神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)下的食品安全監(jiān)管

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摘要：從闡述中國(guó)食品安全監(jiān)管模式經(jīng)歷的幾個(gè)重要時(shí)期著手，分析了當(dāng)前中國(guó)食品安全監(jiān)管存在的不足，指出應(yīng)借鑒美國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家較為成熟的監(jiān)管策略，將大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)應(yīng)用于食品安全監(jiān)管中，使數(shù)據(jù)信息更具時(shí)效性和公開性；提出了將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用于食品檢測(cè)數(shù)據(jù)分析中，實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)某類食品在之后多個(gè)監(jiān)管周期內(nèi)的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)，提高對(duì)食品安全事故的預(yù)警能力。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；食品安全；監(jiān)管

近年來(lái)中國(guó)的食品行業(yè)運(yùn)行狀況得到了空前發(fā)展。2019年上半年，全國(guó)規(guī)模以上食品企業(yè)工業(yè)增加值保持穩(wěn)定增長(zhǎng)，其中農(nóng)副食品加工業(yè)累計(jì)同比增長(zhǎng)4．7％，食品制造業(yè)累計(jì)同比增長(zhǎng)5．5％；全國(guó)規(guī)模以上食品工業(yè)企業(yè)營(yíng)業(yè)收入39311．4億元，同比增長(zhǎng)5．0％；利潤(rùn)總額2710．1億元，同比增長(zhǎng)10．0％。在經(jīng)濟(jì)效益增長(zhǎng)的同時(shí)，存在的食品安全問(wèn)題也逐漸凸顯，受到了公眾的廣泛關(guān)注，國(guó)家對(duì)于食品安全的監(jiān)管也愈發(fā)深入［1］。中國(guó)對(duì)于食品安全問(wèn)題的監(jiān)管一直處于不斷發(fā)展階段，近幾十年來(lái)從監(jiān)管模式上也有了一定的革新和突破。但是在如今大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，食品信息數(shù)據(jù)越來(lái)越龐大，也越來(lái)越復(fù)雜，有必要順應(yīng)時(shí)代、結(jié)合新型技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)的食品安全監(jiān)管模式進(jìn)行優(yōu)化［2］。對(duì)于由不同地區(qū)、機(jī)構(gòu)采集到的食品信息數(shù)據(jù)，如何進(jìn)行系統(tǒng)化的匯總和整理，并從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患問(wèn)題，及時(shí)向公眾預(yù)警已非常迫切。目前，在中國(guó)乳制品質(zhì)量安全評(píng)價(jià)中已應(yīng)用了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)模型，通過(guò)訓(xùn)練設(shè)置相應(yīng)的參數(shù)，更客觀地反映中國(guó)乳制品質(zhì)量的實(shí)際情況［3］。而通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和分析，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)信息共享，發(fā)揮計(jì)算機(jī)的高速運(yùn)算能力和信息處理能力，對(duì)于食品安全的監(jiān)管來(lái)說(shuō)是一個(gè)新的突破。因此，文章擬對(duì)大數(shù)據(jù)環(huán)境下的食品安全監(jiān)管問(wèn)題進(jìn)行分析，旨在為推進(jìn)中國(guó)大數(shù)據(jù)食品安全監(jiān)管模式的理論完善及實(shí)踐應(yīng)用提供依據(jù)。

