食品質(zhì)量安全抽檢數(shù)據(jù)分析(A題)

..論文題目:食品質(zhì)量安全抽檢數(shù)據(jù)分析〔A題__桂宇星__201107014340專業(yè):電子與信息工程__李紹紅__201212044469專業(yè)：土木建筑工程__向莉娟__201106034143專業(yè)：數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)20XX6月3日..摘要本文通過對(duì)XX市20XX到20XX的食品安全抽檢數(shù)據(jù)的分析,運(yùn)用了層次分析法、灰色關(guān)聯(lián)度、平衡理論同時(shí)結(jié)合excel、mathmatic等軟件針對(duì)不同的問題建立起了相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型。問題一,我們重點(diǎn)注意了蔬菜、雞鴨和魚肉這些食品的數(shù)據(jù)變化,首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,用excel繪制出了20XX到20XX中微生物、重金屬、食品添加劑各占不合格樣品中的比例隨月份變化折線圖,然后進(jìn)一步探討食品的污染問題,將主要污染分為微生物、化學(xué)和物理污染三大類,并將這三類污染進(jìn)一步歸結(jié)為七類,然后用層次分析法進(jìn)行分析,最后通過一致性檢驗(yàn)得出各污染因素對(duì)食品安全的排序：細(xì)菌>添加劑>病毒>重金屬>環(huán)境污染>寄生蟲危害>天然化學(xué)污染問題二：考慮到食品質(zhì)量可能還與生產(chǎn)地點(diǎn)、抽檢地點(diǎn)和季節(jié)等因素有關(guān),=0.6957由關(guān)聯(lián)度可以得到影響食品安全的因素中：食品產(chǎn)地>食品銷售地>季節(jié)因素；問題三:我們?cè)趩栴}一二的基礎(chǔ)上進(jìn)行總結(jié),得出了一套可行的抽檢方案?？紤]到豬肉是一種很廣泛的食物,我們以豬肉為例,建議了新的指標(biāo)函數(shù),得出影響豬肉領(lǐng)域的因素排序?yàn)椋轰X殘留量<亞硝酸鹽殘留量<山梨酸<苯甲酸<菌落總數(shù)并得出了關(guān)于豬肉領(lǐng)域檢測(cè)的一套可行方案。考慮到抽檢的越多檢測(cè)效果越好,但需要的時(shí)間也就越長,其需要的成本越高。結(jié)合平衡模型,建立抽查成本函數(shù)和抽查可靠性函數(shù),從而得出最佳值n的確定方法。關(guān)鍵字：變化趨勢(shì)、層次分析法、灰色關(guān)聯(lián)度、可靠性、平衡模型目錄一

問題重述…………<3>二

2.1.問題一的分析………………<3>2.2.問題二的分析………………<3>2.3.問題三的分析………………<4>三

模型假設(shè)…………<4>四

定義與符號(hào)說明…………………<4>五

模型的建立與求解5.1.問題1………<5>5.2.問題2………<10>5.3.問題3………<16>六

模型的改進(jìn)與評(píng)價(jià)6.1.模型的優(yōu)點(diǎn)…………………<20>6.2.模型的缺點(diǎn)…………………<20>6.3.模型的優(yōu)化與推廣…………<20>七

參考文獻(xiàn)…………<20>八

附錄………………<21>1、問題重述 "民以食為天",食品安全關(guān)系到千家萬戶的生活與健康。隨著人們對(duì)生活質(zhì)量的追求和安全意思的提高,食品安全已成為社會(huì)關(guān)注的熱點(diǎn),也是政府民生工程的一個(gè)主題。城市食品的來源越來越廣泛,人們消費(fèi)加工好的食品的比例也越來越高,因此除食材的生產(chǎn)收獲外,食品的運(yùn)輸、加工、包裝、貯存、銷售以及餐飲等每一個(gè)環(huán)節(jié)皆可能影響食品的質(zhì)量與安全。另一方面,食品質(zhì)量與安全又是一個(gè)專業(yè)性很強(qiáng)的問題,其標(biāo)準(zhǔn)的制定和抽樣檢測(cè)及評(píng)價(jià)都需要科學(xué)有效的方法。