基于MIV-BP神经网络的原料奶质量安全评价研究  

Research on the Evaluation of Raw Milk Quality and Safety based on BP Neural Network

作　　者：皮晓慧 王艳华[1] PI Xiao-hui WANG Yan-hua(Jilin Agricultural University, College of Economics and Management, Jilin Changchun 130118, China)

机构地区：[1]吉林农业大学经济管理学院,吉林长春130118

出　　处：《中国畜牧杂志》2016年第20期45-50,共6页Chinese Journal of Animal Science

基　　金：吉林省科技发展计划项目(20140418046FG);吉林省教育厅"十二五"社科研究项目(吉教科文合字[2014]第36号)

摘　　要：文章基于原料奶生产供应链角度,构建了原料奶质量安全评价体系,建立了适合原料奶质量安全评价的BP神经网络模型,并通过收集样本数据对已构建的模型进行训练及仿真测试。测试结果显示本文构建的3层BP神经网络模型应用于原料奶质量安全评价中具有一定的可行性与现实意义,因此调用已训练稳定的BP神经网络模型对吉林省原料奶质量安全水平进行评价,结果显示吉林省原料奶质量安全水平尚处于良好阶段,并运用MIV法进一步分析、甄别影响我国原料奶质量安全的关键因素,以期为加强吉林省原料奶质量安全提供依据。Based on the viewpoint of raw milk production supply chain,the article builds the evaluation system of raw milk quality and security,establishes the BP neural network model for raw milk quality and safety evaluation,trains and tests the BP neural network model by collecting sample data.Test results showed that the construction of the three layers BP neural network model applied to the raw milk quality and safety evaluation has certain feasibility and practical significance,then this article use the MIV method to analysis of the key factors affecting the quality and safety of raw milk in China further,and put forward feasible countermeasures and suggestions.

关 键 词：原料奶 BP神经网络 MIV 吉林省 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] F326.3[自动化与计算机技术—控制科学与工程]