食品安全问题数学建模
评价食品风味的好坏的数学建模

评价食品风味的好坏的数学建模“民以食为天”,食品安全关系到千家万户的生活与健康.随着
人们对生活质量的追求和安全意识的提高,食品安全已成为社会关注的热点,也是政府民生工程的一个主题.城市食品的来源越来越广泛,人们消费加工好的食品的比例也越来越高,因此除食材的生产收获外,食品的运输、加工、包装、贮存、销售以及餐饮等每一个环节皆可能影响食品的质量与安全.另一方面,食品质量与安全又是一个专业性
很强的问题,其标准的制定和抽样检测及评价都需要科学有效的方法.深圳是食品抽检、监督最统一、最规范、最公开的城市之一.请下载2010年、2011年和2012年深圳市的食品抽检数据(注意蔬菜、鱼类、鸡鸭等抽检数据的获取)并根据这些资料来讨论:
1)如何评价深圳市这三年各主要食品领域微生物、重金属、添加剂含量等安全情况的变化趋势.
2)从这些数据中能否找出某些规律性的东西:如食品产地与食品质量的关系;食品销售地点(即抽检地点)与食品质量的关系;季节因素等.
3)能否改进食品抽检的办法,使之更科学更有效地反映食品质量状况且不过分增加监管成本(食品抽检是需要费用的),例如对于抽检结果稳定且抽检频次过高的食品领域该作怎样的调整?
解决上述问题的最大困难是数据整理,因为这三年中的数据格式不统一(三年的Excel表的格式不同),文件不统一(有Excel表和Word 文档),有的表只有不合格食品,没有说明本次抽检共抽检了多少食品.
这些都给数据分析带来困难,需要花大量的时间来分析整理本节的数据是根据2013年“深圳杯”数学建模夏令营的几篇优秀论文整理得到的。
数学建模在食品安全中的应用研究

数学建模在食品安全中的应用研究近年来,食品安全问题越来越引起人们的关注,对于保障公众的身体健康至关重要。
而数学建模作为一个重要的分析工具,正在在食品安全中得到越来越广泛的应用。
一、数学建模在食品安全监测中的应用食品安全监测是保障食品安全的重要手段。
但传统的检测方法往往面临人力和物力投入大、检测时间长、鉴别能力和准确率低等问题。
数学建模技术可以利用统计学、数据挖掘、人工智能等方法构建数字模型,对大量的食品安全监测结果进行分析和处理,实现对食品质量与安全的有效监测与预警。
以农药残留为例,农药在食品中的安全限量是不同的,对于不同成分的农药,仅有的安全限量不同,且在不同的作物和环境下还会有差异,精确而全面地监测需要较高的成本和时间。
而通过建立农药残留模型,可以快速而准确地预测食品中的农药残留情况。
此外,基于数学建模的技术还可以进行分析预测食品的细菌污染程度、重金属含量、营养成分等问题,从而确保食品安全。
二、数学建模在食品质量预测中的应用食品质量是指食品所具有的、或为使其达到的适合人体生理和健康需要的标准。
针对食品质量预测,数学建模技术可以通过建立模型来实现,预测食品是否达到质量标准、是否有可能出现安全问题等。
在此基础上,还可以指导食品生产、检测等环节,提高食品质量和安全。
以牛奶为例,通过建立数学模型,可以预测出牛奶保存期限和质量变化趋势。
模型中可以考虑多种因素,如牛奶中的脂肪含量、蛋白质含量、酸度值、温度等因素。
通过对这些数据的精确分析,可以得出预测结果,并为生产和销售管理者提供科学决策。
三、数学建模在食品流通中的应用食品在生产、运输、销售等不同环节都会引发安全隐患。
在食品流通中,监管部门需要对食品流向、温度控制等进行监管,确保食品安全。
而数学建模技术可以通过数字化建模来实现对于食品各个环节的可视化监控,更加有效地保证食品质量与安全。
以冷链物流为例,物流公司需对于运输车辆的温度、湿度等参数进行监控,确保产品品质与安全。
数学建模在食品安全评估中的应用

数学建模在食品安全评估中的应用食品安全是人们关注的重要问题之一,而数学建模作为一种利用数学方法解决实际问题的工具,可以在食品安全评估中发挥重要作用。
