【摘 要】
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产品的追溯数据是产品在市场流通过程中所采集的产品交易信息、商家信息、检验信息等各种重要数据。如何对追溯数据进行管理、查询和分析是追溯体系建设最受关注的课题之一。
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产品的追溯数据是产品在市场流通过程中所采集的产品交易信息、商家信息、检验信息等各种重要数据。如何对追溯数据进行管理、查询和分析是追溯体系建设最受关注的课题之一。本文综述国内外追溯体系建设和追溯数据分析现状,针对目前追溯数据的分析和管理存在的不足,构建了基于SSM(Spring+Spring MVC+My Batis)框架的重要产品追溯城市平台,并重点提出了融合数据挖掘方法的追溯数据分析模型。创新性工作包括:(1)提出运用数据挖掘方法从多角度分析追溯数据。通过k-means与改进的k-means方法对产品的特征进行聚类分析,比较不同聚类算法的优劣,给出合理的聚类效果,保证追溯数据的可靠性、有效性;通过Apriori和FP-growth算法对重金属污染检测结果进行关联分析,针对性地处理改善产品,保证产品的质量安全。(2)提出一种将PCA(Principal Component Analysis)降维与SVR(Support Vector Regression)相结合的方法,对追溯数据进行回归预测。实验基于追溯数据中产品的物理化学特征,运用SVR构建预测模型。运用敏感性分析对特征的重要性进行分析,以此为结论对原始数据运用PCA进行降维,使最终模型取得较好的结果,分析出重要的特征,并减少计算量。
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