1. 研究目的与意义
近年来，国内食品安全问题频发。但目前国内对食品风险预警的手段限于数理统计、典型事例通报等，对于大量食品检测数据的深入分析与应用缺乏有效的手段。食品安全问题内部影响因素复杂，以国家食品安全监督抽检项目查询系统中的液体乳抽检数据为例，16项抽检指标中有生产企业名称、生产省份、不合格原因、抽检层级等较重要的指标，也有商标、规格、通报时间、产品名称、被抽样企业名称、产品名称等次要指标，这些因素构成了问题的复杂性，也使得形式各异的检测数据处理困难。而通过BP神经网络模型的构建，可以有效地利用大量可靠的液体乳监督抽检数据快速准确地发现影响食品安全的重要因素，并对液体乳食品安全状态进行预警。因此有必要引入BP神经网络、支持向量机等为代表的优秀机器学习方法，并结合灰色关联分析方法进行多层次食品安全影响因素的分析，构建新型液体乳食品安全风险预警模型，在海量而复杂的数据中深度学习找到关键信息和隐藏关系，进而对国家液体乳质量安全情况进行预测、预警，最终构建出适应我国国情的液体乳安全预警体系。
2. 研究内容和预期目标
本研究通过对食品安全监测数据分析，选择其中与液体乳食品安全最为密切的检测项目，通过灰色关联分析方法进行食品安全影响因素的多层次分析，构建基于BP神经网络的食品安全预警模型，并进行了初步测试与检验。基于BP神经网络的食品安全预警方法能够在实际训练数据样本基础上进行有效预测，是一种可行的食品安全分析途径。
通过灰色关联分析法的处理和BP神经网络模型的构建，可以有效地利用大量可靠的液体乳监督抽检数据快速准确地发现影响食品安全的重要因素，并对液体乳食品安全状态进行预警。
3. 国内外研究现状
就食品安全风险监测与预警响应而言，Dyckman.L.J和 Maeda Yasunobu 等提出了食品安全信息预警系统模型，模型设计了食品安全安全标准阈值。黄晓娟等深入剖析食品安全影响因素的特点，在对影响因素进行分类的基础上构建了较为完善的预警指标体系。章德宾等基于 BP 神经网络方法，实例验证了食品安全风险状态预警。Xi W 等基于粗糙集理论和层次分析法，建立了农产品“2-3 结构”模式的质量和风险评价模块化系统。刘清珺等建立了以风险可能性与风险损失度为二维矩阵的食品安全风险监测模型。陈夏威等阐述机器学习在食品安全风险预警方面应用现状,包括BP神经网络、贝叶斯网络、支持向量机模型等,分析当前发展中存在的问题并讨论未来发展方向。综上所述，现有基于神经网络食品安全风险预警方面的研究尚未深入，尤其液体乳更是很少研究。如何更有效地利用监管部门发布的监督抽检数据对质量安全风险进行预测和预警已成为亟待解决的问题。
4. 计划与进度安排
（1）2022.11.20——2022.12.30：
进行本课题相关调研与文献检索，明确选题的意义、把握该选题国内外研究现状、找准恰当的切入点、提出研究内容、确定欲解决的关键问题、统筹安排研究工作计划，并在此基础上完成开题报告。
（2）2022.01.01——2022.04.14：
综合应用所学专业的理论知识，在阅读并掌握所查文献资料基础上，结合实习所获得的数据，解决毕业论文选题的关键问题，完成选题的核心研究内容，完成论文初稿。
5. 参考文献
[1]王永真,曹丛丛,卢作焜,王德国.基于监测数据的食用油安全风险预警分析[J].许昌学院学报,2019,38(05):106-109.
[2]邓攀,谢爱华,陈科.食品安全监督抽检报告管理与运用的创新探究[J].食品安全质量检测学报,2019,10(15):5216-5220.
[3]吕冰峰,吕卓,邢书霞.2016～2018年全国食品安全监督抽检的食品安全形势分析[J].食品安全质量检测学报,2019,10(15):5221-5226.
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