本文将介绍数学建模在食品安全评估中的应用,并分析其优势和局限性。
一、食品安全评估的背景食品安全问题涉及到人们的生命健康,对社会稳定和经济发展都具有重要影响。
在评估食品安全时,需要考虑食品的来源、生产过程、贮存条件、运输方式等多个因素,并且需要进行复杂的数据分析和风险评估。
二、数学建模在食品安全评估中的作用1. 数据分析与预测数学建模可以对大量的食品安全数据进行分析,识别出其中的关联性和规律性。
通过建立数学模型,可以预测食品的安全性,并提前采取相应的措施来降低风险。
例如,基于历史数据可以建立时间序列模型,对未来食品安全问题进行预测。
2. 风险评估与决策支持数学建模可以通过对食品安全相关因素进行综合分析,评估食品安全风险的大小和可能性。
这些评估结果可以为政府机构和企业提供决策支持,制定相应的食品安全政策和标准。
例如,通过建立概率模型,可以评估不同条件下食品安全风险的变化趋势。
3. 优化与控制数学建模可以帮助优化食品生产、储存和运输的过程,提高整体食品安全水平。
通过建立优化模型,可以确定最佳的生产工艺、贮存条件和运输方案,从而减少食品安全问题的发生。
例如,通过线性规划模型可以确定最佳的配送路线,降低食品受污染的概率。
三、数学建模在食品安全评估中的局限性1. 数据获取与质量数学建模需要大量的数据支持,而食品安全数据的获取和质量问题仍然存在挑战。
一些关键数据可能缺失或者不准确,这会对数学建模的结果产生影响。
因此,在数学建模中需要对数据进行充分的验证和筛选,以提高模型的准确性。
2. 不确定性与复杂性食品安全评估涉及到多个不确定因素和复杂系统的相互影响。
这些不确定性和复杂性会增加数学建模过程的难度,并且可能导致评估结果的不确定性。
因此,在数学建模中需要合理处理不确定因素,并考虑到复杂系统的特点。
数学建模在食品安全监管中的应用有哪些

数学建模在食品安全监管中的应用有哪些食品安全一直是社会关注的焦点问题,关系到人们的身体健康和生命安全。
为了确保食品安全,监管部门需要采取有效的措施和方法。
数学建模作为一种强大的工具,在食品安全监管中发挥着重要的作用。
数学建模可以帮助监管部门进行风险评估。
通过收集和分析大量的数据,如食品生产过程中的温度、湿度、添加剂使用量等因素,建立数学模型来预测食品可能存在的风险。
例如,对于微生物污染的风险评估,数学模型可以考虑食品的储存条件、加工工艺以及原材料的来源等因素,计算出微生物生长和繁殖的可能性,从而提前采取措施进行防范。
在食品追溯方面,数学建模也大有用武之地。
当出现食品安全问题时,能够快速准确地追溯到问题的源头至关重要。
通过建立供应链的数学模型,可以清晰地了解食品从原材料采购、生产加工、运输到销售的各个环节。
利用这些模型,可以追踪食品的流向,确定可能受到影响的批次和范围,及时召回问题产品,降低危害的扩散。
数学建模还能用于优化食品检测策略。
食品检测需要耗费大量的时间和资源,如何在有限的条件下实现最有效的检测是一个关键问题。
通过建立数学模型,可以根据食品的种类、生产批次、以往的检测结果等因素,确定检测的重点和频率。
比如,对于那些风险较高的食品类别或生产环节,可以增加检测的次数和项目;而对于风险较低的部分,则可以适当减少检测,从而在保证食品安全的前提下,提高检测的效率和经济性。
在预测食品需求和供应方面,数学建模同样发挥着重要作用。
准确预测食品的需求和供应有助于合理安排生产和储备,避免食品短缺或过剩的情况发生。
模型可以考虑人口增长、消费习惯变化、季节因素等诸多变量,为监管部门提供决策依据,确保市场的稳定和食品的充足供应。
此外,数学建模在食品安全应急管理中也具有不可忽视的作用。