XX是食品抽檢、監(jiān)督最統(tǒng)一、最規(guī)范、最公開的城市之一。請(qǐng)下載20XX、20XX和20XXXX市的食品抽檢數(shù)據(jù)〔注意蔬菜、魚類、雞鴨等抽檢數(shù)據(jù)的獲取,并根據(jù)這些資料來討論：1.如何評(píng)價(jià)XX市這三年各主要食品領(lǐng)域微生物、重金屬、添加劑含量等安全情況的變化趨勢(shì)；2.從這些數(shù)據(jù)中能否找出某些規(guī)律性的東西：如食品產(chǎn)地與食品質(zhì)量的關(guān)系；食品銷售地點(diǎn)〔即抽檢地點(diǎn)與食品質(zhì)量的關(guān)系；季節(jié)因素等等；3.能否改進(jìn)食品抽檢的辦法,使之更科學(xué)更有效地反映食品質(zhì)量狀況且不過分增加監(jiān)管成本〔食品抽檢是需要費(fèi)用的,例如對(duì)于抽檢結(jié)果穩(wěn)定且抽檢頻次過高的食品領(lǐng)域該作怎樣的調(diào)整？2、問題分析2.1問題一的分析問題一,要對(duì)XX市這三年主要食品領(lǐng)域微生物、重金屬、添加劑含量等安全情況的變化趨勢(shì)進(jìn)行評(píng)價(jià),則需要將原有的數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步整理計(jì)算,得到微生物、重金屬以及添加劑各占不合格樣品的比率隨時(shí)間的變化趨勢(shì),從而較為直觀地描述三個(gè)環(huán)節(jié)中微生物、重金屬、添加劑三個(gè)因素的變化。然后運(yùn)用層次分析法來討論食品污染問題,通過比較各因素的權(quán)重,得到各污染因素對(duì)食品安全的影響程度大小。2.2問題二的分析問題二,首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,將合格與不合格的食品數(shù)據(jù)按照食品的產(chǎn)地,食品銷售地和季節(jié)進(jìn)行整理統(tǒng)計(jì),得到XX市各區(qū)作為食品生產(chǎn)地、銷售地以及春夏秋冬四季的食品合格率。然后結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)度法求出這些因素與食品質(zhì)量的相關(guān)度大小。2.3問題三的分析問題三,由于抽檢是需要費(fèi)用的,通常情況下,抽檢的次數(shù)越多,檢測(cè)的效果也就越好,但需要的時(shí)間也就越長費(fèi)用也就越高。因此需要找出一種綜合方案,既能節(jié)約成本費(fèi)用又能做到較高的檢測(cè)效果。3、模型假設(shè)1、問題一中,假設(shè)微生物、重金屬、食品添加劑對(duì)食品質(zhì)量的影響是主要的,而其他因素對(duì)結(jié)果的影響可以忽略。2、問題二中不同的食品生產(chǎn)地及抽檢地可以用XX市各區(qū)的GDP和人口密度區(qū)分,XX市季節(jié)變化可以用降雨量和平均溫度來區(qū)分。3、問題二中,假設(shè)2012年XX市食品抽樣的數(shù)據(jù)可以代表XX市三年的食品抽樣數(shù)。4、不考慮食品因保質(zhì)期的問題被抽檢出不合格。5、問題三中,假設(shè)所檢測(cè)樣品中的某一成分越接近標(biāo)準(zhǔn)值,說明該樣品中的該成分越正常；并對(duì)抽檢的結(jié)果認(rèn)為服從正態(tài)分布。4、定義與符號(hào)說明………………特征值……………權(quán)重向量CI…………一致性指標(biāo)CR…………一致性比率RI……………………隨機(jī)一致性指標(biāo)…………………均值………灰色關(guān)聯(lián)度的關(guān)聯(lián)系數(shù)………………關(guān)聯(lián)度……………灰色關(guān)聯(lián)度的分辨系數(shù)k……………重要性系數(shù)v……………..