎn)品生產(chǎn)商檢驗結(jié)果合格 、 秦皇島實驗室檢驗結(jié)果不合格的樣本為目標樣本 。 ? 再看對可能的檢驗標準 － ：當將樣本分成 4類時， － 第一類，當將樣本分成 5類時，它們主要集中在第二類。 將所有數(shù)據(jù)樣本作為學習集得到的聚類結(jié)果可能可以很精確地反映學習集的情況 ， 但是對于新加入的 、 具有同一規(guī)律性的數(shù)據(jù)樣本就可能不適用 ， 即聚類結(jié)果不具有良好推廣能力 ， 出現(xiàn) “ 過擬合 ” 。因此，需要用一種變換來描述這些差異，將模式變換到同一基準點上從而使各模式具有可比性。 ? GMDH 是 自 組 織 數(shù) 據(jù) 挖 掘 （ SelfOrganizing Data Mining） [3]方法的核心算法 ， 它從參考函數(shù)構(gòu)成的初始模型 （ 函數(shù) ）集合出發(fā) ， 按一定的法則產(chǎn)生新的中間候選模型 （ 遺傳 、 變異 ） ， 再經(jīng)過外準則篩選 （選擇 ） ， 重復這樣一個遺傳 、 變異 、 選擇和進化的過程 ， 使中間待選模型的復雜度 （plexity） 不斷增加 ， 直至得到最優(yōu)復雜度模型 。 將 AC與 GMDH結(jié)合 ， 可以實現(xiàn)基于 AC算法的聚類方法 ， 其工作原理如圖 1所示 。相似度大于 95%意味著要求數(shù)據(jù)樣本表現(xiàn)出非常明顯的相似性。 確定合適的檢驗標準 ， 要分析檢驗標準與生產(chǎn)成本 、 利潤之間的關(guān)系 。其實，在整個食物鏈（ From Farm to Fork）中控制蜂產(chǎn)品獸殘還需要在養(yǎng)殖環(huán)節(jié)中加以具體分析加以控制，這里不再贅述。 ? 這一特點正適于解決諸如蜂產(chǎn)品原料驗收中氯霉素關(guān)鍵限值的問題，是 HACCP應用的一個好的實例，也為我們用數(shù)理學方法解決在檢驗監(jiān)管中這一類問題打開了思路。 3）信息的不對稱性。 ? 聚類結(jié)果（表 4）表明當相似度大于 57%時，所有樣本均被正確分類；當相似度小于 57%時，所有樣本被分成一類，出現(xiàn)錯誤。然后以 X1和 NX2,ZO X2,P X2為變量，對 102個樣本聚類（將可能的檢驗標準加入數(shù)據(jù)樣本時作如下處理：假設 S代表合理的檢驗標準，那么氯霉素含量小于 S的產(chǎn)品不應該是目標樣本。 ? GMDH要求 將樣本集 W 分為訓練集 A、測試集 B, W = A∪ B。一般取線性變換為： ??????????????????????????*1,*1,*1,1*,*,*,1***1................)]([kimkilkijimjiljimiliikixxxxxxxxxiPT 相似模式的選取 ? ⑴ 模式相似度 ? 這一步的主要目的是識別模式形狀間的相似性，其度量我們稱為模式相似度。 ? 基于相似合成算法的聚類方法可以解決以上 2個問題。這說明，合理的檢驗結(jié)果應該在 － 。 2 層次聚類法對檢驗標準的分析 ? 用 層 次 聚 類 法 （ hierarchical clustering） 對檢驗標準分析的思路是：將可能的檢驗標
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