食品安全是关系到国计民生的重大战略问题,是国家安全的重要内容之一。我国政府向来重视食品安全问题,随着食品加工过程中新型化学品和新技术的广泛使用,如何能够系统科学地识别出食品供应链上影响食品安全的潜在风险因素,并准确地对食品安全风险进行评估,是当前食品行业亟待解决的问题之一。食品安全风险评估不仅涉及到传统计算机学科中的评估方法分析与建模,还涉及到供应链管理等管理学科的知识,加之还要对食品中生物性和化学性的危害因素进行分析,又要运用到食品学科的理论,因此食品安全风险评估是一个跨学科、跨领域的研究问题。本文首先研究了食品供应链的特点,确定了食品供应链的构成,将其主要分为原料生产、食品加工、储运和消费四个环节。然后结合HACCP体系,详细分析了各环节中的生物性、化学性和物理性潜在危害的显著性状况,确定了食品供应链中的关键控制点,建立了一个多层次、多指标的食品安全风险评估指标体系。其次根据相关食品的法律法规和行业规范,确定了评估体系中每一项指标的关键限制。然后利用层次分析法确定出食品安全风险评估指标体系中各项指标的权重,采用SOM自组织映射网络和K均值聚类结合的两阶段聚类再结合BP神经网络的混合挖掘模型进行风险评估,并证明了该模型具有更高的精确度。最后以实际的乳品生产和加工为例,结合乳品行业的特性实现了基于混合数据挖掘模型的食品安全风险评估,并完成了以乳品为例的食品安全风险评估软件的设计和开发。