抽檢系數(shù)5、模型建立與求解5.1問題一由于影響食品安全的因素很多,數(shù)據(jù)眾多,分布雜亂無章,因此我們應(yīng)該先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理分析,用相關(guān)知識(shí)總結(jié)其變化趨勢(shì)；進(jìn)而對(duì)所得出的結(jié)論進(jìn)行驗(yàn)證,以檢驗(yàn)結(jié)果的合理性。問題一就可以歸結(jié)為各因素影響食品導(dǎo)致的危害對(duì)食品質(zhì)量的影響權(quán)重問題。解決這類問題首先要統(tǒng)計(jì)分析各類影響指標(biāo)的數(shù)值特征。然后再對(duì)其進(jìn)行歸一化處理,并利用層次分析法對(duì)其權(quán)重進(jìn)行賦值。最終得到各因素對(duì)食品安全的影響排名。食品安全綜合評(píng)價(jià)食品安全綜合評(píng)價(jià)20XX數(shù)據(jù)20XX數(shù)據(jù)20XX數(shù)據(jù)20XX數(shù)據(jù)20XX數(shù)據(jù)20XX數(shù)據(jù)微生物含量添加劑含量重金屬含量其他含量微生物含量添加劑含量重金屬含量其他含量〔說明：由于模型假設(shè)了其它含量可以忽略不計(jì),故本文沒有專門討論。我們根據(jù)XX市市場(chǎng)監(jiān)督管理局所提供的數(shù)據(jù),計(jì)算出了20XX到20XX各個(gè)月份的抽檢中分別由微生物、重金屬和食品添加劑影響食品不合格所占的比例,所列表格如下,并用excel文檔做出了曲線的變化趨勢(shì)。20XX微生物、重金屬、添加劑含量超標(biāo)各占不合格樣品的比例〔%月份

不合格率123456789101112微生物38.22338.247010.220.134.650806053重金屬18.98.618.1644511434001621添加劑37.86437.841453159.323.745172020其它5.14.45.8697.86.67.7534620XX微生物、重金屬、添加劑含量超標(biāo)各占不合格樣品的比例〔%月份

不合格率123456789101112微生物426355252933454595512129重金屬27.4301347144527.427.40173536添加劑2001813.1561320200313133其他10.671414.9197.67.65113220XX微生物、重金屬、添加劑含量超標(biāo)各占不合格樣品的比例〔%月份

不合格率123456789101112微生物4.245.477.770.933.3066.7022.2086.720.7重金屬2500156.7008300021.4添加劑65.45016.17.55510033.3072.890.5050.9其它5.44.66.26.65001759.513.37根據(jù)excel處理出來的結(jié)果,我們從圖像上可以直觀的得出以下變化趨勢(shì)結(jié)論：抽檢的結(jié)果很不穩(wěn)定,隨每個(gè)抽檢月份的變化產(chǎn)生較大的波動(dòng),只能從整體上總結(jié)出一定趨勢(shì)。從整體上來說：微生物超標(biāo)和重金屬引起的食品不合格的比重有變小的趨勢(shì)；食品添加劑在食品不合格的因素中所占的有變大的趨勢(shì)。在一個(gè)峰波點(diǎn)〔100%附近的點(diǎn)都有大的下降趨勢(shì)；而在波谷點(diǎn)〔0%附近的幾個(gè)點(diǎn)則有明顯的上身趨勢(shì)。根據(jù)得出來的直觀結(jié)論,我們可以通過查閱相關(guān)資料得到一些比較深層的結(jié)論：由于食品加工和保存的時(shí)候,消毒殺菌的工作做得比較好,使微生物對(duì)食品的危害有所減小,呈現(xiàn)比較樂觀的態(tài)勢(shì)；近年來一些排放不達(dá)標(biāo)的企業(yè)被勒令改進(jìn),使得重金屬對(duì)食品的危害也有所減小。生產(chǎn)效率的重視使生產(chǎn)廠家越來越多的使用添加劑,仍需我們努力進(jìn)一步改善。