探讨神经网络基于BP海产食品出口风险模型

论文导读：险浅析模型的建立。本论文将数理统计、神经网络和支持向量机等论述引入出口海产食品的质量评价领域，采取改善的误差反向传播算法，结合危害浅析与关键制约点管理系统，通过对大量CCP数据的浅析和建模，建立海洋水产品的食品出口风险模型并开发相应的仿真软件，然后通过多次反馈对输入数据进行模型仿真，最后给出风险浅析结论，这为
摘要：海产食品的出口安全不足近年来受到越来越多的关注，一方面在我国大力进展海洋经济的政策带动下，沿海经济体加工企业的海产食品出口数量呈逐渐增加走势，对外食品贸易中的矛盾也开始日益突出；另一方面，伴随着进口国对进口食品质量要求的提升及检验检疫手段的改善，对食品的出口生产企业提出了更高的要求。传统的“合格”、“不合格”等定性结论，已不能满足要求；如何科学的进行抽样的检验检疫，保证出口海产食品的质量，防止因质量不足影响到产品的再出口及造成经济损失，建立风险浅析模型并开发相应的管理系统，是解决这些不足的有效途径之一。本论文利用BP神经网络建立了出口海产食品的风险浅析模型，BP神经网络具有很强的鲁棒性、容错性和自学习能力，非常适合输入因子具有复杂性、非线性及相关性的场合。整个历程分为四部分，层层推进，第一部分是危害浅析与关键制约点（HACCP）的相关资料，以食品安全的管理系统和制约角度进行评价，HACCP是由危害浅析和关键制约点两大部分组成的管理系统，并且介绍了七大基本原理；第二部分运用模糊综合评价策略确定影响因子，模糊综合评价是对多种主观因素采取一定评判标准并做出评价的一种决策策略；第三部分对影响因子进行建模和算法探讨，其中采取加入动量因子的BP神经网络算法进行算法探讨；第四部分则将论述成果进行软件仿真。整个历程均采取论述和实践相结合的策略对模型进行修正，并且整个系统通过VS2008和Matlab联合编程实现。本课题以日照出入境检验检疫局的海产品出口为探讨背景来探讨其风险浅析模型的建立。本论文将数理统计、神经网络和支持向量机等论述引入出口海产食品的质量评价领域，采取改善的误差反向传播算法，结合危害浅析与关键制约点管理系统，通过对大量CCP数据的浅析和建模，建立海洋水产品的食品出口风险模型并开发相应的仿真软件，然后通过多次反馈对输入数据进行模型仿真，最后给出风险浅析结论，这为海洋水产品的出口风险浅析提供了一个客观的参考依据。其中心思想是转变现有检验结果中的定性结论，对它们加以量化，以数值方式给出风险度，使结果更符合科学性，以能够满足不同进口国家的不同需求，同时，实时数据的浅析也进一步提升了检验检疫的时效性，很好的解决了这一不足。关键词：HACCP论文模糊评价论文BP神经网络论文Matlab论文风险浅析论文
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Abstract4-8
第一章 绪论8-11

1.1 课题背景及探讨作用8

1.2 海产食品出口风险浅析的技术探讨近况8-9

1.3 本论文主要探讨内容9-11

第二章 海产食品出口风险浅析的原理11-21

2.1 海产食品出口风险产生的根源11

2.2 HACCP 论述介绍11-14

2.3 海产食品出口风险的监测内容和策略14-16

2.4 基于人工神经网络的出口风险浅析策略16-20

2.4.1 基本原理介绍16

2.4.2 人工神经网络基础16-17

2.4.3 详细实现步骤17-20

2.5 人工神经网络检测策略的优缺点20-21

第三章 海产食品出口风险系统的设计与实现21-48

3.1 海产食品出口风险浅析系统的系统结构21-23

3.

1.1 接口层21-22

3.

1.2 预处理层22-23

3.

1.3 决策层23

3.

1.4 输出层23

3.2 系统的模型建立与仿真23-26
3.

2.1 神经网络模型结构23-24

3.

2.2 神经网络算法流程24-25

3.

2.3 实验结果与浅析25-26

3.3 人机交互界面的软件实现26-46

3.1 人机交互界面的软件框图26-27

3.2 软件各模块介绍27-45

3.3 VC 与 Matlab 的混合编程45-46

3.4 性能浅析与评价46-48

第四章 结论48-49
第五章 总结与展望49-51

5.1 工作总结49-50

5.2 展望50-51

参考文献51-54
致谢54