基于数据挖掘的易腐食品组合运输与安全检查模型

目前,尚无有效手段对中国农产品质量安全检测进行深入分析和利用。 根据选择组合模型的原则,选择了神经网络算法,分类回归树算法,贝叶斯网络算法,分别对模型进行建模和组合,创新地建立了具有较高精度,鲁棒性和稳定性的组合模型。更好地解释以预测易腐食品运输变态监测的结果。 得出了易腐烂食品运输变质监测系统的相对最优预测模型。 相对完善的预测模型可以通过预测不合格食品的发生,选择典型有效的样品进行检测,从而指导实际的食品质量和安全抽样工作,从而有效地提高了抽样工作的效率和效力,避免了易腐烂的恶化。食品即将进入市场,以确保易腐食品运输的质量和安全。 建有坚固的防护墙,以保护一般易腐食品消费者的健康。