部分商家投機(jī)取巧,導(dǎo)致出現(xiàn)了波谷點(diǎn)突然上升的局面,對(duì)此我們一定要深化打擊機(jī)制,杜絕出現(xiàn)波谷點(diǎn)突然上升的局面,防止部分商家投機(jī)取巧,使每次抽樣次品率降到最低百分比。下面我們用層次分析法的原理進(jìn)一步對(duì)食品安全的影響因素進(jìn)行討論,比較不同因素的影響權(quán)重。目標(biāo)層…………………準(zhǔn)則層…………方案層食品污染因素的分層結(jié)構(gòu)食品污染食品污染微生物污染化學(xué)污染物理污染微生物污染化學(xué)污染物理污染天然存在的化學(xué)危害病毒危害細(xì)菌危害寄生蟲危害環(huán)境破壞導(dǎo)致的化學(xué)污染細(xì)菌危害天然存在的化學(xué)危害病毒危害細(xì)菌危害寄生蟲危害環(huán)境破壞導(dǎo)致的化學(xué)污染重金屬中毒食品添加劑重金屬中毒食品添加劑根據(jù)層次分析法的原理,我們建立了上述不完全層次結(jié)構(gòu),并定義正反矩陣來表示下一層對(duì)上一層的影響。假設(shè)要比較某一層的個(gè)因素對(duì)上一個(gè)因素O的影響,取兩個(gè)因素和,用表示和對(duì)的影響之比,全部比較的結(jié)果可用成對(duì)比較矩陣：定義,一致性指標(biāo)一致性比率；在本問題中,n=3；經(jīng)查閱資料可知RI=0.58。隨機(jī)性指標(biāo)RI值階數(shù)n123456789RI000.580.901.121.241.321.411.45層次分析法的判斷標(biāo)準(zhǔn)xi/yi13579xi,yi對(duì)上一層影響程度相同xxi比yi對(duì)上一層的影響程度稍大xi比yi對(duì)上一層的影響程度大xxi比yi對(duì)上一層的影響程度大的多xi比yi對(duì)上一層的影響程度絕對(duì)大〔注：當(dāng)比值為2,4,6,8時(shí)認(rèn)為介于相鄰兩個(gè)數(shù)之間。下面我們用Mathematica軟件來計(jì)算這個(gè)問題：1.首先,確定準(zhǔn)則層對(duì)目標(biāo)層的權(quán)重向量：A=,=3.0385,權(quán)重向量為w=〔0.6370,0.2583,0.1047〔由Mathematica計(jì)算得出,詳見程序同理,確定方案層對(duì)準(zhǔn)則層的權(quán)重向量===[1]結(jié)果如下：矩陣CIRICR3.03850.019250.580.033〔0.6370,0.2583,0.10473.06490.032450.580.016225〔0.6491,0.2790,0.07191000〔1由0.033,0.016225,0都<0.1,可知都通過了一致性檢驗(yàn)。2.計(jì)算組合權(quán)重：w<i>=<0.6370*0.6370,0.2583*0.6370,0.1047*0.6370,0.6491*0.2583,0.2790*0.2583,0.0719*0.2583,1*0.1047>=<0.405769,0.1645371,0.0666939,0.16766253,0.0720657,0.01857177,0.1047>〔由于有一些小數(shù)個(gè)數(shù)過多,我們統(tǒng)一保留4位小數(shù),以上是由Mathematica計(jì)算出的原始數(shù)據(jù)=〔0.4058,0.1645,0.0667,0.1677,0.0721,0.0186,0.1047；一致性檢驗(yàn)：CR=<0.01925*0.6370+0.03245*0.2583+0*0.1047>/<0.58*0.6370+0.58*0.2583+0*0.1047>=0.03976<0.1,通過了組合一致性檢驗(yàn)。通過以上組合權(quán)重排名得出以下表格：0.40580.16770.16450.10470.07210.06670.0186細(xì)菌污染食品添加劑導(dǎo)致的危害病毒危害重金屬中毒等環(huán)境污染導(dǎo)致的危害寄生蟲危害天然存在的化學(xué)危害各因素對(duì)食品安全的影響程度由強(qiáng)到弱一覽表由層次分析法得出的結(jié)論：1.