当发生食品安全突发事件时,如食品中毒事件,数学模型可以帮助预测事件的发展趋势,评估不同应急措施的效果,从而协助监管部门迅速做出决策,采取有效的应对措施,最大程度地减少损失和危害。
数学建模在食品工程中的应用研究

数学建模在食品工程中的应用研究在食品工程领域中,数学建模被广泛应用于预测生产过程中的质量、成本和效率,以及设计优化的生产程序。
数学建模能够提供量化的预测,降低风险以及在实际造福消费者的过程中增加生产效率。
这篇文章旨在研究数学建模在食品工程中的应用,并讨论两个数学建模例子。
数学建模的主要步骤是:建模、求解和验证。
首先,必须确定一个数学模型,该模型描述了特定过程的物理特性和工艺特性,然后使用数学公式、图标和统计数据将该模型表示为数学模型。
接下来是求解模型的过程,使用计算机和程序进行计算,以获得实际预测结果。
最后是验证模型的过程,将数学模型的预测结果与实际测量结果进行比较,以确定模型的准确性。
现在考虑两个数学建模在食品工程中的应用:一个是对玉米淀粉溶解度的预测,另一个是功能性蛋白酸酶水解动力学的研究。
首先来看玉米淀粉溶解度的预测模型。
玉米淀粉的溶解度在食品中的应用中非常重要,主要用于判断淀粉的成熟程度和稳定性。
在这个过程中,建立模型可以预测玉米淀粉的溶解度,以便更好地调整淀粉的生产过程。
这个模型中,使用的数学公式和计算方法是:(1)预测淀粉溶解度的液体粘度力学模型(2)利用淀粉中的分子量对模型进行调整。
在建模策略方面,专家首先进行实验,并收集淀粉样品的多项数据,包括温度、pH、含量等。
然后,使用专业软件和数学模型将这些数据转换成模型,并进行计算。
该模型可以用于预测不同温度和pH等环境条件下淀粉的溶解度,从而确定淀粉的最佳生产过程。
对功能性蛋白酸酶水解动力学的研究是另一个应用。
蛋白质是食品工程中的基本组成部分,而水解反应是指通过外源性蛋白酶酶解蛋白质的过程。
功能性酶水解可以在生产中降低成本、增加营养,通常使用的蛋白质酶是胰蛋白酶,对酶的水解动力学进行了建模研究。
水解动力学模型中,使用的数学公式和计算方法是:(1)酶的胃空化速率;(2)蛋白质水解动力学模型;(3)酶的产生率和去除率,在对产率和去除率进行建模时,考虑了温度和pH的影响。
数学建模-食品问题抽检-文献综述

食品安全的抽检问题——文献综述【摘要】食品安全是食品生产、食品加工、食品物流的生命线。
近几年来,先后出现了苏丹红、瘦肉精、三聚氰胺等事件,以及各种不利于健康的食品添加剂、强化剂问题的出现,食品安全和卫生的检测已成为全社会,乃至政府部门重点关注的问题之一。
食品的质量安全和卫生问题涉及到原材料的使用、生产加工、运输与贮存、流通与销售等环节,在每一个环节上出现差错,都会导致食品出现安全和卫生问题,食品质量和卫生的检测工作在实际显得非常重要。
但是,由于食品的种类、品牌和批次繁多,从生产加工到销售食用中间环节复杂,质检部门不可能对所有食品做到全面的质量检测,一般做一定的抽检,本文就营养强化面粉的抽检问题,进一步说明食品添加剂的问题。
【关键词】食品质量安全食品安全食品添加剂第一章课题背景东汉著名史学家班固,在中国第一部断代史《汉书·郦食其传》中曾写到:“王者以名为天,而民以食为天”。
从1986年在英国发现的疯牛病、1999年比利时等国发生的二恶英污染事件、2000年日本雪印牛奶中毒事件、2002年瑞典科学家发现的油炸淀粉类食品中的致癌物质,到1987年上海甲肝暴发事件、1998山西朔州等地的多起重大假酒中毒事件、1999年广东学生食用农药残留蔬菜中毒事件,直至最近几年的“瘦肉精”、“苏丹红”、“人造蜂蜜”、“毒油大米”、“劣质奶粉”、“甲醛啤酒”、“霉变甘蔗”、“整容毒枣”、“尿素豆芽”、“硫磺生姜”、还有“毛发水酱油”、“荧光增白面粉”、“洗衣粉鱼”、“洗衣粉油条”、“吊白块粉丝”、“PVC粉丝”、“敌敌畏火腿”、“福尔马林水产品”、“福寿螺”、“红心鸭蛋”、“多宝鱼”事件等,频频见诸媒体和走进公众视野的“有毒食品”叫我们防不胜防,中国人手中的菜篮子开始变得异常沉重。
