基于聯系隸屬度的食品安全狀態評價模型

◎汪　衍（合肥市第一中學，安徽 合肥 230601）

基于聯系隸屬度的食品安全狀態評價模型

◎汪衍
（合肥市第一中學，安徽 合肥 230601）

食品安全狀態受諸多不確定性和動態可變性因素影響與控制，評價信息獲取也存在局限性和不完整性，故其評價為復雜的系統不確定性問題。本文應用集對理論，探討了基于聯系隸屬度的食品安全狀態評價新模型，即應用集對聯系隸屬度刻畫待評對象的實測指標值與評價標準間的同異反關系，進而結合權重綜合評價食品安全狀態。實例應用及與其他方法對比結果表明，該模型應用于食品安全評價是有效可行的，且具有評價結論客觀與明確優點。

食品安全；評價；集對；聯系隸屬度

食品安全科學評價關系到食品安全的預警和應急管理與決策［1］，也是社會關注的焦點和社會公共安全研究的重要內容，其對食品安全風險的科學有效管理具有重要實際意義。然而，食品安全問題涉及環節多，評價指標又具有多樣性、信息量大和不確定性，故其準確評價極其困難。近年來人們應用指數法［2］、模糊評價方法［3，4］、灰色評價法［5］、人工神經網絡法［6］、未確知測度方法［7］和可拓方法［8］等理論提出了各種評價方法，促進了食品安全狀態評價的研究，但這些方法也存在自身缺陷，如操作簡單的指數評價法存在評價主觀性強弱點；模糊和灰色綜合評價法雖解決了指標模糊性的表達，但隸屬函數確定難和分辨率低；人工神經網絡法則存在知識獲取瓶頸難題，存在應用局限性；可拓方法則在計算關聯度時常以區間中點為最優，而這會產生遺漏重要的約束條件，故以上方法的評價結果尚停留在某個層次水平，同實際情況存在差異，此主要是由它們評價中僅考慮指標的某類不確定性所引起的，顯然很難滿足具有交叉和交融信息的食品安全狀態評價問題的需求，加上評價過程中信息獲取的不完整性及人類思維的局限性，應用這些方法已很難充分反映食品安全狀態評價的復雜性和不確定特征，食品安全狀態評價至今仍是工程界亟待解決的重要問題。為此，本文基于近期發展起來的系統分析新理論——集對分析理論［9，10］，以探討可考慮影響因素間確定和不確定關系的食品安全狀態評價新模型，以期提高食品安全狀態評價的可靠性和食品安全公共管理水平。

1 評價模型構建

食品安全狀態評價是基于獲取的各類食品安全評價信息，給予安全狀態確定和不確定性的整體描述和判斷，所以食品安全狀態評價問題實質是一個確定和不確定性系統分析問題。而集對分析理論是針對確定和不確定性問題的一種新系統分析理論，它把研究對象之間的確定性與不確定性，從同一性、差異性和對立性三方面統一多尺度分析與定量描述，故其應用于食品安全狀態評價具有明顯地優勢。

1.1集對聯系隸屬度

集對分析理論基礎是集對。集對是指具有一定聯系的兩個集合組成的對子。集對的確定和不確定性關系則用聯系數表達為

式（1）中，a和cj表示確定性關系；bi則為不確定性關系，其可統一描述隨機性、模糊性、灰色性、未確知性等不確定性信息；a、b和c分別為同一度、差異度和對立度，且a+b+c=1；i為差異性系數；j為對立性系數，常取-1。可見，集對分析法就是對集對的特性開展同異反分析，并利用聯系數描述集對的確定性和不確定性關系的態勢演化和突變。然而，傳統集對聯系度存在形式單一和計算結果難以判斷缺陷，很難滿足實際食品安全評價問題分析，故在此引入聯系隸屬度概念來表達研究對象與標準間的同異反關系，相應的定義如下。

若研究對象某個指標的實測數據與等級同異反準則可表達如圖1所示，即當樣本x處于討論等級k內，則兩者集對關系為同一；當x處于討論等級的相隔區間時，則兩者的集對關系為對立，聯系隸屬度μ取-1；當x處于討論等級的相鄰等級時，則研究對象與討論等級的關系為差異，相應的數學模型如下，

圖1　同異反關系示意圖

1.2基于聯系隸屬度的評價原理及模型

基于集對聯系隸屬度的食品安全狀態評價原理如下：首先構建食品安全狀態評價指標體系與分類標準，然后基于食品安全檢測項目實測值與相應的等級標準組成集對，并基于集對聯系隸屬度定量描述與分析研究對象與評價等級間的同異反關系，進而結合權重計算集成聯系隸屬度，并依最大隸屬原則判定研究對象的食品安全狀態。相應的評價模型為