可以得出XX市食品各種危害的排序,其中細(xì)菌污染仍是食品安全的重大影響因素,這與人們所掌握的科學(xué)技術(shù)水平密切相關(guān),因此在食品流入市場(chǎng)之前,一定要做好殺菌消毒工作。2.食品添加劑危害位居前列,這與廠家只重視經(jīng)濟(jì)效益而濫用添加劑密切相關(guān),因此今后工作應(yīng)當(dāng)重視食品添加劑的控制。兩種方法的評(píng)價(jià)：由excel繪制的變化趨勢(shì)圖直觀反映了發(fā)展趨勢(shì),具有直觀性；而用層次分析法則分析出了具體因素所產(chǎn)生的影響力度。兩種方法得出的結(jié)論具有一致性。5.2問題二食品生產(chǎn)地與食品質(zhì)量關(guān)系關(guān)聯(lián)度XX市各區(qū)食品質(zhì)量〔合格率食品生產(chǎn)地<XX各區(qū)GDP>食品生產(chǎn)地與食品質(zhì)量關(guān)系關(guān)聯(lián)度XX市各區(qū)食品質(zhì)量〔合格率食品生產(chǎn)地<XX各區(qū)GDP>2012XX市各區(qū)〔生產(chǎn)地南山區(qū)福田區(qū)羅湖區(qū)鹽田區(qū)寶安區(qū)龍崗區(qū)合格數(shù)75768783613817341467總計(jì)數(shù)76370284818817731501合格率0.9921360.9786320.9858490.7340430.9780030.977348不合格率0.0078640.0213680.0141510.2659570.0219970.022652統(tǒng)計(jì)六區(qū)的GDP作為六區(qū)的劃分的指標(biāo)：2012XX市各區(qū)〔生產(chǎn)地南山區(qū)福田區(qū)羅湖區(qū)鹽田區(qū)寶安區(qū)龍崗區(qū)合格率0.9921360.9786320.9858490.7340430.9780030.977348均值化處理1.0133370.999941.0070550.9948470.9980340.9980342012XX市各區(qū)南山區(qū)福田區(qū)羅湖區(qū)鹽田區(qū)寶安區(qū)龍崗區(qū)GDP<億元>2829.622374.241359.05365.633499.622521.92均值化處理1.3110131.1000270.6296720.1694031.6214361.16845ρ=0.5得到=0.7078=0.8177食品銷售地與食品質(zhì)量關(guān)系關(guān)聯(lián)度食品銷售地<XX各區(qū)GDP>XX市各區(qū)食品質(zhì)量〔合格率食品銷售地與食品質(zhì)量關(guān)系關(guān)聯(lián)度食品銷售地<XX各區(qū)GDP>XX市各區(qū)食品質(zhì)量〔合格率首先將原來的數(shù)據(jù)按照南山區(qū)、福田區(qū)、羅湖區(qū)、龍崗區(qū)、和鹽田區(qū)統(tǒng)計(jì)食品合格率,得到下表：2012XX市各區(qū)〔銷售地南山區(qū)福田區(qū)羅湖區(qū)鹽田區(qū)寶安區(qū)龍崗區(qū)合格數(shù)20391931210158138773401總計(jì)數(shù)20701970215459439833502合格率0.9850240.9802030.9753950.9781140.9733870.971159不合格率0.0149760.0197970.0246050.0218860.0266130.028841合格率—GDP關(guān)聯(lián)度求解〔步驟同上得到數(shù)據(jù)預(yù)處理后的結(jié)果：2012XX市各區(qū)南山區(qū)福田區(qū)羅湖區(qū)鹽田區(qū)寶安區(qū)龍崗區(qū)合格率0.9850240.9802030.9753950.9781140.9733870.971159均值化處理1.0079931.0030590.9981381.0009220.9960840.993804進(jìn)而得到食品銷售地與食品質(zhì)量的關(guān)聯(lián)度：XX市各區(qū)食品質(zhì)量〔合格率季節(jié)因數(shù)<平均氣溫>關(guān)聯(lián)度季節(jié)因數(shù)與食品質(zhì)量關(guān)系XX市各區(qū)食品質(zhì)量〔合格率季節(jié)因數(shù)<平均氣溫>關(guān)聯(lián)度季節(jié)因數(shù)與食品質(zhì)量關(guān)系首先將原來的數(shù)據(jù)按照春、夏、秋、冬四季統(tǒng)計(jì)食品合格率,得到下表：2012XX市各季節(jié)季節(jié)春夏秋冬合格數(shù)4207450520974561總計(jì)數(shù)4361460021344638合格率0.9646870.9793480.9826620.983398運(yùn)用Excle軟件做出各季度的食品合格率：統(tǒng)計(jì)四季的平均氣溫作為季節(jié)劃分指標(biāo)：2012XX市各季節(jié)季節(jié)春夏秋冬平均氣溫23.4333328.5666724.8666717.26667關(guān)聯(lián)度求解〔同一得到數(shù)據(jù)預(yù)處理后的結(jié)果：2012XX市各季節(jié)季節(jié)春夏秋冬合格率0.9646870.9793480.9826620.983398均值化處理0.9868681.0018661.0052561.0060092012XX市各季節(jié)季節(jié)春夏秋冬平均氣溫23.4333328.5666724.8666717.26667均值化處理0.9955751.2138811.0566570.733711進(jìn)而得到季節(jié)因數(shù)與食品質(zhì)量的關(guān)聯(lián)度：=0.6957關(guān)聯(lián)度如下表:生產(chǎn)地銷售地季節(jié)因素關(guān)聯(lián)度0.76320.76180.6957結(jié)果分析:由于關(guān)聯(lián)度越大,與食品質(zhì)量關(guān)系越密切。所以根據(jù)關(guān)聯(lián)度表可以得出;生產(chǎn)地的不同對(duì)食品質(zhì)量的影響最大,關(guān)系最密切,其次是銷售地的不同,影響最低的是季節(jié)因素。5.3問題三平衡模型實(shí)際上通過問題一和問題二的研究我們可以得出許多抽檢方案的分配。根據(jù)問題一用權(quán)重分析出來的結(jié)果,結(jié)合問題二的許多圖像,由我們的經(jīng)驗(yàn)分析可以得出：加強(qiáng)對(duì)生食〔比如生肉之類的領(lǐng)域的抽檢,因?yàn)樯车臍⒕竟ぷ鞔嬖谥欢┒?。根?jù)生產(chǎn)地址的不同設(shè)置出不同的抽檢方案?？梢詫?duì)一些食品領(lǐng)域設(shè)置一些重點(diǎn)抽查項(xiàng)目?？梢愿鶕?jù)季節(jié)的變化,適當(dāng)調(diào)整每個(gè)季節(jié)的抽檢次數(shù)。根據(jù)地區(qū)經(jīng)濟(jì)差異設(shè)計(jì)不同的抽檢次數(shù)和抽檢機(jī)制。人們希望最大限度的從食物中獲取有利營養(yǎng),即對(duì)我們身體有利的化學(xué)元素,下面我們通過平衡模型找出求最佳抽檢次數(shù)的方法。1.由于食品檢查費(fèi)用是與檢測(cè)方案可靠性有密切關(guān)系的,因此我們通過研究方案的可靠性著手：我們先定義一個(gè)安全性系數(shù)k,它反映了某種檢測(cè)物質(zhì)的變化率：其中y1表示該元素的人均攝入量的平均值,而y0表示表示該元素的臨界值〔最低限制或最高限制?？紤]到在臨界值的選取原則上,采用就近法的原則：即對(duì)容易超標(biāo)的元素取超標(biāo)臨界值,對(duì)容易貧乏的元素,取貧乏臨界值。顯然k越大,代表該元素檢測(cè)的價(jià)值越大。而我們希望的檢測(cè)結(jié)果是k值越小越好〔說明越安全。