基于云模型的食品安全监理风险评估研究

庞红美，刘宏志

（北京工商大学计算机与信息工程学院，北京 100048）

基于云模型的食品安全监理风险评估研究

庞红美，刘宏志*

（北京工商大学计算机与信息工程学院，北京 100048）

为了及时预测食品安全问题，降低食品安全风险，通过分析并建立3层影响食品安全的风险因素体系，利用云模型来消除食品安全风险评估过程中的模糊性和随机性，用赋权法确定指标权重集，最后利用模糊法计算风险等级结果，从而实现对评估对象的风险等级的预测。

食品安全；云模型；风险评估

随着生活水平的进一步提高，人们对食品质量与安全问题更加敏感，尤其对时有发生的食品污染问题更加关注，因此，确保食品安全成为一个亟待解决的问题。食品安全问题防不胜防，为了尽可能降低食品安全风险，加强食品安全风险评估尤为重要，进而需要对食品安全状况进行科学合理的评价。本文借鉴信息工程监理机制［1］，构建了3层食品安全风险评估指标体系，利用云模型理论［2 -3］，通过分析与统计食品中的危险源，对食品安全风险进行分析评估，可以及时发现食品安全问题，降低召回成本和不良影响。

1 云模型理论

云模型是定性概念与其数值表示之间的不确定性转换模型，反映了自然语言概念的模糊性和随机性，其由3个数值特征来表示，分别是期望、熵和超熵，图1为云模型数字特征［4 -5］。

2 食品安全风险识别

图1 云模型数字特征Fig.1 Numerical characteristics of cloud model

要想进行风险评估，首先应对食品安全进行风险识别，然后预测可能发生的风险，进一步分析风险因子，健全风险因素指标，进而对其进行有效的食品风险预测。

根据美国农业经济学家的观点，将影响食品安全的主要因素分为6个方面，并逐个分析出影响每个方面的风险因素，建立3层风险评估模型［6］。

采用层次分析法建立3层指标体系，如表1，从造成食品安全问题的危害因素中，找出相应的评价危害的指标。详细分析风险因素指标，以全面性为首要原则，尽可能全面地找出影响食品安全风险的指标，做到全方位考虑问题，防止重要指标的遗漏［7 -11］。

第一层:食品安全风险度。是食品安全风险的最终值，结果越高，说明该种食品出现风险的概率越大，容易出现食品安全问题，应该引起注意。

表1 影响食品安全的风险指标Tab.1 Risk indicators of food safety

第二层:是影响食品安全问题的6个主要因素，总体上概括了影响风险的可能性因素，结果值越高，说明该方面出现风险的概率越大。

第三层:是本指标体系中详细的、主要的评价指标，详细列出了影响风险高低的风险子因素，便于进行观察和评估。

3 云模型的模糊综合评判法

风险评估流程见图2。首先详细分析风险，尽可能全面地描述因素集和评语集；其次确定权重，得到不同风险因子指标的权重，用逆向云发生器生成综合评判矩阵和权系数矩阵；最后通过模糊法得到评价云，与评语云进行比较分析，通过分析二者之间图形的重复度，得到最终的风险评估结果。

3.1 评语云模型的建立

常见的云模型为正态云模型，用正态云来表达评语。由于评语集总是有“优、良、差”这种评语组成。其中评语“优”和“差”这两个评语属于单边约束，它们对应的满意度范围只有上限值或下限值。评语“良”，它介于优和差之间，属于双边约束。对于双边约束的评语，在使用云模型来描述时，参数确定的计算方式见式（1）。

图2 基于云模型的风险评估流程Fig.2 Flow chart of risk assessment based on cloud model

评语集和二级指标和三级指标都用5个等级来表达。即V =｛V1，V2，V3，V4，V5）=｛高，较高，一般，较低，低），其对应的评分区间为:［10，9）、［9，8）、［8，6）、［6，4）、［4，0］，根据式（1）得到对应云模型如表2。

表2 评语云模型Tab.2 Comments of cloud model

3.2 确定评价因素和评语集

评价因素是直接或间接决定风险评估好坏的要素，表1为食品安全风险评估的评价指标，评价对象的风险因素集U =｛u1，u2，…，un｝，风险因素的权重系数矩阵为W =｛w1，w2，…，wn｝，评语对象的综合评判矩阵为R =（r1，r2，…，rn）T。在风险评估法中，利用云模型计算综合评判矩阵，而权系数矩阵则根据实际情况采用赋权法，权系数同样用云模型来表示。