各级监管部门针对于此的执法检查,始终没有停止过,并在每年的元旦、春节、国庆、中秋等重大节日期间加大执法检查的力度,同时也查处了不少违法单位。
食品安全检测经典统计建模方法

食品安全检测经典统计方法1.基于线性回归分析理论,使用高效液相色谱仪检测乳粉中活性β-内酰胺酶含量的方法牛奶中残留抗生素药物问题一直受到人们的普遍关注。
为谋取私利,不法商贩可能在牛乳中添加β-内酰胺酶降解牛乳中残留抗生素,生产人造“无抗奶”,导致人体产生耐药性。
β-内酰胺酶的测定方法一般有微生物杯碟法、双流向酶联免疫法和试剂盒法等。
杯碟法为定性判定方法,且检测时间较长,需培养20h左右;双流向免疫法和试剂盒法检测速度快、操作简单,但易出现“假阳性”。
本节首先介绍基于回归分析与相关分析的高效液相色谱法检测奶粉中活性β-内酰胺酶的方法。
该方法也适用于其他诸多食品、饮品中所含有多种有机物的同时检测。
●仪器与设备I 仪器与设备Waters高效液相色谱仪(配有四元泵、柱温箱、自动进样器、二极管陈列检测器及Empower 2 化学工作站数据处理系统),美国Waters公司;Beckman Avanti J-26XP 高速冷冻离心机。
II 试剂与材料甲醇、乙腈为色谱纯Merck公司;超纯水Milli-Q Advantage A10 纯水器产生;青霉素钾标准品、β-内酰胺酶标准品中检所标准品。
●方法I 高效液相色谱条件色谱柱:Aglient Zorbax Eclipse XDB-C18(4.6mm×150mm I.D,5μm);流动相:0.05mol/L;磷酸缓冲盐∶乙腈=83∶17;流速:1.4mL/min;二极管阵列检测器,检测波长:220nm;进样量:20μL;柱温:30℃。
II 标准溶液的配制与曲线绘制青霉素钾标准曲线测定:用甲醇配制成浓度为0.2, 0.5, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0和10.0mg/L的标准曲线工作液,通过上述高效液体色谱条件绘制标准曲线。
β-内酰胺酶标准曲线测定:称取1.5g不含β-内酰胺酶的奶粉(阴性样品),用水稀释至12.0g;取10.0g还原乳,加入浓度为1g/L的青霉素钾溶液100μL和一定量的β-内酰胺酶标准品,置于37℃水浴中,酶解2小时后取出置于离心管中,于21000r/min,4℃条件下离心5min。
食品安全问题数学建模论文

食品安全模型承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出.我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为,我们将受到严肃处理。
我们授权数学建模竞赛组委会,可将我们的论文以任何形式进行公开展示(包括进行网上公示,在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等)。
我们参赛选择的题号是(从A/B/C中选择一项填写): B我们的参赛报名号为(如果赛区设置报名号的话):所属学校(请填写完整的全名):参赛队员(打印并签名) :1。
xd2。
pjp3。
lck指导教师或指导教师组负责人(打印并签名):日期: 2013 年 8 月 7日赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):编号专用页赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号):食品安全指数摘要食品安全问题近年来渐受全社会关注。