以豬肉為例,我們隨機(jī)抽取了部分豬肉檢測(cè)結(jié)果：不合格項(xiàng)目標(biāo)準(zhǔn)要求實(shí)測(cè)結(jié)果亞硝酸鹽殘留量≤30〔以NaNO2計(jì),mg/kg59〔以NaNO2計(jì),mg/kg苯甲酸不得檢出0.64〔g/kg苯甲酸不得檢出0.32〔g/kg山梨酸不得檢出0.24〔g/kg苯甲酸不得檢出0.38〔g/kg>鋁的殘留量≤100〔干樣品,以Al計(jì),mg/kg1.44×102〔干樣品,以Al計(jì),mg/kg菌落總數(shù)≤80000〔cfu/g1.3×105〔cfu/g菌落總數(shù)≤80000〔cfu/g4.6×105〔cfu/g菌落總數(shù)≤80000〔cfu/g6.1×105〔cfu/g對(duì)于苯甲酸及山梨酸等不得檢出的結(jié)果,我們考慮用如下一個(gè)公式解決：〔要求：實(shí)測(cè)結(jié)果<1>〔考慮到不得檢出的項(xiàng)目被檢測(cè)出了結(jié)果,說明性質(zhì)惡劣,故采取這類處理方法。最后對(duì)同一種檢測(cè)項(xiàng)目的k值取平均值,用如下公式：求解結(jié)果：用以上的計(jì)算處理方式,我們可以計(jì)算出k的最終值,k值越大,說明要加大監(jiān)測(cè)力度,k值越小說明可以適當(dāng)減少一下檢測(cè)力度。下面是計(jì)算出來的豬肉中不同監(jiān)測(cè)指標(biāo)的最終k值：不合格項(xiàng)目亞硝酸鹽殘留量苯甲酸山梨酸鋁殘留量菌落總數(shù)k0.9666671.953761.315790.444根據(jù)上表我們可以得出不同的不合格項(xiàng)目的不合格嚴(yán)重程度,據(jù)此我們可以根據(jù)這些統(tǒng)計(jì)結(jié)果進(jìn)行參考,以確定下次的抽檢方案,例如對(duì)于豬肉領(lǐng)域,應(yīng)重點(diǎn)抽查菌落總數(shù)以及苯甲酸的檢測(cè)。下面我們?cè)俣x一個(gè)基于關(guān)于確定抽檢次數(shù)的方案：2.對(duì)于同一種食物的不同指標(biāo)我們往往需要確立不同的抽檢次數(shù),以下就定義的k值來確立一種對(duì)于不同指標(biāo)抽檢的模型：定義抽檢次數(shù)系數(shù)為v,v越大,說明抽檢次數(shù)應(yīng)加大,對(duì)于兩端點(diǎn)值,即k值最小或最大時(shí),分別取0或1。則由上式可計(jì)算出豬肉各檢測(cè)項(xiàng)目的次數(shù)系數(shù)如下：不合格項(xiàng)目亞硝酸鹽殘留量苯甲酸山梨酸鋁殘留量菌落總數(shù)v0.1470.4240.24501將各影響系數(shù)進(jìn)行從小到大的排序：不合格項(xiàng)目鋁殘留量亞硝酸鹽殘留量山梨酸苯甲酸菌落總數(shù)v00.1470.2450.4241根據(jù)抽檢次數(shù)系數(shù)的比重,我們可以確定不同項(xiàng)目的的抽檢方案：把以上圖像數(shù)據(jù)近視處理為線性的,于是我們可以得出抽檢次數(shù)的表達(dá)式：上式中的t總即為對(duì)這一種食品預(yù)計(jì)總共要抽檢的次數(shù),t為對(duì)每一種指標(biāo)不同的抽檢次數(shù)?！蔡貏e說明：對(duì)于v=0點(diǎn),并不是說不抽檢了,而是較之于其它抽檢項(xiàng)目,可以適當(dāng)降低以下抽檢次數(shù)。3.在不確定的總抽檢次數(shù)的情況下,下面我們由平衡原理給出確定最佳抽檢次數(shù)的模型:現(xiàn)假設(shè)需要檢測(cè)第i種食品的第j種元素含量,得到的結(jié)果如下：其中是用來衡量檢測(cè)可靠性的指標(biāo),X表示該元素的人均攝入平均值,而表示該食品中的檢測(cè)結(jié)果,顯然,是與檢測(cè)可靠性成反比的。針對(duì)一種食物而言,由于該食物中的各種元素的重要性指標(biāo)k值不一樣,因此我們可以考慮對(duì)不同的元素采取不同的抽檢次數(shù),以最大限度的減少成本的損失?，F(xiàn)假設(shè)對(duì)一種食物檢測(cè)n次,則有有分析可得,與抽檢次數(shù)n成反比,及抽檢次數(shù)越多,越小,而檢測(cè)可靠性越好。這與我們生活中的常識(shí)：抽檢次數(shù)越多,可靠性越好是一致的。