| 摘要 | 第1-18页 |
| Abstract | 第18-21页 |
| 1 绪论 | 第21-35页 |
| ·研究背景 | 第21-22页 |
| ·问题来源 | 第21页 |
| ·食品安全的定义 | 第21-22页 |
| ·我国食品安全现状 | 第22-23页 |
| ·食品安全隐患问题研究现状 | 第23-27页 |
| ·国内外现状 | 第23-26页 |
| ·食品安全管控现状 | 第26-27页 |
| ·食品安全预警概述 | 第27-31页 |
| ·食品安全预警系统分类 | 第27-28页 |
| ·食品安全预警理论 | 第28-29页 |
| ·食品安全预警体系框架 | 第29-30页 |
| ·国际食品安全预警体系经验总结 | 第30-31页 |
| ·本文主要研究内容 | 第31-32页 |
| ·本文的主要工作与贡献 | 第32-33页 |
| ·论文的组织结构 | 第33-35页 |
| 2 食品安全预警中的关键技术 | 第35-59页 |
| ·食品安全预警系统的特性 | 第35-36页 |
| ·基于层次分析的食品安全预警方法 | 第36-44页 |
| ·AHP的基本思想 | 第36页 |
| ·AHP方法基本步骤 | 第36-40页 |
| ·基于AHP的食品安全预警应用 | 第40-44页 |
| ·基于模糊数学的食品安全预警方法 | 第44-47页 |
| ·模糊评价的隶属函数 | 第44页 |
| ·模糊评价的基本步骤 | 第44-47页 |
| ·基于神经网络的食品安全预警方法 | 第47-51页 |
| ·BP网络结构 | 第47-49页 |
| ·BP网络学习算法 | 第49-50页 |
| ·基于BP网络的食品安全预警 | 第50-51页 |
| ·基于时间序列的食品安全预警方法 | 第51-53页 |
| ·时间序列趋势预测 | 第51-53页 |
| ·时间序列预测食品安全趋势 | 第53页 |
| ·基于风险分析的食品安全预警方法 | 第53-55页 |
| ·食品安全风险分析方法 | 第54页 |
| ·基于风险分析的油炸马铃薯中丙烯酰胺的预警 | 第54-55页 |
| ·基于回归的食品安全趋势预测方法 | 第55-57页 |
| ·回归预测方法 | 第56页 |
| ·多元线性回归预测基本原理 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 3 食品安全货架期模型 | 第59-85页 |
| ·微生物生长模型 | 第59-65页 |
| ·初级模型 | 第60-62页 |
| ·二级模型 | 第62-64页 |
| ·三级模型 | 第64-65页 |
| ·模型的有效性 | 第65页 |
| ·剩余货架期分段预测模型 | 第65-72页 |
| ·分段预测模型 | 第66-70页 |
| ·剩余货架期预测模型 | 第70-72页 |
| ·实验结果与分析 | 第72-84页 |
| ·实验数据及环境介绍 | 第72-73页 |
| ·实测不同储藏温度下微生物的生长模型 | 第73-76页 |
| ·温度与生长速率及生长延滞期的关系 | 第76-77页 |
| ·其他储藏温度下微生物的生长模型 | 第77-81页 |
| ·剩余货架期的预测 | 第81-84页 |
| ·本章小结 | 第84-85页 |
| 4 FAM与搜索空间化简 | 第85-107页 |
| ·引言 | 第85-86页 |
| ·食品关联描述模型 | 第86-92页 |
| ·DAG(Directed Acyclic Graph)图 | 第86-88页 |
| ·SDCG(Semi-Directed Cyclic Graph)图 | 第88页 |
| ·食品关联模型(FAM)的形式化定义 | 第88-91页 |
| ·FAM相关概念 | 第91-92页 |
| ·实例分析 | 第92-96页 |
| ·问题食品分析 | 第92-95页 |
| ·关联边生成 | 第95-96页 |
| ·模型生成算法 | 第96-99页 |
| ·搜索空间化简 | 第99-106页 |
| ·最近共同祖先 | 第99-101页 |
| ·最近共同祖先算法的改进 | 第101-105页 |
| ·SDCG图化简 | 第105-106页 |
| ·本章小结 | 第106-107页 |
| 5 食品的多属性关联度计算 | 第107-133页 |
| ·食品关联度分析 | 第107-108页 |
| ·灰色关联度分析 | 第108-112页 |
| ·灰色理论的产生 | 第108页 |
| ·灰色理论发展动态 | 第108-111页 |
| ·灰色理论的主要公理 | 第111-112页 |
| ·食品关联度分析 | 第112-125页 |
| ·决策指标选取 | 第112-113页 |
| ·多属性模型构造 | 第113-122页 |
| ·多属性序列相对关联度分析 | 第122-125页 |
| ·实例分析 | 第125-128页 |
| ·归一化处理 | 第125-126页 |
| ·相关系数计算 | 第126页 |
| ·相对关联度计算 | 第126-127页 |
| ·实验结果对比 | 第127-128页 |
| ·节点PS属性和VA属性取值计算 | 第128-131页 |
| ·叶子节点PS属性值 | 第128-129页 |
| ·非叶子节点PS属性 | 第129页 |
| ·VA属性 | 第129-131页 |
| ·本章小结 | 第131-133页 |
| 6 食品安全预警系统框架 | 第133-151页 |
| ·食品安全预警系统框架 | 第133-134页 |
| ·系统的体系结构 | 第134-139页 |
| ·用户层 | 第134-136页 |
| ·应用层 | 第136-138页 |
| ·知识层 | 第138-139页 |
| ·时态数据分析 | 第139-147页 |
| ·PS值时间消退算法 | 第140-141页 |
| ·时态数据 | 第141-146页 |
| ·实验分析 | 第146-147页 |
| ·实验结果 | 第147-149页 |
| ·本章小结 | 第149-151页 |
| 7 结论与展望 | 第151-155页 |
| ·本文工作总结 | 第151-152页 |
| ·本文研究的不足 | 第152页 |
| ·进一步的研究与展望 | 第152-155页 |
| 中外文参考文献 | 第155-168页 |
| 攻博期间发表的论文 | 第168-169页 |
| 致谢 | 第169页 |