提高食品安全程度,让人民群众吃得放心,已成为当前主要的民生问题之一.本文研究了食品安全指数的建立及其深度利用方法.对于问题一,我们针对我国食品产业链的现状,将食品供应链划分为供应源头、食品加工和经营消费三个环节,建立了“从生产到消费”的评价指标体系.然后,用层次分析法计算出各同级指标之间的权重,并通过一致性指标进行验证。
接着,应用模糊数学的理论处理2005~2012年各项指标的数据,计算出各同级指标与其上一级指标之间的模糊矩阵,根据各个指标间的权重,计算出各指标的安全指数,以此对食品安全问题做定量评估。
然后通过各种媒体进行发布宣传.对于问题二,我们利用线性回归的方法及matlab编程作出由问题一得出的S(a)即安全指数随年数的变化图形,结合移动平均法来预测未来几年的变化趋势,并算出2013年的食品安全指数。
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摘要随着人们对生活质量的追求和安全意思的提高,食品安全已成为社会关注的热点。
本文在此背景下通过建立数学模型来研究影响食品质量因素等问题。
具体如下:对于问题一,我们首先将主要食品分为蔬菜、肉类、面制品,饮品四大类,并将微生物、添加剂、重金属定为影响食品质量的因素三大因子。
利用归纳统一法对该市数据进行统计分析,并运用数据拟合法,建立了影响各主要食品领域的因素与时间关系的模型,分析matlab软件绘制出的图形,得出2010、2011、2012三年该市的食品质量发展趋势。
对于问题二,在问题一主要食品分类的基础上,我们将影响食品质量的因素分为食品产地、食品销售地点、季节、保质期四大类,运用层次分析法对问题进行定量分析,建立影响食品质量的模型。
通过比较每种因素对食品安全的权重,运用一致性检验的方法,确定各种因素与食品质量的关系。
从结果来看,食品产地是影响食品质量的最大因素。
对于问题三,我们运用多层次划分法建立了集时间较短、成本费用较低和抽样效果较好的抽检模型,在已求得的权重基础上,进一步建立了基于权重的检测模型,即依据各个环节以及其内部影响因素的权重来进行检测次数的分配,保证检测针对性与较少投入的同时,尽可能检测出有问题的食品及生产企业。
针对上述两个模型建立了目标函数分析模型,给出了详细的目标函数方法。
关键词:层次分析法多层次划分法抽样模型基于权重的检测模型一问题重述随着人们生活水平越来越好,人们越来越重视食品的食品的质量,“民以食为天”,食品安全关系到千家万户的生活与健康。
随着人们对生活质量的追求和安全意思的提高,食品安全已成为社会关注的热点,也是政府民生工程的一个主题。
城市食品的来源越来越广泛,人们消费加工好的食品的比例也越来越高,因此除食材的生产收获外,食品的运输、加工、包装、贮存、销售以及餐饮等每一个环节皆可能影响食品的质量与安全。
另一方面,食品质量与安全又是一个专业性很强的问题,其标准的制定和抽样检测及评价都需要科学有效的方法。
深圳是食品抽检、监督最统一、最规范、最公开的城市之一。
根据2010年、2011年和2012年深圳市的食品抽检数据,确定如何抽检效果最好,在保证好效果的前提下,尽可能的节省时间和费用?根据实际情况,建立数学模型来讨论些列问题:(1)如何评价深圳市这三年各主要食品领域微生物、重金属、添加剂含量等安全情况的变化趋势;(2)从这些数据中能否找出某些规律性的东西:如食品产地与食品质量的关系;食品销售地点(即抽检地点)与食品质量的关系;季节因素等等;(3)能否改进食品抽检的办法,使之更科学更有效地反映食品质量状况且不过分增加监管成本(食品抽检是需要费用的),例如对于抽检结果稳定且抽检频次过高的食品领域该作怎样的调整?二问题的分析食品安全与人们身体健康密切相关,我们经过讨论分析后,认为本题属于数理统计与优化类问题,如何分析食品质量的变化趋势以及确定最优抽检模型是解题的关键。
