snt14432004食品安全管理體系系列標(biāo)準(zhǔn)教程-資料下載頁
2025-05-25 23:00本頁面
【正文】 在正確聚類的前提下，相似度越低，說明選擇的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)越合理。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。進(jìn)一步，在假設(shè) 前提下，逐漸降低相似度標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行聚類。 ? 聚類結(jié)果（表 4）表明當(dāng)相似度大于 57%時(shí)，所有樣本均被正確分類；當(dāng)相似度小于 57%時(shí)，所有樣本被分成一類，出現(xiàn)錯(cuò)誤。這說明，當(dāng)數(shù)據(jù)樣本之間有接近六成相似時(shí)，以。 4 結(jié)論 以上分析表明 ， 在蜂產(chǎn)品中用 ELISA法檢測(cè)氯霉素的合理的關(guān)鍵限值應(yīng)該在 02－ ppb之間 。 現(xiàn)行的 ppb的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)雖然接近這一范圍 ， 但可能導(dǎo)致成品不能滿足歐盟官方要求或客戶退貨 。 實(shí)際確定工廠檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)時(shí) ， 還應(yīng)該考慮： 1） 生產(chǎn)商與客戶檢驗(yàn)技術(shù)水平的一致性 。 如果生產(chǎn)商檢驗(yàn)技術(shù)水平低于客戶 ， 檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)的值可適當(dāng)調(diào)低 ， 反之相反； 2） 如果標(biāo)準(zhǔn)過高 ， 產(chǎn)品不合格率增加 ， 生產(chǎn)成本就增加；如果過低 ， 客戶退回的產(chǎn)品增加 ，收益減少 。 確定合適的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn) ， 要分析檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)與生產(chǎn)成本 、 利潤(rùn)之間的關(guān)系 。 這可以通過技術(shù)經(jīng)濟(jì)模型實(shí)現(xiàn) 。 3）信息的不對(duì)稱性。由于生產(chǎn)商與客戶在檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)等方面的信息的保密性和市場(chǎng)變化的不確定性，使得雙方只能憑行業(yè)經(jīng)驗(yàn)在一定范圍內(nèi)確定自己的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)。這又可能造成本來是不合格的產(chǎn)品，工廠檢驗(yàn)合格但客戶檢驗(yàn)不合格；或本來合格的產(chǎn)品，如果按工廠檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)則不合格，按客戶檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)合格。兩種情況都會(huì)給雙方造成不同程度的損失。生產(chǎn)商與客戶應(yīng)該在信息不對(duì)稱的合作 /不合作博弈行為中尋求共同或個(gè)體利益的最大化。 還需說明的是這里所指的食品安全危害是指顯著危害，每個(gè)顯著危害都必須通過一個(gè)或多個(gè) CCP點(diǎn)來控制。其實(shí)，在整個(gè)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。 ? 這里引入的基于相似合成算法的聚類法與傳統(tǒng)的層次聚類法相比，其優(yōu)點(diǎn)是能對(duì)先驗(yàn)知識(shí)不足的復(fù)雜性問題進(jìn)行研究和能處理傳統(tǒng)方法感到棘手的小樣本數(shù)據(jù)，該法將數(shù)據(jù)模糊化后的研究更能接近描繪問題的本質(zhì)。 ? 這一特點(diǎn)正適于解決諸如蜂產(chǎn)品原料驗(yàn)收中氯霉素關(guān)鍵限值的問題，是 HACCP應(yīng)用的一個(gè)好的實(shí)例，也為我們用數(shù)理學(xué)方法解決在檢驗(yàn)監(jiān)管中這一類問題打開了思路。 HACCP是一個(gè)基于科學(xué)分析建立的體系，需要強(qiáng)有力的技術(shù)支持。當(dāng)然可以尋求外援，也可以利用其他科學(xué)研究的成果，但企業(yè)根據(jù)自己的實(shí)際情況所做的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、分析結(jié)果等尤為重要。 參考文獻(xiàn) [1] Lorence,. Athmospheric predictability is revealed by naturaly occuring analogues. J. ， 1969（ 4）： 636646. [2] M252。ller J. A. and Lemke F. Selfanising data mining[M]. Berlin,Hamburg： Libri Books, 2022. [3] Madala H R. and Ivakhnenko A G. Inductive learning algorithms for plex systems modeling[M]. Boca Raton,London,Tokyo： CRC . 1994. [4] 賀昌政等 .自組織數(shù)據(jù)挖掘理論與經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的復(fù)雜性研究 . 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐， 2022， 21（ 12）： 15.
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