一种基于大数据和模糊数学的食品质量预测系统

本发明公开了一种基于大数据和模糊数学的食品质量预测系统，包括数据采集模块、数据处理模块、综合偏差率生成模块、质量预测模型模块，涉及食品安全智能检测技术领域，综合偏差率生成模块通过模糊数学理论有效捕捉食品成分含量的模糊性、通过食品成分中各成分的最终权重为差异化权重从而形成差异化影响、食品成分中各成分的交互系数形成成分间的协同偏差风险，进而提高综合偏差率的计算准确性，系统性解决了食品成分质量评估中不确定性处理不足、关键因素识别模糊、协同风险忽略的问题，提升了后续质量预测模型中质量风险预测的全面性与准确性。