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—— 中国食品杂志社
为通过数据挖掘预测食品安全风险、隐患和趋势，进行预警和快速反应，基于2015—2017年国家肉类食品监督抽检的18 378 批次样品数据，分析我国肉与肉制品主要安全现状与风险种类，并基于检测指标及属性运用BP（back propagation）神经网络方法构建以抽样省份、产品类型、产地、生产日期、年份、是否大型企业6大属性指标为输入层、包含2 个隐藏层、以是否合格为输出层的肉类食品安全神经网络预测模型。结果表明：经数据准备、模型生成、数据训练和验证及参数优化，得到的3 层BP神经网络预警模型总体百分比矫正为96.2%；对于合格样本，判定正确的概率为96.5%，错判概率为3.5%，预测模型具有较好的参考和应用价值。基于BP神经网络的食品安全预警方法能够对输入样本进行有效预测，为食品安全风险研判和风险预警提供技术支撑。
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