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

閆志軍,馬　洲,于　欣,杜樹新

(1.太原科技大學電子信息工程學院,山西太原 030024;2.浙江大學寧波理工學院信息科學與工程學院,浙江寧波 315100)

?

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

閆志軍1,馬洲2,于欣2,杜樹新2

(1.太原科技大學電子信息工程學院,山西太原 030024;2.浙江大學寧波理工學院信息科學與工程學院,浙江寧波 315100)

文章提出基于可拓理論進行食品安全狀態評價,首先將食品安全狀態劃分為不同等級,并確定評價特征變量,并由此建立特征經典域和節域,確定各特征的權重,再計算食品中各危害因子(即檢測項目)的關聯函數,得到各個危害因子的安全狀態等級。論文中,對某沿海出入境檢驗檢驗局2014年黃酒進行食品安全狀態的評估,監管人員可以根據評價結果確定高危害因子,為以后的監管提供決策依據。

食品安全狀態評價,可拓理論,食品安全監管

食品安全狀態評價是針對食品中對人體健康帶來影響的危害物的檢測數據,評價食品的安全狀態等級[1-2]。在食品安全監管中,針對日常監管所采集的大量檢測數據,進行食品安全狀態評價,從而為食品安全監管者提供決策依據。近年來國內外學者提出過一些評價進食品安全狀態的方法。主要有指標打分法[3],模糊評價方法[4],暴露評估方法[5]等。

指標打分法是指通過大量專家對各個風險指標分別評價,結合各風險指標的權重值獲得風險結果。這種評價方法過度依賴于各個專家主觀判斷,使評價結果帶有較強的主觀性,從而導致評價結果精度不高,因此這些評價方法在實際應用中具有一定的局限性,不能夠利用日常的食品安全檢測數據進行評價。

模糊評價法是一種基于模糊數學的綜合評標方法。基于模糊評價的食品安全風險評估,采用模糊集合理論將危害物的污染程度模糊化,通過對評價等級的劃分,可以顧及對象的層次性,使得評價標準、影響因素的模糊性得以體現,但模糊綜合評價所擅長處理的評價指標是模糊的非量化指標,對于可量化的指標通過模糊化處理后會損失有效信息。

暴露評估是對食品危害物攝入量的定性或定量的估算。優點是理論基礎堅實、評價結果客觀,但其評估指標側重于諸如攝入量、身體健康指標、活動量等且模型只涉及食品攝入量和污染物暴露量。對于食品安全監管部門則更關注的是食品安全的監管風險,其評估指標側重于各類危害物合格率。

本文提出基于可拓理論[6-7]的食品安全狀態評價模型,可拓學中引入了物元、經典域、節域的概念,可以很好的描述食品中各危害物對人體健康造成的危害程度。首先將描述食品危害程度的特征量劃分為不同的等級,并確定各個等級的經典域,再利用1～9標度法確定各個特征量的權重,構建物元評價矩陣,并計算各指標與各等級水平的關聯函數值,從而確定食品中檢測因子隸屬的危害等級,在建立食品安全評價指標時,著重將一些高風險,受關注的危害物納入指標體系,做到有的放矢。基于可拓理論的食品安全狀態評價方法,評價對象具有針對性,通過應用經典域、節域使得評價過程避免了人為的主觀性,評價結果更具有科學性。

1　基于可拓理論的食品安全狀態評價

1.1食品安全狀態評價模型的建立

可拓學中建立了物元,事元和關系元作為可拓學的基本邏輯細胞,這3個基本邏輯細胞可以描述大千世界的所有物元特征和方法,也稱為基元。可以表示為R=(物元,事元,關系元)=(N,C,V)其中物元表示物體的屬性與特征,事元表示物與物之間的相互作用,關系元表示關系之間的相互作用和相互影響。在可拓學中,可以按照一定的計算方式由物元、事元和關系元來建立解決問題的模型,作為構建食品安全狀態評價的方法。

在食品安全狀態評價中,N表示待檢食品的檢測因子,C表示選取的評價特征,V表示評價特征的取值范圍。

式(1)

式中j表示所劃分的j個等級;Nj表示待檢食品第j個檢測因子;c1,c2..cn是選取的評價食品安全狀態的特征量;vj1,vj2，…vjn分別是Nj關于c1,c2…cn所取值的范圍。

