摘要
本发明属于数据分析技术领域,本发明公开了基于云计算的食品安全残留物大数据分析与处理平台;包括:通过收集种植、加工、运输、存储和上架五个环节的数据,并利用机器学习模型进行实时预测和风险评估。同时,收集各环节的时间戳,基于数据训练五个机器学习模型,计算总风险评估值,并与预设阈值比较,以确定是否需要重新检测商品。其中,土壤综合评估值和气象综合评估值分别根据土壤中的农药浓度、重金属浓度以及风速、降雨量计算,设备清洁记录、存储时长、车辆卫生评估值、包装完整性记录和质检数据等均以数字化方式记录;该方法提高了食品安全监管的效率和准确性,为消费者提供了更加可靠的安全保障。
技术关键词
机器学习模型
风险评估值
上架
农药使用量
仓库设备
标记
气象
食品安全监管
添加剂
数据分析技术
随机森林模型
数据收集模块
模型训练模块
仓库环境
车间设备
仓储系统
训练集
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语句
生成方法
计算机设备
测试用例生成装置
计算机程序产品
数据集构建方法
重要性评估方法
机器学习模型
记录环境参数
图像滤波算法
内部缺陷特征
金属试样
应力
有限元分析软件
CT扫描
资源配置信息
资源管理系统
资源分配方法
系统配置信息
指令
果酒发酵罐
动态监测方法
多通道卷积神经网络
融合多源数据
菌落图像