3.3 计算综合评判矩阵

在基于云的风险评估法中［12 -15］，利用云来计算相应的综合评判矩阵。统计专家打分得到样本值，并将统计的样本值输入到逆向云发生器模型中，然后将其转换成云模型的3个数字特征表征的参数（Ex，En，He）。

则综合评判矩阵为:

3.4 计算风险评估值

利用模糊综合计算算子对风险评估值进行计算如式（3）。

计算所得的B = W。R =（Ex，En，He）是一个评估云模型，也是评估对象的最终风险等级。

4 试验仿真

4.1 基于云模型和模糊综合评价法的案例分析

本试验对某个牛奶制品的安全进行风险评估，表3是评委对各个风险指标的评分，经计算可以得到评估对象的权系数矩阵W和综合评判矩阵R。

表3 评委评分表Tab.3 Judging forms 分

则权系数矩阵为:

则综合评判矩阵为:

由模糊综合计算算子B = W。R =（Ex，En，He）。计算风险的云模型值为:B =（3.232，0.598，0.168），结果见图3。

图3 风险云模型结果Fig.3 Results of risk cloud model

由计算得到的云模型图3可以看出本项目的风险值是3.232，对照风险等级表可以看出此评估对象的风险属于低风险，食品较安全，可以放心饮用。

4.2 与常规模糊综合评价法的比较

由评分表3可得出第二级模糊综合评判矩阵。

R1=（2.8，4.6，4.4），R2=（4.1，2.8，4.4），

R3=（3.1，3.0，2.8），R4=（2.4，2.8，2.2），

R5=（2.5，3.2，3.3，2.9），R6=（3.3，2.5）。

第一层模糊权重集:

W =（0.3，0.1，0.2，0.1，0.2，0.1）T。

第二层模糊权重集:

W1=（0.4，0.3，0.3）T，W2=（0.4，0.4，0.2）T，

W3=（0.4，0.3，0.3）T，W4=（0.5，0.3，0.2）T，

W5=（0.2，0.2，0.3，0.3）T，W6=（0.5，0.5）T。

由模糊合成算子得出:B1= 3.82，B2= 3.64，B3=2.98，B4=2.48，B5=3.00，B6=2.90。

对照风险等级表可以看出此评估对象的风险属于低风险，与基于云模型的模糊综合评价法得到的结果一致，但相比与常规的模糊评价法，本文提出的基于云模型的模糊综合评价法的优点是:基于云模型的模糊综合评价法得到的结果由3个数值共同表达，能够体现其波动性和随机性，而常规模糊评价法所得的结果只是简化为一个数值，不能体现模糊的本质。

5 结束语

本研究从食品安全角度出发，结合云模型和模糊综合评判法，考虑到风险评估具有模糊性和随机性，可以利用云模型有效地处理评估过程中的不确定性，最后通过实例验证了基于云模型的信息工程监理评估方法的可行性。

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Study on Food Safety Surveillance and Risk Assessment Based on Cloud Model

PANG Hongmei，LIU Hongzhi*
（School of Computer and Information Engineering，Beijing Technology and Business University，Beijing 100048，China）

In order to predict the problems of food safety in time and reduce the food safety risks，this study analyzed and established the risk factors system of food safety in three layers.The cloud model was used to eliminate the fuzziness and randomness in the process of food safety risk assessment and determinate the index weight set by using analytic hierarchy process.Moreover，the fuzzy comprehensive evaluation method was used to calculate the risk level results to realize the risk assessment of the object.

food safety；cloud model；risk assessment

檀彩莲）

TS206.1；R155；TP18

A

10.3969/ j.issn.2095-6002.2016.03.014

2095-6002（2016）03-0090-05

庞红美，刘宏志.基于云模型的食品安全监理风险评估研究［J］.食品科学技术学报，2016，34（3）:90 -94.

PANG Hongmei，LIU Hongzhi.Study on food safety surveillance and risk assessment based on cloud model［J］.Journal of Food Science and Technology，2016，34（3）:90 -94.

2015 -10 -20

北京市属高等学校科学技术与研究生教育创新工程建设项目（PXM2014_014213_000043）。

庞红美，女，硕士研究生，研究方向为信息工程与食品安全监理；*刘宏志，男，教授，博士，主要从事信息工程监理、电子商务与电子政务等方面的研究工作。通信作者。