第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
食品安全问题已超出了食品本身，成为一个关系到社会、经济和政治的国际问题。理想的食品质量控制模式是“从农田到餐桌”全过程质量控制以及从产地环境质量标准、生产技术标准、产品标准、产品包装标准和储藏、运输标准构成的全方位的质量控制[1]。可追溯体系的建立，可实现食品安全从农场到餐桌整个过程的有效控制。“食品安全追溯系统”是一个能够连接生产、检验、监管和消费各个环节，让消费者了解符合卫生安全的生产和流通过程，提高消费者放心程度的信息管理系统。该系统提供了“从农田到餐桌”的追溯模式，提取了生产、加工、流通、消费等供应链环节消费者关心的公共追溯要素，建立了食品安全信息数据库。食品安全追溯系统平台涉及的数据量巨大，平台数据库包含各种空间数据、报表统计数据、文字、声音、图像等各种采样和汇总数据信息[2]。应用食品安全追溯系统，一旦发现问题，能够根据溯源进行有效的控制和召回，从源头上保障消费者的合法权益。但这依然是一种事后风险管理，并不能在消费环节之前进行食品安全风险预警与控制，以做到最大可能的防范食品安全问题的发生。食品安全预警体系是通过对食品安全问题的监测、追踪、量化分析、信息通报、预报等建立起的一整套针对食品安全问题的功能系统。食品安全预警系统是关于预警信息的快速传递、发布机制的一套信息系统。欧盟于 2002 年实施了食品安全快速预警体系。我国建立了食品安全预警体系的相关标准、预警子系统、信息交流体系，但是具体运行存在缺乏系统性、数据存在偏差、现状分析不合理等问题。我国应加强对整个食品链综合管理的指导思想，强调系统性与协调性，把质量安全过程控制理念贯穿其中；将风险的概念引入管理领域，强调预测为主的重要性[3]。因此，利用食品安全追溯系统记录的食品链全过程的相关数据，建立食品安全风险过程控制模型，使管理者能对食品链中某环节的风险、食品安全风险进行预测、预警和控制是很有意义的。
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
食品安全问题已超出了食品本身，成为一个关系到社会、经济和政治的国际问题。理想的食品质量控制模式是“从农田到餐桌”全过程质量控制以及从产地环境质量标准、生产技术标准、产品标准、产品包装标准和储藏、运输标准构成的全方位的质量控制[1]。可追溯体系的建立，可实现食品安全从农场到餐桌整个过程的有效控制。“食品安全追溯系统”是一个能够连接生产、检验、监管和消费各个环节，让消费者了解符合卫生安全的生产和流通过程，提高消费者放心程度的信息管理系统。该系统提供了“从农田到餐桌”的追溯模式，提取了生产、加工、流通、消费等供应链环节消费者关心的公共追溯要素，建立了食品安全信息数据库。食品安全追溯系统平台涉及的数据量巨大，平台数据库包含各种空间数据、报表统计数据、文字、声音、图像等各种采样和汇总数据信息[2]。应用食品安全追溯系统，一旦发现问题，能够根据溯源进行有效的控制和召回，从源头上保障消费者的合法权益。但这依然是一种事后风险管理，并不能在消费环节之前进行食品安全风险预警与控制，以做到最大可能的防范食品安全问题的发生。食品安全预警体系是通过对食品安全问题的监测、追踪、量化分析、信息通报、预报等建立起的一整套针对食品安全问题的功能系统。食品安全预警系统是关于预警信息的快速传递、发布机制的一套信息系统。欧盟于 2002 年实施了食品安全快速预警体系。我国建立了食品安全预警体系的相关标准、预警子系统、信息交流体系，但是具体运行存在缺乏系统性、数据存在偏差、现状分析不合理等问题。我国应加强对整个食品链综合管理的指导思想，强调系统性与协调性，把质量安全过程控制理念贯穿其中；将风险的概念引入管理领域，强调预测为主的重要性[3]。因此，利用食品安全追溯系统记录的食品链全过程的相关数据，建立食品安全风险过程控制模型，使管理者能对食品链中某环节的风险、食品安全风险进行预测、预警和控制是很有意义的。
1.2 研究内容和方法
数据库知识发现（KDD）是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程”,能够将低层次数据转化为高层次的可用知识。从数据库中发现出来的知识可以用在信息管理、查询响应、决策支持、过程控制等许多方面华南理工大学硕士学位论文2[4-5]。知识发现过程包括数据准备、数据挖掘、结果的解释和评价。在食品安全追溯系统数据库上进行知识发现，也就是要根据知识发现任务完成上述步骤，这涉及到数据挖掘模型的选取，追溯系统数据库中数据的选取、处理，及应用模型挖掘出有用知识等内容。本文研究内容主要有下面几方面：（1） 食品安全追溯系统各食品生产关键环节关键控制指标的潜在风险评价；（2） 食品安全追溯系统各食品生产关键环节的潜在风险评价；（3） 基于食品安全风险的贝叶斯网络结构建立与参数学习；（4） 基于食品安全风险的贝叶斯网络的知识发现与推理；（5） 食品安全风险的预测、预警与控制。