2021年深圳杯数学建模竞赛A题食品质量安全抽检数据分析.doc
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1、答卷编号:论文题目:A题:食品质量安全抽检数据分析 组 别: 本 科 生参赛队员信息(必填): 姓 名学院、班级学号联系电话参赛队员1教诲实验学院实验1101班参赛队员2教诲实验学院实验1101班参赛队员3教诲实验学院实验1101班 参赛学院:教诲实验学院A题:食品质量安全抽检数据分析摘要“民以食为天”,食品安全问题越来越引起社会各界注重,因而食品抽检对理解食品安全状况就起到了非常重要作用,食品运送、加工、包装、贮存、销售以及餐饮等每一种环节都也许影响食品质量与安全。本文重要对深圳市这三年各重要食品领域微生物、重金属、添加剂含量等安全状况变化趋势;食品产地与食品质量关系,食品销售地点(即抽检地
2、点)与食品质量关系,季节因素与食品质量关系;以及如何改进食品抽检办法,使之更科学更有效地反映食品质量状况且但是分增长监管成本(食品抽检是需要费用)等问题进行了分析研究,建立了相应数学模型,运用了SPSS及MATLAB软件工具对模型进行了求解。对于问题一,一方面将三年不合格数据进行记录分类,由有关原则将不合格食品按重要食品领域分为十类,将不合格项目分为微生物、重金属、添加剂、食物固有成分四类。然后对三年不合格重要食品按照此类别进行筛选,计算出每年各重要食品领域中每类不合格项目在总不合格项目中所占比例,并依照此比例对年份做出折线图,由此得到食品安全状况变化趋势。对于问题二,一方面本文运用记录学办法
3、把三年来食品产地、抽检地点、季节因素进行了分类并记录。然后运用归一化原理分别计算出了每年各个食品产地、抽检地点、季节因素占总不合格数比例。再对这些比值进行K-均值聚类分析,聚为三类,由此把这三个因素对食品质量影响分为良好、普通、严重三个级别,以表达食品产地、抽检地点、季节因素与食品质量关系。对于问题三,一方面将所有食品进行分类,然后运用了记录学办法记录出了每年在各重要食品领域抽检总数目以及其中合格数、不合格数,并计算出各重要食品领域不合格率,再配合问题一中所记录出各不合格项目在该食品领域所占比例,得到了各重要食品领域不合格项目不合格率,再以此不合格率为基本建立基于实际数据层次分析法来拟定各重要
4、食品领域和不合格项目权重,最后基于此权重来调节食品抽检办法。核心词:食品分类 记录学 归一化 折线图 K-均值聚类分析 基于实际数据层次分析法 权重1问题重述国以民为本,民以食为天,食以安为先。食物是人类赖以生存和发展基本物质条件,也是国家安定,社会发展主线要素。在任何一种国家,食品质量及其安全性是百姓共同关注一种永恒主题。食品安全不但是社会关注热点,也是政府民生一种主题。都市食品来源越来越广泛,人们消费加工好食品比例也越来越高,因而食品运送、加工、包装、贮存、销售以及餐饮等每一种环节皆也许影响食品质量与安全。另一方面,食品质量与安全又是一种专业性很强问题,其原则制定和抽样检测及评价都需要科学
5、有效办法。依照题意以及对附件表中数据分析,本文需要解决问题有:(1)如何评价深圳市这三年各重要食品领域微生物、重金属、添加剂含量等安全状况变化趋势;(2)从这些数据中能否找出某些规律性东西:如食品产地与食品质量关系;食品销售地点(即抽检地点)与食品质量关系;季节因素等等;(3)能否改进食品抽检办法,使之更科学更有效地反映食品质量状况且但是分增长监管成本(食品抽检是需要费用),例如对于抽检成果稳定且抽检频次过高食品领域该作如何调节?2模型假设(1)假设食品能且仅能分为十大类,其她没有被分类食品对食品安全质量所导致影响忽视不计。(2)假设影响食品质量因素能且仅能分为四大类,其她没有被分类因素对食品
6、质量所导致影响忽视不计。(3)食品抽检数据上传时间季节即为抽检季节。(4)对于食品产地,只有来自于深圳八个区数据才为有效数据。(5)假设所有食品生产商信誉度均相似。(6)假设抽检不受国家有关政策影响。3符号阐明目的层;准则层;办法层;准则层两个因素和对目的层影响限度之比;判断矩阵一致性指标;方案层两个因素和对准则层影响限度之比;随机一致性比率;最大特性值;平均随机一致性指标;4模型建立与求解4.1问题一一方面,按照有关原则把重要食品领域分为了:1粮食及其制品、肉类及其制品、食用油、豆制品、水产品、调味品、蔬果及其制品、冷食饮料酒水乳制品、糕点、糖果蜜饯这十类,把不合格项目分为了:微生物、重金属