1食品安全監(jiān)管

1．1傳統(tǒng)食品安全監(jiān)管模式

目前對(duì)食品安全監(jiān)管最確切的定義是一項(xiàng)國(guó)家政府等職能部門對(duì)食品生產(chǎn)、加工、流通企業(yè)的食品安全進(jìn)行監(jiān)督和管理的干預(yù)控制活動(dòng)，包括對(duì)食品生產(chǎn)加工及流通環(huán)節(jié)的日常監(jiān)管、食品質(zhì)量安全市場(chǎng)準(zhǔn)入制度的規(guī)范管理，以及對(duì)食品生產(chǎn)質(zhì)量不達(dá)標(biāo)等違法行為的查處［4］。隨著時(shí)代的變遷，食品安全問(wèn)題也在不斷更新和演變，中國(guó)在食品安全的監(jiān)管方面也經(jīng)歷了幾個(gè)典型時(shí)期。由圖1可知，中國(guó)的食品安全監(jiān)管經(jīng)歷了從無(wú)到有、從單一部門到多部門再到單一部門的演變。20世紀(jì)90年代，中國(guó)進(jìn)入了多部門同時(shí)監(jiān)管食品安全的“九龍治水”時(shí)期，此時(shí)的監(jiān)管模式較為混亂；2009—2013年，新增了國(guó)務(wù)院食品安全委員會(huì)，被稱為“九加一”時(shí)期；2013—2018年，食品安全監(jiān)管的主要機(jī)構(gòu)確定為國(guó)家食品藥品監(jiān)督管理總局，與之前相比監(jiān)管力度更強(qiáng)；2018年3月之后，市場(chǎng)監(jiān)督管理局正式成立并由其負(fù)責(zé)食品安全的監(jiān)管，消除了以往監(jiān)管模式中各個(gè)環(huán)節(jié)存在壁壘的問(wèn)題。雖然中國(guó)食品安全監(jiān)管模式經(jīng)過(guò)不斷的完善，在一定程度上控制了中國(guó)食品安全事故的發(fā)生狀況，但并未從根本上有效解決食品安全問(wèn)題。尤其是在信息化的大數(shù)據(jù)時(shí)代，食品安全相關(guān)的社會(huì)主體數(shù)量大、分布廣，食品安全信息碎片化，這也給傳統(tǒng)的監(jiān)管模式帶來(lái)了巨大的困難。目前中國(guó)食品安全的監(jiān)管主要依靠政府部門來(lái)完成，存在監(jiān)管手段傳統(tǒng)單一的問(wèn)題，通常是采取人工監(jiān)管和以罰代管的手段，并且人工監(jiān)管成本高、監(jiān)管效率低。

1．2大數(shù)據(jù)下的食品安全監(jiān)管

當(dāng)今社會(huì)的信息化水平越來(lái)越發(fā)達(dá)，隨之而來(lái)的是各個(gè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)也呈指數(shù)式增長(zhǎng)，各個(gè)社會(huì)個(gè)體也都有機(jī)會(huì)接觸到海量的信息。但是信息不對(duì)稱，導(dǎo)致大眾對(duì)食品安全的相關(guān)信息越加關(guān)注。運(yùn)用大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)對(duì)食品安全監(jiān)管的優(yōu)化是目前提高監(jiān)管質(zhì)量、解決民生問(wèn)題的重要方向。其中最基本的是要從海量數(shù)據(jù)中篩選有效信息并進(jìn)行整合，從而根據(jù)整體趨勢(shì)預(yù)測(cè)問(wèn)題，做到食品安全事故的“未發(fā)先預(yù)”［5］。美國(guó)政府作為全球范圍內(nèi)對(duì)食品安全監(jiān)管力度最大的機(jī)構(gòu)，在各個(gè)時(shí)期制定的食品監(jiān)管政策也較為靈活，處于領(lǐng)域發(fā)展的引領(lǐng)地位。早在2009年，美國(guó)開發(fā)了商品召回查詢系統(tǒng)，消費(fèi)者可以通過(guò)網(wǎng)站查詢到食品召回的實(shí)時(shí)信息，監(jiān)管部門在檢查過(guò)程中如果發(fā)現(xiàn)存在食品安全隱患，也會(huì)強(qiáng)制召回［6］。2014年，美國(guó)了基于美國(guó)食品藥品監(jiān)督管理局（FDA）數(shù)據(jù)共享平臺(tái)的OpenFDA，該項(xiàng)目是使用以用戶為中心的設(shè)計(jì)流程所創(chuàng)建的，實(shí)現(xiàn)了食品數(shù)據(jù)的公開和交換，并且能夠根據(jù)數(shù)據(jù)發(fā)掘深層次的信息，有效遏制食品安全事故的發(fā)生［7］。由表1可知，與中國(guó)的傳統(tǒng)監(jiān)管模式相比，運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行食品安全監(jiān)管存在非常明顯的優(yōu)勢(shì)?？偟膩?lái)說(shuō)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)管，不僅能夠確保每一個(gè)問(wèn)題食品的追根溯源；同時(shí)也有利于監(jiān)管部門通過(guò)大數(shù)據(jù)進(jìn)行提前預(yù)警和精準(zhǔn)監(jiān)管。

