1、如今食品藥品安全事故頻發(fā)，究其原因：一是各個(gè)地區(qū)檢驗(yàn)所發(fā)展差距巨大，數(shù)據(jù)獨(dú)立存儲(chǔ)，格式標(biāo)準(zhǔn)不一，造成數(shù)據(jù)孤島，數(shù)據(jù)資源難以共享；二是相關(guān)檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)沒有深入挖掘相關(guān)數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值，從事后處理轉(zhuǎn)變到事前預(yù)警上來。針對(duì)這些問題，本文研究了基于模糊分類的食品藥品安全評(píng)估算法，對(duì)海量食品藥品檢驗(yàn)數(shù)據(jù)格式標(biāo)準(zhǔn)化，通過分析計(jì)算得出風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等級(jí)，使食品藥品的安全問題得到了有效監(jiān)管和安全預(yù)警。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴研究了基于模糊分類的食品藥品安

2、全評(píng)估算法。對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)建立了數(shù)學(xué)模型，計(jì)算了檢測(cè)項(xiàng)綜合評(píng)價(jià)隸屬度，通過模式識(shí)別判定了檢品的質(zhì)量級(jí)別。歸納統(tǒng)計(jì)出連續(xù)批次各質(zhì)量等級(jí)檢品數(shù)量所占比例，對(duì)各個(gè)質(zhì)量等級(jí)檢品建立了數(shù)據(jù)可視化模型，比較次等品變化趨勢(shì)，結(jié)合知識(shí)規(guī)則，得到綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果。⑵開發(fā)了基于海量數(shù)據(jù)分析的食品藥品安全檢測(cè)系統(tǒng)，將云計(jì)算、Hadoop計(jì)算框架、HDFS分布式文件系統(tǒng)、Map/Reduce的計(jì)算框架模型和HBase數(shù)據(jù)庫(kù)等相關(guān)技術(shù)綜合應(yīng)用到食品藥品安全檢測(cè)系統(tǒng)當(dāng)

3、中，實(shí)現(xiàn)了對(duì)海量檢驗(yàn)數(shù)據(jù)格式標(biāo)準(zhǔn)化，并通過存儲(chǔ)服務(wù)器的虛擬化以及數(shù)據(jù)資源的分布式存儲(chǔ)，解決了底層存儲(chǔ)設(shè)施的空間浪費(fèi)、負(fù)載均衡、動(dòng)態(tài)備份、動(dòng)態(tài)遷移等問題，使得系統(tǒng)性能穩(wěn)定，且具有較高的可靠性、可擴(kuò)展性以及良好的交互界面。⑶實(shí)驗(yàn)以某發(fā)酵乳數(shù)據(jù)集進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析，數(shù)據(jù)集中有20個(gè)不同品牌發(fā)酵乳，每個(gè)品牌20個(gè)批次檢品，每批次20個(gè)樣品共計(jì)16.8萬數(shù)據(jù)。通過分析計(jì)算得出了這20個(gè)品牌檢品的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法對(duì)于食品藥品質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是有