基于大数据的食品安全风险评估方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外相关研究进展 | 第9-14页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第14-16页 |
| 2 基本理论及方法概述 | 第16-29页 |
| 2.1 食品安全评估方法 | 第16-23页 |
| 2.1.1 HACCP体系 | 第16-17页 |
| 2.1.2 层次分析法 | 第17-18页 |
| 2.1.3 聚类算法 | 第18-21页 |
| 2.1.4 神经网络 | 第21-23页 |
| 2.2 大数据处理技术 | 第23-28页 |
| 2.2.1 Hadoop技术 | 第23-24页 |
| 2.2.2 Spark技术 | 第24-25页 |
| 2.2.3 MapReduce模型 | 第25-27页 |
| 2.2.4 Sqoop技术 | 第27-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 大数据处理平台搭建 | 第29-44页 |
| 3.1 大数据平台架构 | 第29-31页 |
| 3.1.1 平台整体架构 | 第29页 |
| 3.1.2 普通节点架构 | 第29-30页 |
| 3.1.3 普通节点集群架构 | 第30-31页 |
| 3.2 大数据平台基础配置 | 第31-32页 |
| 3.3 大数据平台构建过程 | 第32-40页 |
| 3.4 实例分析 | 第40-42页 |
| 3.4.1 Spark交互模式 | 第40-41页 |
| 3.4.2 SparkPi实例 | 第41-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 4 食品安全风险评估算法研究 | 第44-59页 |
| 4.1 总体流程 | 第44页 |
| 4.2 数据获取 | 第44-45页 |
| 4.3 食品安全指标体系 | 第45-47页 |
| 4.3.1 指标体系构建 | 第45-46页 |
| 4.3.2 食品安全指标权重 | 第46-47页 |
| 4.4 风险评估模型 | 第47-58页 |
| 4.4.1 并行改进ISODATA聚类 | 第47-54页 |
| 4.4.2 并行BP神经网络 | 第54-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 5 大数据食品安全风险评估软件设计与实现 | 第59-67页 |
| 5.1 乳制品数据特点分析 | 第59-60页 |
| 5.2 软件架构设计和功能设计 | 第60-62页 |
| 5.2.1 软件总体结构 | 第60-61页 |
| 5.2.2 软件技术构成 | 第61-62页 |
| 5.2.3 软件功能组成 | 第62页 |
| 5.3 软件关键功能模块设计 | 第62-66页 |
| 5.3.1 软件管理模块 | 第62-63页 |
| 5.3.2 评估模块 | 第63-64页 |
| 5.3.3 数据模块 | 第64-65页 |
| 5.3.4 平台配置模块 | 第65-66页 |
| 5.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 6 结论 | 第67-68页 |
| 7 展望 | 第68-69页 |
| 8 参考文献 | 第69-76页 |
| 9 攻读硕士学位期间发表论文及参加项目情况 | 第76-77页 |
| 10 致谢 | 第77页 |