2數(shù)據(jù)挖掘：食品安全風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警

2．1食品數(shù)據(jù)的采集與信息共享

在食品安全監(jiān)管領(lǐng)域運(yùn)用大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)，最核心的是通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘的方法消除數(shù)據(jù)與知識(shí)之間的鴻溝，使數(shù)據(jù)以知識(shí)的形式體現(xiàn)?；跀?shù)據(jù)挖掘所得信息的有效性和前瞻性特點(diǎn)，可以根據(jù)以往的信息對(duì)未來(lái)可能的食品安全隱患時(shí)間進(jìn)行預(yù)測(cè)，開展有效的預(yù)防管理措施。歐美一些發(fā)達(dá)國(guó)家在數(shù)據(jù)挖掘的運(yùn)用方面較中國(guó)更加成熟，尤其是在食品數(shù)據(jù)的采集、整合與共享環(huán)節(jié)都非常規(guī)范和成熟。美國(guó)在2011年已構(gòu)建了食品安全監(jiān)管的網(wǎng)絡(luò)體系，其下屬的5個(gè)機(jī)構(gòu)協(xié)同進(jìn)行監(jiān)管（見圖2）。在食品安全數(shù)據(jù)方面，歐美以及日本等發(fā)達(dá)國(guó)家的開放程度較高，能夠保證相關(guān)數(shù)據(jù)對(duì)成員單位及社會(huì)大眾等持續(xù)開放。尤其是美國(guó)基于搜索的應(yīng)用程序OpenFDA開發(fā)后，食品生產(chǎn)企業(yè)、公眾、專家、媒體等社會(huì)各界都可以進(jìn)行食品數(shù)據(jù)、檢測(cè)報(bào)告的檢索和使用。據(jù)統(tǒng)計(jì)［8］，截止到2017年，在OpenFDA上注冊(cè)的用戶已高達(dá)13000多個(gè)。許多軟件在開發(fā)時(shí)也盡可能與OpenFDA相鏈接，為用戶提供全面、便捷的食品相關(guān)報(bào)告與檢索服務(wù)。OpenFDA數(shù)據(jù)庫(kù)的開放使公眾更直接地參與食品監(jiān)管活動(dòng)中，在調(diào)動(dòng)社會(huì)各界參與食品監(jiān)管積極性的同時(shí)，也提升了全面監(jiān)管的效率和質(zhì)量。OpenFDA項(xiàng)目由開放的數(shù)據(jù)（原始數(shù)據(jù)下載）、開放的源代碼（可檢索的、開放的應(yīng)用程序編程接口）和開放的社區(qū)（技術(shù)文檔和應(yīng)用實(shí)例的交流平臺(tái)）3部分組成，最終的產(chǎn)品是形成第三方開發(fā)的手機(jī)軟件。OpenFDA項(xiàng)目基于云平臺(tái)技術(shù)，可自動(dòng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更新；數(shù)據(jù)獲取方式分為網(wǎng)頁(yè)和應(yīng)用程序編程接口2種。在建立數(shù)據(jù)共享平臺(tái)的基礎(chǔ)上，一方面FDA開發(fā)手機(jī)軟件加強(qiáng)信息交流，進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)交換并探索公共網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的開發(fā)；另一方面，企業(yè)與研究機(jī)構(gòu)利用FDA的開放數(shù)據(jù)，創(chuàng)造性地開發(fā)了數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值和研究?jī)r(jià)值。

