食品安全(Food Safety)是关系民生和国家稳定的世界议题。近年来,食品安全问题屡见不鲜,给世界经济带来了巨大损失。食品安全风险分析预警对精准定位风险点、及时制定应对策略,进而从源头解决食品安全问题具有重要的理论意义和实际应用价值。然而,丰富的食品种类,多样的加工、存储、运输方式,复杂的原料成分给这项工作增加了难度。此外,随着食品行业监管智能化和信息化的发展,有价值的数据被大量积累。本研究主要以食品安全相关数据为基础,围绕风险分析预警模型方法进行了初步研究,取得了一定的进展。在将食品安全数据根据特征形式进行归纳分类的基础上,使用基于先验风险概率与模糊层级划分相结合的综合风险值计算方法计算训练数据的风险值标签,作为风险预测模型(Light GBM)的输入。随着数据量不断增加,Light GBM模型中的大量可调节参数对预测精度和运行效率的影响逐渐变大。因此,采用改进的布谷鸟全局寻优方法(Improved Novel Modified Cuckoo Search Algorithm,INMCSA)辅助训练过程中的超参调节。实验表明,在一定数据规模上,Light GBM在风险值回归预测准确率上优于其他对比算法。INMCSA搜索最优参数组合的精确度和效率均优于其他调参算法。为了避免模糊风险值计算规则对风险规律的误判,使用专家干预策略修正模型。数据规模更大的水产品数据的一般统计规律,验证了模型产生的风险规律的基本有效性。在此基础上,文中引入了实现用户交互的食品安全风险分析预警系统,实现了基本数据信息展示、风险分析预测功能。这在一定程度上推动了食品安全风险分析预警问题的解决,对推动食品安全智能化监控具有重要意义。