1.2評價模型指標體系建立

食品安全狀態評價結果取決于食品中各檢測因子檢測是否合格,以國家檢驗檢疫局相關標準并結合一些文獻來確定食品檢測因子。

圖1食品安全狀態評價指標體系

Fig.1System of evaluation index for food safety state

1.3食品評價特征經典域和節域的確定

根據可拓原理,將評價特征劃分不同的等級,經典域代表各特征符合某一等級所滿足的范圍,假設有n個不同特征,經典域Vji所形成的基元矩陣Rj如式(2)所示,

式(2)

式中j表示所劃分的j個等級;Nj表示第j等級的檢測因子;c1,c2..cn是Nj的n個評價特征;vj1,vj2,…vjn分別是Nj關于c1,c2..cn所取值的范圍,即經典域。表示該屬性的取值范圍,其中,aji表示上限值,bji表示下限值

節域表示的是評價特征可取的最大數值范圍,且節域Vpi及經典域Vji之間滿足Vji?Vpi。同理,可得節域Vpi所形成的基元矩陣Rp如式(3)所示,

式(3)

式中N表示食品檢測因子;vp1,vp2,…vpn分別是N關于c1,c2…cn的取值范圍,即N的節域。表示該屬性的取值范圍,其中,api表示上限值,bpi表示下限值。

1.4評價模型關聯函數確定

待評食品中各檢測因子與各等級水平的關聯函數值按式(4)計算

式(4)

式(5)

待評檢測因子各等級的關聯度Kj(po)為

式(6)

其中,wi是個評價特征的權重

2　可拓評價在出口食品安全監管中的應用

在出口食品日常安全監管工作中,由于食品安全的信息量大、更新快、突發事件多等特點,使監管部門需投入較多的人力,物力和精力,這給監管人員帶來的巨大壓力。基于可拓理論的食品安全狀態評價,通過對檢驗局歷史數據的分析,不僅可以獲得食品安全狀態評價等級,制定科學的監控計劃,而且可以確定出需重點監管的高風險危害物,這樣可以為監管者以后工作提供決策依據,使今后的工作有的放矢,提高食品安全監管的能力和水平。

表1　黃酒特征數據Table 1　The features datas of wine

表2　各特征經典域和節域數據Table 2　The classical fields and whole real fields datas of each feature

表3　采用1-9標度法量化Table 3　1-9 scale method

本文以某出入境檢驗檢疫局2014年1月至2014年12月的出口黃酒日常檢測數據為例進行食品安全狀態等級評價。出口黃酒的日常檢測記錄數近3000條,檢測項目主要包括甲醇、菌落計數、鄰苯二甲酸二異壬酯(DINP)、錳等。

每個檢測項目的衛生標準、結果測量單位等不一致,將每個檢測記錄的檢測值與其標準值的比值X作為每個檢測結果的規范化數據。采用可拓評價時,各個檢測項目的評價指標為不合格率、最大值、方差、平均值、危害度,其中不合格率、最大值、方差、平均值的計算如下:

X=食品數據檢測值/食品數據標準值

不合格率=∑不合格食品數據/∑食品數據

最大值=MAX(X)

方差=VARP(X)

平均值=AVG(X)

危害度是根據LD50(半數致死量,描述有毒物質或輻射的毒性的常用指標)進行評價。

2.1計算黃酒評價特征數據

根據某出入境檢驗局提供的黃酒的歷史數據,進行歸一化處理后,計算各個檢測項目對應的特征數據,如表1所示。

2.2等級劃分以及經典域,節域的建立

根據可拓原理,將描述食品檢測因子危害度的特征量分為Ⅰ(低危害),Ⅱ(較低危害),Ⅲ(中危害),IV(高危害),V(較高危害)5個等級,危險系數從低到高依次排列,建立各特征經典域和節域(見表2)。只有評價等級在III級以下(含III級),可歸納為一般危害,是可以接受的。高于III級的檢測因子屬于高危害項目,是重點檢測項目。

2.3計算特征指標的權重

步驟1:根據標度理論(見表3),構造判斷矩陣A=(aij)n×n,n表示某一層的指標數量,i=1,2,3,...n,j=1,2,3,…n。

表5　黃酒經典域I的關聯度函數Table 5　The Dependent function of the wine classical fields I

根據專家打分和專家經驗建立出口食品安全評價判斷矩陣A,如式(7)

