食品安全预警系统对于食品安全战略的实现具有重要意义,是预防食品安全问题、加强食品安全监管不可或缺的手段。通过食品安全预警系统可以为政府以及市场相关人员提供科学的辅助决策信息,降低因农产品安全问题造成的损失,在某种意义上也能起到保持社会安定的作用。基于数据挖掘技术对农产品批发市场的农产品检测数据进行挖掘分析,构建农产品安全预警模型并研发一套农产品安全预警系统具有重要应用价值。课题主要研究内容及取得的阶段性成果如下。（1）基于Apriori数据挖掘算法开展不合格农产品的关联关系研究。首先对农产品的数据集进行预处理,包括对农产品数据进行清洗、规约、变换,提升数据质量,为后续的数据挖掘算法性能提供保障。其次,通过关联关系挖掘算法Apriori挖掘不合格农产品的不同属性之间的关联关系,以及挖掘不合格农产品之间的关联关系。通过挖掘出的两类关系为农产品安全预警模型提供基础数据。（2）开展农产品安全预警模型构建的研究。首先,以农产品为研究对象,根据Apriori挖掘不合格农产品属性之间的关联关系,将挖掘结果生成农产品安全预警信息组成部分一。其次以农产品市场商户为研究对象,根据Apriori挖掘不同的不合格农产品之间的关联关系,获取与农产品相关的商户信息,开展农产品市场中商户信用评估模型的研究。商户信用评估模型包括信用评估指标体系和指标权重两个部分。根据农产品市场的实际需求确定商户信用评估指标,并基于熵值法研究了信用评估指标的权重值。然后根据商户信用评估指标基于熵值--TOPSIS算法构建了安全预警排序列表,最后根据熵值--TOPSIS算法和农产品市场管理实际需要设置三个预警等级,组成农产品安全预警信息组成部分二。通过两部分农产品安全预警信息实现农产品安全预警模型的构建。（3）开展农产品安全预警系统的设计与实现。使用本文所提出的农产品安全预警模型,并且根据市场的实际需求,按照软件工程方法进行了系统的需求分析、系统概要设计以及系统详细设计,实现了农产品安全预警系统。