问题一的分析通过阅读深圳市三年的食品质量的数据,为了更好的分析食品领域微生物、重金属、添加剂的含量随时间的变化趋势,把食品领域分为了蔬菜,肉类,面制品,饮品四大类,采用归纳统一法对每类食品在微生物,重金属,添加剂中的合格率进行了数据的统计。
在研究方法上,采用数据拟合法建立影响各主要食品领域的因素与时间的模型,并利用matlab软件绘制出各类食品质量的变化曲线,通过观察、分析曲线得出2010、2011、2012三年深圳市各类食品微生物、重金属、添加剂含量的变化趋势。
问题二的分析对于第二问我们采用了多层次问题分析法(AHP),在问题一主要食品分类的基础上,将影响食品安全的因素分为:食品产地、食品销售地、季节、保质期四大类。
运用层次分析法统计分析各类影响指标的数值特征,再对其进行归一化处理,求得每一类特征对食品安全质量的权重,对比权重的大小从而反映食品质量安全状况。
问题三的分析在第二问的基础上,将这一问的具体模型分为抽样模型和检测模型,对于抽样模型,建立多层次划分法抽样模型来抽取样本,根据各类所占的权重按适当的比例抽取。
其次按照“重点抽查易出问题的环节,兼顾其他环节”的原则,建立了基于权重的检测模型,将检测模型分成了四个环节(原材料的使用,生产加工,运输与存储,流通与销售),通过各个环节及其内部影响因素的权重来进行检测的次数分配,这样可以用较少的投入来检测出有问题的食品和企业。
三、模型假设1.假设食品能且仅能分为四大类,其他没有被分的食物对食品安全性所造成的影响忽略不计。
2.假设影响食品安全性的因素能且仅能分为三大类,其他没有被分类的因素对食品安全性所造成的影响忽略不计。
3.假设模型求解过程中所用的数据都是合理的。
4.假设所有食品生产厂商的信誉度均相同。
5.假设检测不同环节、不同因素的成本和工时相同。
6.假设同一类食品每次抽检的项目数相同。
7.假设抽检的最大费用有限制。
四、符号说明ij a :准则层两个因数i C 和j C 对目标层的影响程度之比;..I C :判断矩阵一致性标准;ij c :方案层两个因素i a 和j a 对准则层的影响程度之比;n W W W W ......,,21:权重向量;max λ:最大特征值;..I R :平均随机一致性指标;m : 判断因子m ,m =1表示因素对生产环节有影响,m =0表示无影响; i w :第i 各因素在食品安全中所占的权重;i R :i R 表示第i 环节在食品安全中所占的权重;ij a :表示第j 各因素在第i 各环节所占的权重;L :抽样系统中总的生产批次;i L :第i 层生产批次数;t :每次每项抽检的平均时间;ξ:每个抽检批次的检查项目;p :每次每项抽检的平均费用;i N :第i 个环节抽查的次数;ij N :表示第i 个环节第j 个因素因素抽查的次数。
五、模型的建立与求解(一)问题一的模型建立与求解为了得到深圳市近三年的主要食品领域的安全情况变化趋势,通过分析深圳市2010,2011,2012三年的食品安全数据,结合质量检查局抽查食品的种类种类和我国居民饮食结构特点,将我们日常生活食品分为蔬菜,肉类,面制品,饮品四大类。
其中,蔬菜里包含:菜肴、豆制品、白菜、菜酱、黄瓜、萝卜、冬瓜等。
肉中包含:鸡、鸭、鱼、牛肉、猪肉、各类水产品、生肉熟肉等。
饮品中含有各种饮料(可乐、雪碧、七喜之类等)、矿泉水、酒类、乳制品、自制饮料、豆浆等。
面制品中包含面包、馒头、面条、月饼、糕点、饼干、速冻米面等。
