食品安全問題數(shù)學(xué)建模論文-資料下載頁
2025-04-07 02:59本頁面
【正文】 、劣質(zhì)面粉、劣質(zhì)大米、劣質(zhì)豆制品、染白粉絲、注水肉、蘇丹紅，福壽螺、毒火腿、瘦肉精、毛發(fā)醬油、黑心月餅及2008年9月份曝光的“三鹿嬰幼兒奶粉事件”，一起起怵目驚心，輕者致病，重者導(dǎo)致死亡。各級監(jiān)管部門針對于此的執(zhí)法檢查，始終沒有停止過，并在每年的元旦、春節(jié)、國慶、中秋等重大節(jié)日期間加大執(zhí)法檢查的力度，同時也查處了不少違法單位。但食品安全事件時有發(fā)生，嚴(yán)重威脅著人民的生命健康，時時令我們提心吊膽。 基于此，我們引入了食品安全指數(shù)這一概念，并為此建模得出其標(biāo)度值，首先我們把食品可能發(fā)生污染的環(huán)節(jié)給列出來，主要是源頭，加工過程與銷售過程，接著列出各個環(huán)節(jié)的子環(huán)節(jié)，其中包括農(nóng)藥化肥的使用，加工過程的環(huán)境與輔料的安全度，各環(huán)節(jié)食品合格水平，甚至包括從業(yè)人員的健康狀況等，這些指標(biāo)很大程度上的反應(yīng)了我們所吃的食品是否安全，我們查閱了大量的相關(guān)資料，然后通過數(shù)學(xué)的方法將其量化處理，得到食品安全指數(shù)，它的產(chǎn)生不是無緣無故的，而是比較合理的，我們可以通過其值而讓人們意識到目前我國食品安全的現(xiàn)狀，從而采取相應(yīng)措施，人們也會配合共同監(jiān)督食品安全，努力提高其指數(shù)。6． 模型的評價與優(yōu)化優(yōu)點： 1 .該模型運層次分析方法，模糊數(shù)學(xué)理論，內(nèi)容翔實，結(jié)構(gòu)簡單明了，使得各指標(biāo)的相對重要性一目了然，同時按照分解、比較、判斷、綜合的思維方式進(jìn)行決策，而每一層的權(quán)重設(shè)置最后都會直接或間接影響到結(jié)果，而且在每個層次中的每個因素對結(jié)果的影響程度都是量化的，非常清晰、明確。 ，可以鑒定過往績效，又能為來年的安檢工作提供參考價值。 ，只需要因變量的歷史資料，減少了計算量。缺點 。，影響模型結(jié)果。3. 移動平均法對于未來的預(yù)測不夠精確。模型的優(yōu)化：在層次分析中可以多加幾項指標(biāo)，考慮更多對食品安全威脅的因素，從而使指數(shù)的確定更加準(zhǔn)確而全面，對未來的預(yù)測中可以采取其它更高級的方法如指數(shù)平滑法，使預(yù)測更加準(zhǔn)確。九、參考文獻(xiàn) [1] MATLAB層次分析法教程 百度文庫 百度百科 食品論壇[2]（王琬蕪/張浩森/馬士良/何美珍/）的食品安全指數(shù)(FSI)數(shù)學(xué)建模與評價[3] [4] 參考農(nóng)業(yè)部統(tǒng)計公報、農(nóng)業(yè)統(tǒng)計年鑒、衛(wèi)生統(tǒng)計2005～2012年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)[5] 參考李國平老師發(fā)的PPT課件中回歸分析[6] [7] [8][9][10] 附錄層次分析模型程序disp(39。請輸入判斷矩陣A(n階)39。)。A=input(39。A=39。)。[n,n]=size(A)。x=ones(n,100)。y=ones(n,100)。m=zeros(1,100)。m(1)=max(x(:,1))。y(:,1)=x(:,1)。x(:,2)=A*y(:,1)。m(2)=max(x(:,2))。y(:,2)=x(:,2)/m(2)。p=。i=2。k=abs(m(2)m(1))。while kp i=i+1。 x(:,i)=A*y(:,i1)。 m(i)=max(x(:,i))。 y(:,i)=x(:,i)/m(i)。 k=abs(m(i)m(i1))。enda=sum(y(:,i))。w=y(:,i)/a。t=m(i)。disp(39。權(quán)向量39。)。disp(w)。disp(39。最大特征值39。)。disp(t)。 %以下是一致性檢驗CI=(tn)/(n1)。RI=[0 0 ]。CR=CI/RI(n)。if CR disp(39。此矩陣的一致性可以接受!39。)。 disp(39。CI=39。)。disp(CI)。 disp(39。CR=39。)。disp(CR)。else disp(39。此矩陣的一致性不可以接受!39。)。end 回歸分析程序及圖像x=[2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012]39。X=[ones(8,1),x]。Y=[ ]39。[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X)。rcoplot(r,rint)層次分析求權(quán)重舉例：disp(39。請輸入矩陣A(n階)39。)。A=input(39。A=39。)。disp(39。請輸入判斷矩陣B(n階)39。)。B=input(39。B=39。)。s=A*B例：isp(39。請輸入矩陣A(n階)39。)。A=input(39。A=39。)。disp(39。請輸入矩陣B(n階)39。)。B=input(39。B=39。)。s=A*B請輸入矩陣A(n階)A=[ ]請輸入矩陣B(n階)B=[ 。 0]s =
數(shù)學(xué)相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1