【摘 要】
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当前,兽药残留已成为食品安全的源头问题之一,养殖户缺乏鉴别假兽药的能力,兽药质量风险较大,为了提高养殖户的辨假能力,减少不合格兽药的使用,降低兽药使用风险,通过整理中
【基金项目】
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国家重大农技推广专项(2015GJZDNJTG);科技部创新方法专项(2015IM010400A4)
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当前,兽药残留已成为食品安全的源头问题之一,养殖户缺乏鉴别假兽药的能力,兽药质量风险较大,为了提高养殖户的辨假能力,减少不合格兽药的使用,降低兽药使用风险,通过整理中国兽医药品监察所的抽检数据,运用SPSS Modeler软件,以C5.0、Logistic、神经网络构建数据挖掘的分类预测模型,对兽药质量进行分类预测。发现三种分类模型的整体分类精度偏低,对此,选用组合分类器对模型进行了优化,并对神经网络、二元逻辑回归-神经网络及决策树-神经网络进行了比较,发现从分类精度以及泛化性能上来讲,决策树-神经网络的整体表现最好,最后,本文构建了决策树-神经网络的兽药质量风险预测模型,并对之进行了进一步的优化,预测准确率能达到74.34%,可为养殖户的购买决策提供参考。
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