| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 引言 | 第12-29页 |
| ·项目背景和研究意义 | 第12-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-25页 |
| ·食品监管体系的相关现状 | 第14-16页 |
| ·动物食品安全溯源系统的相关现状 | 第16-21页 |
| ·生猪价格的相关研究 | 第21-25页 |
| ·论文主要工作及创新点 | 第25-26页 |
| ·论文章节安排 | 第26-29页 |
| 第二章 猪肉溯源模型研究 | 第29-49页 |
| ·猪肉溯源的政府监管应用模型 | 第29-34页 |
| ·食品溯源应用模型 | 第30-33页 |
| ·关键技术的集成应用 | 第33-34页 |
| ·食品溯源的有限状态机 | 第34-41页 |
| ·食品溯源流程分析 | 第34-37页 |
| ·食品溯源的有限自动机模型 | 第37-41页 |
| ·食品溯源时序数据的函数型聚类分析 | 第41-48页 |
| ·食品时序数据函数型聚类分析 | 第42-46页 |
| ·实际应用 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第三章 猪肉价格预警模型研究 | 第49-67页 |
| ·基于支持向量机的生猪价格预警模型 | 第49-59页 |
| ·支持向量机的基本原理 | 第50-54页 |
| ·基于SVM的生猪价格预警模型 | 第54-58页 |
| ·价格预警的相关调控措施 | 第58-59页 |
| ·基于PANEL DATA模型的猪肉销售价格影响因素和区域特征分析的方法 | 第59-66页 |
| ·Panel Data模型 | 第59-60页 |
| ·建模及实证分析 | 第60-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第四章 基于物联网的猪肉溯源应用体系 | 第67-84页 |
| ·基于物联网的猪肉溯源总体框架 | 第67-69页 |
| ·猪肉溯源信息的感知和采集 | 第69-75页 |
| ·养殖环节 | 第70页 |
| ·屠宰环节 | 第70-73页 |
| ·批发环节——滑轨交易 | 第73-74页 |
| ·零售环节——农贸市场 | 第74-75页 |
| ·溯源数据的分析处理 | 第75-78页 |
| ·多政府部门联合监管 | 第78-83页 |
| ·联合监管框架 | 第78-80页 |
| ·供应链用户业务管理和政府联合监管核心软件 | 第80-83页 |
| ·本章小结 | 第83-84页 |
| 第五章 食品溯源案例分析 | 第84-97页 |
| ·案例简要情况 | 第84-85页 |
| ·数据中心和溯源管理 | 第85-94页 |
| ·示范应用效果 | 第94-96页 |
| ·本章小结 | 第96-97页 |
| 第六章 全文总结及未来工作展望 | 第97-100页 |
| ·全文总结 | 第97-98页 |
| ·未来工作展望 | 第98-100页 |
| 致谢 | 第100-101页 |
| 参考文献 | 第101-107页 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 | 第107-108页 |