农业机械学报

作者：葛艳，陈睿，邹一波，陈明，王文娟

单位：上海海洋大学,上海海洋大学,上海海洋大学,上海海洋大学,上海海洋大学,

关键词：HACCP;内控数据;深度学习;群决策;预警

基金：广东省重点领域研发计划项目(2021B0202070001)

为了加强水产品冷链加工及物流企业对内控数据的隐含质量安全风险管理，实现降本增效，以生食牡蛎HACCP计划为例，从风险指标体系构建入手，构建了质量安全风险预警指标体系，并结合风险预警监控数据的多模态特点，构建了融合群专家领域经验知识与深度学习算法的质量安全风险预警模型。在基于HACCP计划设计质量安全预警数据采集点并获得监控数据的基础上，采用AHP方法获得专家的风险指标效用值方案，又采用熵权法优选多专家群决策中的效用值方案，进而确定评级数据，由监控数据以及优选的专家评级数据一起构成原始数据集。为保证预警的敏感度，分别采用了合格数据集和完整数据集作为数据集，融合具有捕捉多维数据中复杂关系能力的LSTM模型与具有处理复杂分类边界能力的RBF模型构建预警模型开展仿真实验，并做LSTM模型、RBF模型以及融合的LSTM-RBF模型在不同数据集上的对比分析。实验结果表明，融合的LSTM-RBF模型在合格数据集和完整数据集上都有96%和90%的准确率，而且合格数据集上的测试效果明显更好。

来源：2025年第6期

《农业机械学报》期刊编辑部

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