7、、添加剂及食物固有成分四类。然后分别把每年不合格数据进行汇总,并按照食品类别进行筛选,记录出每类食品总不合格数目,再进一步计算出该食品类别中各不合格项目个数及其在总不合格数目中所占比例,然后依照此比例和年份作出了深圳市这三年来各重要食品领域微生物、重金属、添加剂,食物固有成分安全状况变化趋势图。本文在下面列举出了豆制品、粮食及其制品图表。例:三年中豆制品不合格项目数量及比例,如表1:表1:三年中豆制品不合格项目数量及比例豆制品类别个数比例类别个数比例类别个数比例微生物2450%微生物7459.2%微生物433.3%重金属00重金属00重金属00添加剂2143.75%添加剂39312%添加剂54
8、1.67%食物固有成分36.25%食物固有成分129.6%食物固有成分325%总数48100%总数125100%总数12100%依照表1豆制品中微生物、重金属、添加剂、食物固有成分所占比例用2做出折线图,如图1:图1:豆制品中不合格项目变化趋势图由图1分析可知这三年豆制品中微生物对食品安全状况影响是先增长后减少;添加剂对食品安全状况影响是先减少后增长;食物固有成分对食品安全状况影响是始终增长;豆制品无重金属问题浮现。例:三年中粮食及其制品中不合格数量及比例如表2:表2:三年中粮食及其制品中不合格数量及比例粮食及其制品类别个数比例类别个数比例类别个数比例微生物836.36%微生物178.17%微
9、生物1317.81%重金属313.64%重金属12861.54%重金属2230.14添加剂731.82%添加剂5928.37%添加剂3852.05%食物固有成分418.18%食物固有成分41.92%食物固有成分00%总数22100%总数208100%总数73100%依照表3粮食及其制品中微生物、重金属、添加剂、食物固有成分所占比例做出折线图,如表4:图2:粮食及其制品中不合格项目变化趋势图由图2分析可知这三年粮食及其制品中微生物对食品安全状况影响是先减少后增长;重金属对食品安全状况影响是先增长后减少;添加剂对食品安全状况影响是先减少后增长;食物固有成分对食品安全状况影响是始终减少。剩余图表见附
10、录1。本文通过对附录1中深圳市这三年来剩余八种重要食品领域得到图和表分析可得如下结论:(1)这三年糖果蜜饯中微生物对食品安全状况影响是先增长后减少;重金属对食品安全状况影响是始终减少;添加剂对食品安全状况影响是基本上没有发生变化;食物固有成分对食品安全状况影响是始终增长。(2)这三年糕点中微生物对食品安全状况影响是始终增长;重金属对食品安全状况影响是始终减少;添加剂对食品安全状况影响是先减少后增长;食物固有成分对食品安全状况影响先增长后减少。(3)这三年冷食饮料酒水乳制品中微生物对食品安全状况影响是始终减少;重金属对食品安全状况影响是先增长后减少;添加剂对食品安全状况影响是始终增长;食物固有成
11、分对食品安全状况影响是先减少后增长。(4)这三年调味品中微生物对食品安全状况影响是始终减少;添加剂对食品安全状况影响是始终减少;食物固有成分对食品安全状况影响是始终增长。(5)这三年水产品中微生物对食品安全状况影响是先减少后不变;重金属对食品安全状况影响是先增长后不变;添加剂对食品安全状况影响是先增长后不变。(6)这三年蔬果及其制品中微生物对食品安全状况影响是先增长后减少;重金属对食品安全状况影响是先增长后减少;添加剂对食品安全状况影响是先不变后增长;食物固有成分对食品安全状况影响是始终减少。(7)这三年食用油中微生物对食品安全状况影响是始终增长;添加剂对食品安全状况影响是先增长后减少;食物固
12、有成分对食品安全状况影响是始终减少。(8)这三年肉类及其制品中微生物对食品安全状况影响是始终减少;重金属对食品安全状况影响是先增长后减少;添加剂对食品安全状况影响是始终增长;食物固有成分对食品安全状况影响是始终增长。4.2问题二4.2.1食品产地与食品质量关系假设只有产地为深圳宝安、福田、龙岗、罗湖、南山、光明新区、坪山新区这八个区数据有效。先记录出各年不合格食品产地,再对数据进行筛选分类,分别得到这八个区不合格数目及其在总数目中所占比例。分别见表3、表4:表3:产地不合格数目登记表产地不合格数目登记表深圳宝安5111846深圳福田195719深圳光明新区8286深圳龙岗5112041深圳罗湖
13、136822深圳南山154511深圳坪山新区074深圳盐田6228总和163465157表4:产地不合格比例表(%)产地不合格比例表(%)深圳宝安31.29 25.38 29.29 深圳福田11.66 12.26 12.10 深圳光明新区4.91 6.02 3.82 深圳龙岗31.29 25.80 26.11 深圳罗湖7.97 14.62 14.02 深圳南山9.20 9.67 7.01 深圳坪山新区0.00 1.51 2.55 深圳盐田3.68 4.74 5.10 总比例100.00 100.00 100.00 对表4数据用3SPSS进行K-均值聚类分析,分析成果如下:Initial Clu