式(7)

表4　各個特征指標的權重Table 4　The weight of each feature

2.4計算關聯度

對黃酒的數據進行關聯度計算分別得到5個經典域的加權關聯度(見表5)。同理,可以得到黃酒經典域Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ,Ⅴ的關聯度函數。

2.5計算安全等級

通過加權關聯度得出食品檢測項目對應的安全等級,得到的最大加權關聯度所對應的等級即是檢測項目所對應的等級(見表6)。

表6　黃酒檢測項目的安全等級Table 6　The wine safety status evaluation level of each test item

從表6可知,甲醇的安全評價等級為I(低危害),菌落計數的安全評價等級為II(較低危害),DINP的安全評價等級為II(較低危害),錳的安全評價等級為II(較低危害),均屬于一般危害項目,這一結果可為監管人員提供決策依據。

3　結論

論文的主要工作在于,將食品安全狀態評價與可拓理論有機地結合起來,應用1～9標度法確定指標權重,再結合評價關聯函數,獲得食品安全狀態評價等級,比傳統依靠專家經驗判斷食品安全性更有效、更具科學性,能夠為食品安全監測者提供很好的決策支持。

[1]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.

[2]錢娟,趙林度.風險分析在食品安全管理中的應用研究[J].物流技術,2009,28(3):20-22.

[3]黃曉娟,劉北林.食品安全風險預警指標體系設計研究[J].哈爾濱商業大學學報(自然科學版),2008,24(5):621-623.

[4]段文仲.模糊綜合評價在檢驗檢疫風險管理中的應用[J].檢驗檢疫科學,2006,16(1):116-118.

[5]林程程,王桂安,黃瓊.非職業人群膳食鎘暴露評估研究進展[J].中國食品衛生雜志,2014(6):130-133.

[6]Steven JW,Martin G de MG,et al.PriorLtisation Scheme to identify Manufactured Organic Chemicals as Potential Contaminants of Food[J].Environment Science and Pollution Research,1996,3(2):89-88.

[7]蔡文,楊春艷.可拓工程[M].北京:科學出版社,2010:18-32.

[8]楊春燕,張勇軍,蔡文.可拓集合及其應用研究[J].數學的實踐與認識,2002,32(2):301-308.

[9]徐圓,馮晶,朱群雄.基于可拓理論的RBF神經網絡研究及其應用[J].控制與決策,2011(11):87-90.

[10]于少波,李新明,劉東.基于可拓理論的裝備參數聚合規則研究[J].兵工自動化,2015(6):26-30.

[11]趙燕偉,周建強,洪歡歡.可拓設計理論方法綜述與展望[J].計算機集成制造系統,2015(5):50-54.

[12]鄧雪,李家銘,曾浩健.層次分析法權重計算方法分析及其應用研究[J].數學的實踐與認識,2012,42(7):93-99.

[13]劉世明,陳建宏,陳惠紅.基于可拓學的檢驗檢疫風險預警模型研究[J].食品與機械,2013(7):263-268.

Food safety evaluation based on the extension method and its application in export food safety supervision

YAN Zhi-jun1,MA Zhou2,YU Xin2,DU Shu-xin2

(1.Taiyuan University of Science and Technology,Taiyuan 030024,China;2. School of Information Science and Engineering,Ningbo Institute of Technology,Zhejiang University,Ningbo 315100,China)

In the proposed methods,the food safety status was divided into difference grades,and some evaluation features were designed,and the classical fields and whole real fields were established for every evaluation feature. And then the weight of each feature was determined,food safety status level for each hazard was obtained by calculating its dependent function. Finally,the wine data of full 2014 year,provided by an Entry-Exit Inspection and Quarantine Bureau,was used to evaluate food safety status. Supervising officer can identify high-hazard factor based on the results of the evaluation and draft scientific regulation basis for the future.

food safety status evaluation;the extension method;food safety supervision

2015-05-19

閆志軍(1986-)，男，碩士研究生，研究方向：智能優化與智能決策，E-mail：yanzhijun869@126.com。

國家質檢總局科研項目資助(2014IK299)。

TS201.6

A

1002-0306(2016)03-0295-04

10.13386/j.issn1002-0306.2016.03.053