【摘 要】
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为实现酱卤肉制品安全风险精准预警,本研究基于2014-2019年全国酱卤肉制品历史抽样检验数据信息,尝试将小波分解和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)模型相结合,构建了全国31个省份酱卤肉制品安全风险预测模型.结果表明,小波分解-LSTM预测模型对酱卤肉制品安全风险预测有较高的准确率,以湖北省为例,预测准确率为0.99,全国31个省份的平均准确率为0.95,标准偏差为0.029,整体准确率较高,且准确率波动较小,说明建立的小波分解-LSTM模型可以适用于酱卤肉制品安全
【机 构】
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湖北省食品质量安全监督检验研究院,湖北省食品质量安全检测工程技术研究中心,湖北武汉 430075;武汉理工大学计算机与人工智能学院,湖北武汉 430070
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为实现酱卤肉制品安全风险精准预警,本研究基于2014-2019年全国酱卤肉制品历史抽样检验数据信息,尝试将小波分解和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)模型相结合,构建了全国31个省份酱卤肉制品安全风险预测模型.结果表明,小波分解-LSTM预测模型对酱卤肉制品安全风险预测有较高的准确率,以湖北省为例,预测准确率为0.99,全国31个省份的平均准确率为0.95,标准偏差为0.029,整体准确率较高,且准确率波动较小,说明建立的小波分解-LSTM模型可以适用于酱卤肉制品安全风险等级的精准预测,可为日常监管和食品安全风险预警提供技术支撑.
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