研究方法主要采用统计分析、贝叶斯估计、贝叶斯网络、知识推理的消元法等。贝叶斯网络是一种重要的不确定性知识表示[6-7]，网络中的节点表示随机变量，节点间的边表示变量间的直接依赖关系，而且可进行预测、诊断等形式的推理。食品生产、加工、流通等环节状况的不确定性导致了食品安全的不确定性，因此，若以食品以及食品影响食品安全的各环节因素为节点变量构造贝叶斯网络，变量取值是食品或各环节的安全状况（潜在风险高低），依据各环节状况的先验知识以及从追溯系统数据库中处理得到的样本，学习贝叶斯网络参数（这是一个依据新样本参数不断更新的过程）；比较参数与先验知识以评估各环节实际状况是否与先验知识差距很大，对该环节状况作出必要的调整，使食品的安全程度能处于监控中；在此基础上，给定证据变量和查询变量进行推理，用于一定生产、加工、流通等条件下，食品或某环节潜在风险达到某种程度的预测推理，及某环节出现问题的原因诊断推理，快速找到原因采取对策以防止危害沿食品链继续向下蔓延。因此，用贝叶斯网络作为追溯系统数据库知识发现与知识推理的数据挖掘方法，建立基于过程控制的食品安全风险模型很合理。
第二章 贝叶斯网络与知识发现理论概述
2.1 知识发现概述
随着数据库技术的迅速发展和信息化、数字化时代的到来,许多领域积累了大量的数据,“丰富的数据与贫乏的知识”问题日益突出。不同领域的人们都期待着从这些数据中得到自己想要的答案，将信息转化为知识，从数据矿山中找到蕴藏着的知识金块[5]。知识发现技术应运而生。知识发现是从数据中挖掘知识的工具，它集数据收集、数据清洁、降维、规则归纳、模式识别、数据结果分析及评估、可视化输出等过程于一身，是统计学、计算机科学、模式识别、人工智能、机器学习及其他学科相结合的产物。它不仅被许多研究人员看作是数据库系统和机器学习方面的重要研究课题，而且被许多工商界人士看作是一个能带来巨大回报的重要领域。从数据库中发现出来的知识可以用在信息管理、查询响应、决策支持、过程控制等许多方面。从20世纪80年代中期的小范围研究到如今的蓬勃兴起，知识发现已经在企业界和科学界占据了一席之地。
第三章 食品安全风险评估及追溯系统概述.................................16
3.1 食品安全风险评估....................................................... 16
3.2 食品安全追溯系统..................................................... 17
3.3 本章小结........................................................................... 19
第四章 单个指标的潜在.............................................................20
4.1 风险与潜在风险................................................................ 20
4.2 抽样检验指标的潜在风险............................................. 21
4.2.1 计量型抽样检验指标的潜在................................................... 21
4.2.2 计数型抽样检验指标的潜............................................. 26
4.3 监测指标的潜在风险............................................................. 27
4.4 本章小结.................................................................. 27
第五章 基于贝叶斯网络知识........................................28
5.1 食品安全风险知识推理与预....................................................... 28
5.2 贝叶斯网络模型的建立................................................................... 28
5.2.1 模型结构的建立.............................................................