2．2基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘方式

各食品監(jiān)管部門的職能不同，因此建設(shè)了很多業(yè)務(wù)系統(tǒng)，使食品監(jiān)管部門的監(jiān)管效率大幅提升。但對(duì)于積累的大量類型多樣的食品監(jiān)管數(shù)據(jù)，只有很少一部分被開發(fā)利用。構(gòu)建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的食品安全預(yù)警模型，能夠有效識(shí)別、記憶、預(yù)測(cè)食品安全監(jiān)測(cè)得到的日常數(shù)據(jù)中的危險(xiǎn)特征，這對(duì)于食品安全監(jiān)管來(lái)說(shuō)能夠從源頭規(guī)避危險(xiǎn)因素。數(shù)據(jù)挖掘作為一種新型的技術(shù)，所挖掘到的信息具有前瞻性。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析會(huì)忽視一些潛在信息，而通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠透過(guò)事件的表象發(fā)現(xiàn)隱藏在背后的細(xì)節(jié)，從而找到潛藏的規(guī)律，以及看似無(wú)關(guān)事物之間背后的聯(lián)系，用此來(lái)對(duì)未來(lái)的事件進(jìn)行預(yù)測(cè)。數(shù)據(jù)挖掘作為一個(gè)發(fā)展平臺(tái)，后續(xù)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的研究也為數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展提供了工具，二者之間的關(guān)系如圖3所示。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的一種重要工具，在一定程度上受到了生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的啟發(fā)，是由一系列簡(jiǎn)單單元相互密集連接構(gòu)成，網(wǎng)絡(luò)中的每一個(gè)單元有一定數(shù)量的實(shí)值輸入，并產(chǎn)生單一的實(shí)數(shù)值輸出。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠有效地學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤，通過(guò)大批次地訓(xùn)練尋找隱藏的潛在規(guī)律［9］。隨著研究的不斷深入和應(yīng)用領(lǐng)域的不斷擴(kuò)大，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)發(fā)展至近10種［10］。ANN不需要有非常確切的輸入與輸出間的假設(shè)關(guān)系，并且網(wǎng)絡(luò)內(nèi)各單元的權(quán)值通過(guò)自身的訓(xùn)練即可得到。對(duì)于食品安全檢測(cè)數(shù)據(jù)而言，檢測(cè)指標(biāo)較多，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在面對(duì)這樣數(shù)據(jù)量大的情況時(shí)，隨著訓(xùn)練集的增加，分類器也越準(zhǔn)確。尤其是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身具有較高的容錯(cuò)性，自動(dòng)修正誤差的能力強(qiáng)，通過(guò)將食品信息數(shù)據(jù)輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，進(jìn)行數(shù)據(jù)運(yùn)行、調(diào)整等一系列過(guò)程，實(shí)現(xiàn)對(duì)食品質(zhì)量安全的評(píng)價(jià)。即便是面對(duì)食品信息采集過(guò)程中存在的數(shù)據(jù)不完整情況，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可以從現(xiàn)有的部分?jǐn)?shù)據(jù)中學(xué)習(xí)潛在規(guī)律，并通過(guò)自身的權(quán)值調(diào)整進(jìn)行規(guī)律學(xué)習(xí)，從而構(gòu)造出健壯的模型。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程包括向前計(jì)算和誤差反向傳播兩個(gè)過(guò)程。向前計(jì)算時(shí)，從輸入層開始對(duì)輸入逐級(jí)計(jì)算，最終傳向輸出層；當(dāng)輸出層未得到預(yù)期輸出時(shí)，則開始進(jìn)行誤差反向傳播，逆向逐級(jí)對(duì)網(wǎng)絡(luò)中各層的權(quán)值進(jìn)行調(diào)整，到達(dá)輸入層后再開始向前計(jì)算過(guò)程［11］。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的兩個(gè)過(guò)程反復(fù)進(jìn)行，直至網(wǎng)絡(luò)誤差最小時(shí)完成整個(gè)學(xué)習(xí)過(guò)程。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)典結(jié)構(gòu)如圖4所示。在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，輸入層的節(jié)點(diǎn)數(shù)由影響因素決定，文中討論的是食品安全監(jiān)管，因此輸入的節(jié)點(diǎn)即為食品安全檢測(cè)的所有指標(biāo)，采用評(píng)價(jià)等級(jí)數(shù)值作為輸出。隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定依據(jù)“滿足精度條件的同時(shí)使網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)盡量緊湊，減小誤差”。文中建立的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)輸入變量，選擇雙曲對(duì)數(shù)函數(shù)tansig為輸入層與隱層間的傳輸函數(shù)，線性函數(shù)purelin為隱層與輸出層間的傳輸函數(shù)，使用批量訓(xùn)練方法進(jìn)行權(quán)值調(diào)整。實(shí)際應(yīng)用中，將已有的食品檢測(cè)數(shù)據(jù)作為輸入，將其對(duì)應(yīng)的食品安全風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)作為輸出，進(jìn)一步訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成函數(shù)的最優(yōu)擬合，最終實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)某類食品在之后多個(gè)監(jiān)管周期內(nèi)的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)，提前發(fā)出預(yù)警。

