基于大數(shù)據(jù)的食品安全智能監(jiān)管模型研究
摘 要:針對食品安全大數(shù)據(jù)時代的監(jiān)管需求,本研究構建了基于深度學習的全流程智能監(jiān)管模型。該模型可實現(xiàn)監(jiān)管數(shù)據(jù)自動采集、食品安全事件精確識別,并通過知識圖譜進行智能風險判斷,大大提高了食品安全監(jiān)管效率。本研究首次實現(xiàn)了食品安全領域從采集到預警的自動化智能監(jiān)管,為構建智能化監(jiān)管體系提供了重要借鑒。
關鍵詞:食品安全;大數(shù)據(jù);智能監(jiān)管;模型
Research on Intelligent Food Safety Supervision Model Based on Big Data
WANG Xuan, ZHANG Ailei*
(Tianjin Institute of Food Safety Testing Technology, Tianjin 300308, China)
Abstract: In response to the regulatory requirements in the era of big data for food safety, this study constructs an end-to-end intelligent regulatory model based on deep learning. The model achieves automatic collection of regulatory data, accurate identification of food safety incidents, and intelligent risk judgment through knowledge graphs, which greatly improves the efficiency of food safety regulation. This is the first study to realize automated intelligent regulation from collection to early warning in the field of food safety, thus providing important reference for building an intelligent regulatory system.
Keywords: food safety; big data; intelligent supervision; model
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