在食品中,微生物、重金属、添加剂是无处不在,它们的作用是保证食品的质量和特性,适量的添加可以增加食品的美味,但是过量的使用有可能增加了食品的保质期或食物的变质,所以就重点抽查了这三个因子对食品的质量影响情况,我们以每个月为单位运用归纳统一法求解微生物,重金属,添加剂分别在四大类食品(蔬菜,肉类,面制品,饮品)中的合格率,以数据拟合法为基本原理运用matlab 软件把X 轴做为年份,Y 轴为合格率的百分比,数据拟合主要是考虑到观测数据受随机观测误差的影响,进而寻求整体误差最小、能较好反映观测数据的近似函数()x f y =,此时并不要求所得到的近似函数()x f y =满足:()i i x f y = , ,1,0=i …,n在数据拟合的基本方法中,我们采用最小二乘拟合法对离散数据进行曲线拟合,即已知一组二维数据(i i y x ,),i =,2,1…,n ,寻求一个函数()x f y =,使()x f 在某种准则下与所有的数据点最为接近,即曲线拟合最好。
基本思路是,令:++=)()()(2211x r a x r a x f …)(x r a m m +其中(){}m k k x r 1=(m <n )是一组事先选定的线性无关的函数,{}mk k a 1=是一组待定系数。
寻求{}m k k a 1=使得i y 与()i x f 的距离i d (,2,1=i …,n )的平方和最小,这种准则称为最小二乘准则。
其求系数{}mk k a 1=的方法称为最小二乘拟合方法。
以下为利用matble 软件实现的图像:(1)从图中可以看出,微生物在这三年的合格率高达95%以上,且平稳趋于上升趋;重金属曲线虽然有先上升后下降的趋势,但是抽查的合格率在90%以上;添加剂的合格呈现逐年下降的趋势。
从这些趋势中我们可以看出,人们为了得到更多更新鲜的蔬菜,往往在蔬菜的生长过程中过多的使用化肥,除草剂,使重金属的含量有超标的趋势别是硝酸按等含硝酸根的化肥会造成原料中的硝酸盐、亚硝酸盐的含量明显偏高,对人体具有潜在的致癌性;在运输存储和销售的过程中,人们使用添加剂的种类和次数增加了很多,这样可以增加保质期,保证蔬菜的新鲜程度。
政府在化肥使用中的管制没有相应的细节规定,南北方之间的蔬菜类化肥使用是有差距的,又如大棚类的反季节蔬菜的种植时化肥喷药的多少,在反季节的蔬菜都可能导致了重金属的含量的偏高。
(2)根据上图我们可以看出肉类中的微生物呈现先下降后上升的趋势,肉类中的添加剂和重金属有下降的趋势但是抽检的合格率都保持在94%以上。
虽然最近几年肉类食品频频出现各种传染病,最严重的是禽流感,使人们谈禽色变,这是饲养人员在喂养过程中过量的使用添加剂,激素来催进动物的生长,灯光日夜照射,加快鸡的生长速度,一般一周左右便可长成成年鸡。
鸡的生长环境恶劣,滋生各种微生物。
部分动物可能受到感染,但是饲养人员为了利益仍然将其卖出,这就导致了部分肉类食品的质量下降。
城市生活污水的随意排放到江河湖泊中,这导致了河水质量的下降,鱼类受到重金属,化学添加剂成分的影响,也降低了肉类食品的质量。
肉类食品的安全关键在于其生长环节及生长的环境,流通销售环节使用添加剂保持新鲜程度,这种影响并不是影响肉类质量的重要因素。
3)从图中可以得到,微生物的含量呈现先下降后上升又略降的趋势,添加剂和重金属都是先下降后上升的趋势,而后两者的合格率基本保持在95%以上。
饮品类的合格率虽然较高,但是这类食品的生产环节是影响它质量的关键因素,其后才是他的保质期,饮品类的生产不可能不放添加剂,某些牛奶的生产就是依靠的微生物的培养,例如酸奶。
牛奶中最近的“三氯氰胺”事件以及几年前的三鹿奶粉事件闹的沸沸扬扬,引起了人们对饮品质量的不满,这些使政府质量监督局加大了对饮品届的监督管理,才使得饮品最近几年的合格率比较高。
(4)面制品的中微生物和添加剂抽检质量合格率呈现先下降后上升的趋势,而重金属的合格率呈现上升且趋于平稳的趋势。
且面制品抽检的合格率基本都能达到90%以上。
面制品的合格率较高是因为中国是农业大国,面食自古以来就很受到重视,人们的面制品的制作工艺形式各种各样,但是随着机械化程度的增高,人们为了降低价格在采购原材料时会采用劣等的制品(例如南京冠生园月饼事件)。