2．3中國(guó)食品安全監(jiān)管的對(duì)策建議

在大數(shù)據(jù)監(jiān)管的新體系下，中國(guó)傳統(tǒng)的食品監(jiān)管模式已無(wú)法適應(yīng)日益復(fù)雜的食品鏈路環(huán)境，對(duì)于食品安全的監(jiān)管也應(yīng)與時(shí)俱進(jìn)，結(jié)合大數(shù)據(jù)不斷進(jìn)行優(yōu)化。借鑒國(guó)外的經(jīng)驗(yàn)，中國(guó)在食品監(jiān)管方面應(yīng)充分利用新一代信息技術(shù)，實(shí)現(xiàn)智能化的監(jiān)管流程。作為智能技術(shù)的研發(fā)者，首先應(yīng)將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用流程在相關(guān)部門進(jìn)行說(shuō)明，通過(guò)前期應(yīng)用數(shù)據(jù)證實(shí)其在食品安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管中的有效性。其次，對(duì)于實(shí)際應(yīng)用效果進(jìn)行實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)分析，了解監(jiān)管部門的政策及需求，不斷對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，以應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)類型不斷豐富的食品安全數(shù)據(jù)信息。（1）政府應(yīng)當(dāng)完善綜合數(shù)據(jù)庫(kù)的建設(shè)，將碎片化信息整合起來(lái)，實(shí)現(xiàn)各部門之間數(shù)據(jù)的整合與共享，最終形成一個(gè)大型數(shù)據(jù)庫(kù)。在此過(guò)程中，政府可以發(fā)揮激勵(lì)企業(yè)、流通方主動(dòng)提交食品數(shù)據(jù)的職能，進(jìn)而整合各個(gè)監(jiān)管主體的信息。（2）監(jiān)管部門應(yīng)做到主動(dòng)公開食品數(shù)據(jù)庫(kù)的信息，為社會(huì)大眾提供便捷的數(shù)據(jù)檢索服務(wù)，促進(jìn)食品安全監(jiān)管的全民參與。也只有政府真正做到數(shù)據(jù)公開共享，才能推進(jìn)數(shù)據(jù)的有效應(yīng)用。此外，借鑒歐洲食品安全局（EFSA）利用數(shù)據(jù)制定了行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的經(jīng)驗(yàn)，中國(guó)也需要充分運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建一套系統(tǒng)的食品安全事故風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別系統(tǒng)，并及時(shí)通報(bào)相關(guān)安全隱患?？偟膩?lái)說(shuō)，食品安全監(jiān)管涉及生產(chǎn)、加工、流通、銷售等一系列復(fù)雜的過(guò)程，利用大數(shù)據(jù)對(duì)海量的食品安全相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析，探究其中的規(guī)律，為科學(xué)有效地監(jiān)管提供依據(jù)。通過(guò)與數(shù)據(jù)共享、云平臺(tái)等信息技術(shù)相結(jié)合，對(duì)食品大數(shù)據(jù)進(jìn)行創(chuàng)新化的規(guī)范整合，打造數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。

3結(jié)論

大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨為各個(gè)行業(yè)的發(fā)展提供了更多的可能性。對(duì)于食品安全問(wèn)題來(lái)說(shuō)，關(guān)乎到最基礎(chǔ)的民生問(wèn)題，在這一領(lǐng)域應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，能夠形成多中心共同治理的食品安全監(jiān)管模式。以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的食品安全監(jiān)管模式結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，使食品安全信息能夠在數(shù)據(jù)中心整合，進(jìn)而再通過(guò)更深入的數(shù)據(jù)挖掘?qū)撛谝?guī)律進(jìn)行探究，強(qiáng)化了食品監(jiān)管的針對(duì)性，提高了對(duì)食品安全事故的預(yù)警能力。

作者：孟慶杰 堯海昌 單位：南京工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院副教授