《表1 粮食供应链危害物数据结构》

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《基于深度置信网络-多类模糊支持向量机的粮食供应链危害物风险预警》

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本研究在分析不同省份、不同时间的食品抽检数据基础上，结合计量统计信息和调研问卷信息辅助评价，构建多维层次指标体系，对粮食供应链危害物进行分级量化分析，初步评定出各类危害物风险等级。本指标体系分为14个一级指标和34个属性指标，如表1所示，每个一级指标由其多个属性指标加权求和得到，而上层评价指标需通过下层评价指标的评价结果反映出来，即涵盖定性指标，如社会关注度、危害程度、监管可及性等，同时兼顾定量指标，如全省年度总产量、粮食生产及消费价格、国家标准限定值等内容。各指标权重赋值由高等院校、食品药品监管部门、食品行业的专家及从业人员综合评价得出，伴随调研及问卷实施过程获得。根据专家们综合评定，对各样本数据中危害物进行风险分级，共细分出8个等级：安全、较安全、预警、较低危险、中危险、较高危险、高危险和超高危险[30]。综合抽检数据、计量统计数据、调研数据等构建多维异构数据集合，本研究在分析多维异构食品抽检数据的基础上，将粮食供应链划分为生产、流通、消费3个主要环节，以粮食供应链中的重金属（镉、铅、汞等）、霉菌毒素（黄曲霉毒素、脱氧雪腐镰刀菌烯醇、赭曲霉毒素、玉米赤霉烯酮等）、农药残留（马拉硫磷、戊唑醇等）以及其他主要危害物为研究对象，这些危害物反映了粮食供应链中主要危害物大类，会从各个方面影响人的身体健康。