式（3）中，μmk為某檢測項目m與食品安全危害等級k間的集成聯系隸屬度；wn為評價指標權重。依據求得集成聯系隸屬度最大值對應的水平，即可判定待評對象的安全狀態。

2 實例應用

為驗證構建模型的適用性與可靠性，本文采用文獻數據來進行應用和對比分析［8］。實例數據為某黃酒日常食品安全評價，檢測項目選擇了甲醇、菌落計數、鄰苯二甲酸二異壬酯（DINP）和錳等，各檢測項目的評價指標選取不合格率、最大值、方差、平均值和危害度等5個指標，相應的計算方法可參見已有研究［8］，檢測項目危害度等級分為低危害（Ⅰ）、較低危害（Ⅱ）、中危害（Ⅲ）、高危害（IV）和較高危害（V）等5個等級，每個等級評價指標值見表1。實例檢測項目實測值見表2。評價指標權重采用1-9標度法確定，相應的數值為wn=｛0.175，0.215，0.105，0.078，0.424｝。依上面討論模型，實例各檢測項目的評價結果及與可拓方法評價對比結果見表3。

表1　監測項目危害度等級標準表

表2　檢測項目實測值表

表3　實例評價結果及對比表

由表3可知，本文方法對甲醇、菌落計數和錳的評價結果與可拓評價方法結果吻合，而對DINP檢測項目，本文方法評價結果與可拓方法的評價結果存在差別，但據評價指標實測值可知，DINP檢測項目實測評價指標中平均值值和方差為Ⅰ級，而最大值和危害度為Ⅳ級，不合格率為Ⅱ級，可見DINP檢測項目判定為Ⅳ級的更合理。同時，由實例的評價結果分析可得出，針對食品安全這一具有社會效應和關系生命安全問題，聯系隸屬度評價方法結果相對可拓方法結果更為合理和可靠，且有效避免了傳統方法評價結果偏風險的缺陷，結果更安全。該方法評價過程中也體現了不同類型信息的內涵，使評價結果更接近真實情況。因此，實例應用和對比結果表明，本文方法應用于食品安全狀態分析，可從同異反三個方面統一考慮各種類型的食品安全評價因素的不確定性和相互間的交叉、交融關系，以及待測樣本和評價標準間的確定和不確定關系，可為食品安全安全管理提供更有效、可靠依據，且計算過程簡明，便于工程應用。

3 結語

食品安全狀態評價涉及多種交叉和交融動態不確定性信息，其準確評價極其困難。本文基于集對分析理論，探討了應用集對聯系隸屬度的食品安全狀態評價模型，實現充分反映實測指標信息與統一定量描述指標與評價等級間的確定和不確定關系。實例結果表明該模型應用于食品安全評價是有效可行的，獲得結果可靠，為食品安全安全管理提供了重要依據，方法便于工程界操作與應用。

［1］郗偉東，石玉月，田 巍.國內外食品安全評價綜述［J］.食品工程，2007（2）：3-5.

［2］吳廣楓，陳 思，郭麗霞，等.我國食品安全綜合評價及食品安全指數研究［J］.中國食品學報，2014，14 （9）：1-6.

［3］杜樹新，韓紹甫.基于模糊綜合評價方法的食品安全狀態綜合評價［J］.中國食品學報，2006，6（6）：64-69.

［4］許保海.模糊貼近度方法在食品安全分析評價中的應用［J］.科技創新導報，2012（26）：17-19.

［5］劉於勛.食品安全綜合評價指標體系的層次與灰色分析［J］.河南工業大學學報：自然科學版，2007，28（5）：53-57.

［6］謝 鋒，李占彬，宋光林，等.食品安全分析評價的未確知測度模型［J］.貴州科學，2011，29（6）：85-88.

［7］蔡 強，王君君，李海生，等.基于神經網絡的食品安全評價模型構建研究［J］.食品科學技術學報，2014，32（1）：69-76.

［8］閆志軍，馬 洲，于 欣，等.基于可拓理論的食品安全狀態評價及在出口食品安全監管中的應用［J］.食品工業科技，2016（3）：295-298.

［9］趙克勤.集對分析及其初步應用［M］.杭州：浙江科學技術出版社，2000.

［10］汪明武，金菊良，周玉良.集對分析耦合方法與應用［M］.北京：科學出版社，2014.

Application of Connection Membership Degree for the Evaluation of Food Safety

Wang Yan
（Hefei No.1 High School， Hefei 230601， China）

The evaluation of food safety is a complex uncertainty problem involving various factors of uncertainty and variability. Herein， based on set pair analysis theory， a novel model was discussed to analyze the uncertainty， deficiency and limitation of obtained indicator information. In this model， the connection membership degree was introduced to depict the identical-discrepancy-contrary relationships between evaluation samples and classification standards. And integration amounts of connection numbers were combined with indicator weights to determine food safety state. The results from the case study and comparison with other methods show that the model proposed here is effective and feasible for the food safety evaluation， and the result is more objective and clear.

Food safety； Evaluation； Set pair analysis； Connection membership degree

F403.8

10.16736/j.cnki.cn41-1434/ts.2016.12.042

國家自然科學基金資助項目（編號：41172274，71273081）。

汪衍（1999-），男，安徽歙縣人；主要研究方向為不確定性分析與應用。