基于因子分析的食品监管风险评价模型研究

为了探求影响食品监管风险的主要影响因素,建立一套适合我国食品监管现状的风险评价模型,本文基于可获得的政府食品安全的监管、统计年鉴、百度指数等相关数据,建立以食品品类为研究对象的食品监管风险评价指标体系。收集了2014年消费者关注的十大类食品的相关数据,采用SPSS软件进行因子分析,找到公因子,以因子得分作为食品品类风险项目的综合评价值并对其风险进行排序,划分风险等级。通过该模型的应用可实现对食品品类的预警功能,并溯源风险产生的因素,为政府基于风险在有限的监管资源下制定有效的食品安全监管计划及控制措施提供科学方法。      

生鲜紫薯花青素等多品质参数的可见-近红外快速无损检测

基于实验室自行搭建的可见-近红外光谱系统,以市售生鲜紫薯为研究对象,探讨其花青素、可溶性固形物（soluble solid contents,SSC）以及总糖（total sugars,TS）的同时快速无损检测方法。对紫薯原始光谱进行SG（Savitzky-Golay）平滑、标准正态变量变换以及一阶求导预处理,然后用偏最小二乘回归法进行建模分析。对于花青素和TS,经SG平滑结合一阶求导预处理的模型预测效果最佳;对于SSC,经SNV预处理的模型预测效果最好。针对紫薯各参数最佳预处理光谱采用竞争性自适应加权算法进行波长筛选,再次建立模型。花青素模型预测集的相关系数为0.942 1,预测均方根误差（root mean square error of prediction,RMSEP）为0.225?9?mg/g;SSC模型预测集相关系数为0.943?1,RMSEP为0.878?7?°Brix;TS模型预测集的相关系数为0.925?3,RMSEP为0.244?3%。结果显示,利用可见-近红外光谱可以实现对生鲜紫薯的花青素、SSC以及TS的同时快速无损检测,对生鲜紫薯品质的快速无损检测分选有着重要的实用意义。