[发明专利]食品安全风险评估方法

说明书

本发明提供的一种食品安全风险评估方法，包括：S1.采集目标区域内的L个月的食品安全风险评分并根据L个月的食品安全风险评分拟合形成L条风险波动曲线；S2.对L条风险波动曲线进行基于密度的空间聚类，并提取出在不同时间尺度下的风险波动特征；S3.基于引力搜索算法对不同时间尺度下的风险波动特征进行聚类；S4.计算风险波动特征聚类后的评价指标CDI，其中，评价指标CDI为聚类离散度；S5.重复步骤S3‑S4，筛选出评价指标CDI中最小值所对应的风险波动波动曲线作为风险评估结果，通过上述方法，能够对目标区域的安全风险进行准确评估，从而能够超出异常范围的视频进行及时告警，从而利于对食品安全风险进行准确有效的监管。

技术领域

本发明涉及一种风险评估方法，尤其涉及一种食品安全风险评估方法。

背景技术

随着大数据设备及技术的发展，对食品安全的检测和检测数据的大批量存储分析成为了可能。作为人民生活的重要组成部分，食品安全称为人们最关心的环节，然而，现有技术中，还没有一种有效的手段对食品安全风险进行有效的评估。

因此，为了解决上述技术问题，亟需提出一种新的技术手段。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提供一种食品安全风险评估方法，能够对目标区域的安全风险进行准确评估，从而能够超出异常范围的视频进行及时告警，从而利于对食品安全风险进行准确有效的监管。

本发明提供的一种食品安全风险评估方法，包括以下步骤：

S1.采集目标区域内的L个月的食品安全风险评分并根据L个月的食品安全风险评分拟合形成L条风险波动曲线；

S2.对L条风险波动曲线进行基于密度的空间聚类，并提取出在不同时间尺度下的风险波动特征；

S3.基于引力搜索算法对不同时间尺度下的风险波动特征进行聚类；

S4.计算风险波动特征聚类后的评价指标CDI；

S5.重复步骤S3-S4，筛选出评价指标CDI中最小值所对应的风险波动波动曲线作为风险评估结果。

进一步，步骤S2中，基于密度的空间聚类为具有噪声的基于密度的空间聚类，其参数搜索半径为ε通过如下公式计算：

其中，P_max为L个月内的最大风险值，S为L个月中的一个月内风险数据的采样点个数。

进一步，步骤S2中，在不同时间尺度下的风险波动特征包括：

S21.将一个月分为三个阶段，其中，一个月中：1-10日为第一阶段，11-20日为第二阶段，大于20日之后的时间为第三阶段；

S22.计算一个月的三个阶段相对于全年的平均风险

其中，q＝1,2,3，分别对应于三个阶段；P_q为一个月中第q个阶段的平均风险，为全年的平均风险；

S23.计算全年的相对平均风险标准差σ：

其中，σ_q为一个月中的第q个阶段的平均风险标准差；

S24.计算风险波动曲线的四季平均相关系数

其中，为一年中第p个季节的风险波动值，为一年中第p个季节的平均风险值，为第h个季节的风险波动值，为第h个季节的平均风险波动值；h＝1,2,3,4；p＝1,2,3,4，其中，1表示春节，2表示夏季，3表示秋季，4表示冬季；

S25.构建风险波动特征向量

进一步，步骤S3中，基于引力搜索算法对不同时间尺度下的风险波动特征进行聚类具体包括：