本申请涉及商业管理和监督技术领域，具体为基于食品抽检监测合格报告的食品安全预测方法和系统；为解决现有技术中食品安全预测准确度较低的技术问题，本发明专利技术首先基于食品抽检监测合格报告中交互企业，邻域同行企业和目标企业构建图结构，经图卷积后得到企业融合特征；然后，基于企业融合特征、拉普拉斯特征和目标企业特征，计算目标企业食品安全综合值；接着，基于目标企业食品安全综合值与综合值阈值的大小对比关系，选择是否执行具体食品样品的安全预测；当目标企业食品安全综合值介于第一综合值阈值和第二综合值阈值之间时，获取抽检权重，并与标准化合格率进行聚合处理，得到食品安全预测值，标记出食品安全预测值小于安全阈值的食品样品。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及商业管理和监督，具体为基于食品抽检监测合格报告的食品安全预测方法和系统。
技术介绍
1、食品行业的发展需要有一个良好的秩序和公平的竞争环境。通过食品抽检，监管部门可以收集行业内各企业产品质量的数据，了解行业整体质量水平和存在的问题，同时企业为了在抽检中获得良好的结果，会主动加强质量控制和管理，由此食品行业则会向更加健康、规范的方向发展。
2、目前常通过人工分析方式来预测企业的食品安全，该方法需要将收集的大量数据绘制成表，并通过人工讨论来对食品安全风险进行评估，然而这种方法不仅会耗费大量人力时间，且预测结果一致性和可重复性较差，此外人工分析通常只能对表格中的表面数据进行分析，很难深入挖掘数据之间的复杂关系，造成食品安全预测的准确度低、效率低；基于机器学习的方法进行食品安全预测，能够提高食品安全预测的结果可重复性和计算效率，但受目标企业的食品数据样本来源单一的影响，该方法容易出现过度拟合问题，使得其无法很好地泛化到其他可能出现的情况，导致很难通过该方法进行准确的食品安全预测，影响企业长期发展。
>技术实现思路本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于食品抽检监测合格报告的食品安全预测方法，其特征在于，包括如下操作：
2.根据权利要求1所述的基于食品抽检监测合格报告的食品安全预测方法，其特征在于，在所述S1的图卷积处理过程中，
3.根据权利要求1所述的基于食品抽检监测合格报告的食品安全预测方法，其特征在于，所述S2中拉普拉斯特征是基于目标企业的活跃度矩阵和邻接矩阵得到的；
4.根据权利要求1所述的基于食品抽检监测合格报告的食品安全预测方法，其特征在于，所述S2中，得到目标企业食品安全综合值是通过如下公式实现的：
5.根据权利要求1所述的基于食品抽检监测合格报告的食品安全预测方...
【技术特征摘要】
1.一种基于食品抽检监测合格报告的食品安全预测方法，其特征在于，包括如下操作：
2.根据权利要求1所述的基于食品抽检监测合格报告的食品安全预测方法，其特征在于，在所述s1的图卷积处理过程中，
3.根据权利要求1所述的基于食品抽检监测合格报告的食品安全预测方法，其特征在于，所述s2中拉普拉斯特征是基于目标企业的活跃度矩阵和邻接矩阵得到的；
4.根据权利要求1所述的基于食品抽检监测合格报告的食品安全预测方法，其特征在于，所述s2中，得到目标企业食品安全综合值是通过如下公式实现的：
5.根据权利要求1所述的基于食品抽检监测合格报告的食品安全预测方法，其特征在于，所述s3中，抽检时间的抽检权重是通过如下公式得到的：
6....
【专利技术属性】
技术研发人员：孙学文，刘莹莹，刘菲菲，徐宏，
申请(专利权)人：食药环检验研究院山东集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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