由以上的分析可以得出：是關(guān)于抽檢次數(shù)的減函數(shù),而抽檢費(fèi)用則是關(guān)于抽檢次數(shù)的增函數(shù)?，F(xiàn)定義：抽檢費(fèi)用函數(shù)于是我們可以通過與抽檢費(fèi)用函數(shù)的交點(diǎn)來確定最佳抽檢次數(shù)n<定義為平衡值,從而可以解決抽檢費(fèi)用與可靠性的折中方案。綜合上述所有的分析我們可以得出以下結(jié)論：監(jiān)管部門在最佳抽檢次數(shù)的基礎(chǔ)上,可以根據(jù)各食品領(lǐng)域各影響因素的權(quán)重大小調(diào)整相應(yīng)的抽檢方案。就XX市而言,食品監(jiān)管部門可以在食品檢驗(yàn)過程中適當(dāng)?shù)募俅驅(qū)ξ⑸锖吞砑觿┑臋z測(cè)比重,適當(dāng)降低對(duì)重金屬等的檢驗(yàn)次數(shù),并針對(duì)不同的地區(qū)差異進(jìn)行抽檢方案的調(diào)整,以達(dá)到通過在投入較少的資金下檢測(cè)出盡可能多的問題食品以及生產(chǎn)企業(yè)。6.模型的評(píng)價(jià)及改進(jìn)6.1模型的優(yōu)點(diǎn)：1模型中的數(shù)據(jù)處理比較齊全,具有直觀性,在模型的建立于求解過程中用了一些新的想法和一些經(jīng)典理論。2充分實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)與圖形之間的轉(zhuǎn)換,讓復(fù)雜問題簡單化,方便分析各種問題。3綜合運(yùn)用了excel和Mathematica軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)與處理,降低了運(yùn)算困難。4本文的建立模型的行文思路清晰,模型具有高效的直觀性。6.2模型的缺點(diǎn)1由于部分月份的數(shù)據(jù)缺省,使處理的結(jié)果可能有一些偏差。2問題二中,由于GDP與人口密度不能夠完全描述一個(gè)區(qū)域,致使不能準(zhǔn)確描述食品產(chǎn)地、食品銷售地與食品質(zhì)量的關(guān)系。3對(duì)于第三問的處理過于簡單化。4考慮的因素還不完善。6.3模型的優(yōu)化與推廣： 在考慮食品安全的影響因素時(shí),可以再增加一些因素,也可以做更多的假設(shè),這樣可以更全面的分析食品抽檢種可能遇到的問題,以便為食品監(jiān)管提供依據(jù)。在模型改進(jìn)方面,我們可以多分析一些因素對(duì)食品安全造成的影響。以上模型是針對(duì)監(jiān)管部門抽檢商品結(jié)果做出分析,總結(jié)其中某些因素的變化趨勢(shì)和變化規(guī)律,以便于我們對(duì)之后的發(fā)展態(tài)勢(shì)做出預(yù)估,且為我們改善抽檢方式,提高抽檢結(jié)果的科學(xué)性提供可靠的依據(jù)。7.參考文獻(xiàn)[1]姜啟源,謝金星,葉俊,數(shù)學(xué)模型,北京：高等教育出版社,2004.4。[2]呂大剛,王力,張鵬,王光遠(yuǎn),結(jié)構(gòu)方案設(shè)計(jì)模糊多屬性決策的灰色關(guān)聯(lián)度方法,XX工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2007年06期。[3]XX市市場(chǎng)監(jiān)督管理局網(wǎng)站8.程序附錄1.由mathematica計(jì)算特征值以及權(quán)向量的程序<<Miscellaneous\RealOnly.mA={{1.0,3,5},{1/3,1,3},{1/5,1/3,1}};T=Eigensystem[A]//Chop{{3.03851,Nonreal,Nonreal},{{0.916142,0.371477,0.150627},{0.916142,Nonreal,Nonreal},{0.916142,Nonreal,Nonreal}}}Clear[x];x=T[[2,1]];ww2=x/Apply[Plus,