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基于贝叶斯网络的肉制品质量安全预警模型研究

符号说明第5-6页
中文摘要第6-8页
ABSTRACT第8-10页
1 前言第11-17页
    1.1 课题研究背景第11-13页
    1.2 课题研究意义第13-14页
    1.3 课题研究来源第14页
    1.4 研究内容与技术路线第14-15页
        1.4.1 研究内容第14页
        1.4.2 技术路线第14-15页
    1.5 论文框架第15-17页
2 国内外食品安全研究现状第17-20页
    2.1 食品安全风险预警系统简介第17页
    2.2 食品安全风险预警研究现状第17-19页
    2.3 我国目前食品安全风险预警困境第19-20页
3 相关理论知识第20-27页
    3.1 相关概念简介第20-22页
        3.1.1 肉制品第20页
        3.1.2 食品安全第20-21页
        3.1.3 预警第21-22页
        3.1.4 熵值法第22页
    3.2 风险预警方法简介第22-27页
        3.2.1 层次分析法第22-24页
        3.2.2 支持向量机第24-25页
        3.2.3 BP神经网络第25-26页
        3.2.4 决策树第26页
        3.2.5 关联规则第26-27页
4 模型构建第27-31页
    4.1 贝叶斯网络第27-29页
        4.1.1 贝叶斯网络简介第27-28页
        4.1.2 贝叶斯网络构建第28-29页
        4.1.3 贝叶斯网络敏感性分析第29页
    4.2 风险度指标第29-30页
    4.3 肉制品安全风险预警指标第30-31页
5 模型应用第31-64页
    5.1 研究材料第31页
    5.2 数据处理第31-41页
        5.2.1 数据示例第31-33页
        5.2.2 数据预处理第33-34页
        5.2.3 建立贝叶斯网络数据集第34-41页
    5.3 结果第41-64页
        5.3.1 单因素分析第41-45页
        5.3.2 抽检不合格率的地理特征第45-49页
        5.3.3 贝叶斯网络学习第49-54页
        5.3.4 贝叶斯网络验证第54-55页
        5.3.5 敏感性分析第55-57页
        5.3.6 概率推理第57-64页
6 讨论与建议第64-67页
    6.1 讨论第64-65页
    6.2 建议第65-67页
7 结论与展望第67-69页
    7.1 结论第67页
    7.2 展望第67-69页
参考文献第69-73页
文献综述第73-87页
    参考文献第83-87页
致谢第87-88页
硕士期间发表的论文第88页

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