14、ster CentersCluster123地点31150Iteration HistoryaIterationChange in Cluster Centers12313.0973.1843.9322.000.000.000Final Cluster CentersCluster123地点28114Number of Cases in each ClusterCluster16.00028.000310.000Valid24.000Missing.000得到分类成果见附录2表10,通过数据分析得如下成果:表5:分析成果良好普通严重坪山新区罗湖宝安盐田福田龙岗光明新区南山产地为宝安和龙岗食品质
15、量问题最为严重,罗湖、福田和南山食品质量问题普通,而坪山新区、盐田和光明新区食品质量问题良好。4.2.2食品销售地点(抽检地点)与食品质量关系将抽检地点详细到深圳八个区:宝安、福田、龙岗、罗湖、南山、盐田、坪山新区和光明新区。再将数据筛选记录,分别得到这八个区不合格数目及其在总数目中所占比例。分别见表6、表7:表6:销售地点不合格数目登记表销售地点不合格数目登记表宝安福田光明新区龙岗罗湖南山坪山新区盐田总和6938970222941225327310040255104101254093811832128853391214368表7:销售地点不合格比例表(%)销售地点不合格比例表(%)宝安福田光
16、明新区龙岗罗湖南山坪山新区盐田总和27.27 15.02 3.56 27.67 8.70 11.46 1.58 4.74 100.0029.10 10.66 4.26 27.19 11.09 10.77 2.67 4.26 100.0032.07 8.70 3.26 23.91 14.40 10.60 3.26 3.80 100.00对表7数据用SPSS进行K-均值聚类分析,分析成果如下:Initial Cluster CentersCluster123总比例15232Iteration HistoryaIterationChange in Cluster Centers12313.7541.
17、9084.1972.000.000.000Final Cluster CentersCluster123总比例11328Number of Cases in each ClusterCluster19.00029.00036.000Valid24.000Missing.000得到分类成果见附录2表11,通过度析得如下成果:表8:分析成果良好普通严重坪山新区罗湖龙岗光明新区南山宝安盐田福田销售地点为宝安和龙岗食品质量问题最为严重,罗湖、福田和南山食品质量问题普通,而坪山新区、盐田和光明新区食品质量问题良好。4.2.3季节因素与食品质量关系将数据上传时间作为抽查时间,以此得到抽查季节,将这些数据进
18、行筛选记录,分别得到每年四个季度不合格数目及其在总数目中所占比例(由于没有第一季度上传数据,因而只有三个季度数据)。分别见表9、表10:表9:各季节不合格数目登记表各季节不合格数目登记表第一季度057929第二季度6860149第三季度1186736第四季度67232154总和253938368表10:各季节不合格产比例登记表(%)各季节不合格产比例登记表(%)第一季度061.737.88第二季度26.886.4040.49第三季度46.647.149.78第四季度26.4824.7341.85总和100.00100.00100.00对表10数据用SPSS进行K-均值聚类分析,分析成果如下:I
19、nitial Cluster CentersCluster123比例62640Iteration HistoryaIterationChange in Cluster Centers1231.0001.4045.9772.000.000.000Final Cluster CentersCluster123比例62835Number of Cases in each ClusterCluster11.00024.00036.000Valid11.000Missing.000得到分析成果见附录2表12,通过度析得如下分类成果:表11:分类成果良好普通严重第一季度101第二季度120第三季度210第
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