一種食品安全風(fēng)險的動態(tài)分層預(yù)警建模方法
【專利摘要】本發(fā)明公布了一種食品安全風(fēng)險的動態(tài)分層預(yù)警建模方法，基于樹形結(jié)構(gòu)和層次分析，將食品安全關(guān)鍵因子關(guān)聯(lián)關(guān)系、預(yù)測條件、預(yù)測指標(biāo)作為因子節(jié)點的屬性，進行樹形關(guān)聯(lián)建模，創(chuàng)建食品安全風(fēng)險的分層預(yù)警模型；包括：確定食品安全風(fēng)險預(yù)警的指標(biāo)體系；建立預(yù)警模型的樹形結(jié)構(gòu)；設(shè)置該層節(jié)點包含的食品安全風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)、計算公式、預(yù)警條件和預(yù)警模式，建立食品安全風(fēng)險的分層預(yù)警模型；得到節(jié)點的預(yù)警預(yù)測狀態(tài)值。本發(fā)明技術(shù)方案用于食品安全風(fēng)險的動態(tài)分層預(yù)警，能夠有效利用資源，降低工作成本，節(jié)約開支，提高食品安全風(fēng)險預(yù)測能力、重大公共安全事件的決策能力和防御能力。
【專利說明】
一種食品安全風(fēng)險的動態(tài)分層預(yù)警建模方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001]本發(fā)明屬于知識工程和人工智能技術(shù)領(lǐng)域，涉及公共安全事件協(xié)作決策方法，尤其涉及一種食品安全風(fēng)險的動態(tài)分層預(yù)警建模方法。
【背景技術(shù)】
[0002]目前，我國食品質(zhì)量安全總體形式不容樂觀，食物中毒和食源性疾病仍然是我國的食品安全的首要問題，重大食品安全事件時有發(fā)生。鑒于當(dāng)前我國食品質(zhì)量安全面臨的嚴峻形式，我國的加工農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全管理必須從目前的“市場抽檢、媒體曝光、事后打擊”的事后管理模式，盡快轉(zhuǎn)變?yōu)椤叭炭刂?、產(chǎn)品追溯、誠信保障、風(fēng)險評價、危害預(yù)警和應(yīng)急響應(yīng)”的事前管理模式。
[0003]數(shù)據(jù)時代的到來，為食品安全評估的決策支持行為帶來了新的沖擊與挑戰(zhàn)。對食品安全進行預(yù)警的現(xiàn)有方法主要包括基于層次分析的預(yù)警方法、基于模糊數(shù)學(xué)的預(yù)警方法、基于Delphi的預(yù)警方法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)警方法和基于時間序列的趨勢預(yù)測?；谏鲜鲱A(yù)警預(yù)測方法可以進行相應(yīng)的食品安全分析，但是，這些預(yù)警方法目前還只是在理論化和形式化方面給出了預(yù)警的計算公式和方法，而缺乏具體的實施方法，且不支持用戶根據(jù)不同的應(yīng)用場景動態(tài)建立預(yù)警模型進而針對食品安全風(fēng)險進行預(yù)測預(yù)警。目前在食品安全領(lǐng)域，尚缺乏針對預(yù)警的建模方法，實際應(yīng)用中大都是針對單一事件進行預(yù)警，無法直接應(yīng)用于決策支持系統(tǒng)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供一種食品安全風(fēng)險的動態(tài)分層預(yù)警建模方法，基于層次分析和樹形結(jié)構(gòu)，采用知識推理方法，將所有關(guān)鍵因子都看成因子節(jié)點，將所有關(guān)聯(lián)關(guān)系、預(yù)測條件、預(yù)測指標(biāo)作為節(jié)點的屬性，進行樹形關(guān)聯(lián)建模，創(chuàng)建食品安全風(fēng)險的分層預(yù)警模型，用于食品安全風(fēng)險的動態(tài)分層預(yù)警。
[0005]本發(fā)明的原理是:本發(fā)明針對食品安全風(fēng)險的動態(tài)分層預(yù)警應(yīng)用，按照分層，將各指標(biāo)按低層級預(yù)警往高層級預(yù)警進行樹型排列，建立動態(tài)多層預(yù)警模型，對模型節(jié)點對象進行描述定義。采用多叉樹結(jié)構(gòu)，賦予樹結(jié)構(gòu)的各節(jié)點具體的結(jié)構(gòu)和定義，通過各節(jié)點間的連接進行層次結(jié)構(gòu)定義，各節(jié)點可以自由定義，多叉樹的具體形態(tài)可以根據(jù)具體場景進行設(shè)定建模，采用預(yù)測引擎對整個樹形結(jié)構(gòu)模型進行驅(qū)動，實現(xiàn)分層預(yù)警。
[0006]本發(fā)明提供的技術(shù)方案是:
[0007]—種食品安全風(fēng)險的動態(tài)分層預(yù)警建模方法，基于樹形結(jié)構(gòu)和層次分析，將食品安全風(fēng)險關(guān)鍵因子視為樹形結(jié)構(gòu)的因子節(jié)點，將關(guān)鍵因子關(guān)聯(lián)關(guān)系、預(yù)測條件、預(yù)測指標(biāo)作為因子節(jié)點的屬性，進行樹形關(guān)聯(lián)建模，創(chuàng)建食品安全風(fēng)險的分層預(yù)警模型，用于食品安全風(fēng)險的動態(tài)分層預(yù)警;包括如下步驟:
[0008]I)確定食品安全風(fēng)險預(yù)警的指標(biāo)體系；
[0009]2)建立預(yù)警模型的樹形結(jié)構(gòu)，按地域分層設(shè)定樹形結(jié)構(gòu)的節(jié)點和子節(jié)點，地域分層與樹形結(jié)構(gòu)分層相對應(yīng)；
[0010]3)根據(jù)步驟I)所述食品安全風(fēng)險預(yù)警的指標(biāo)體系，針對樹形結(jié)構(gòu)的每一層，設(shè)置該層節(jié)點包含的食品安全風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)、計算公式、預(yù)警條件和預(yù)警模式，建立食品安全風(fēng)險的分層預(yù)警模型；
[0011]4)根據(jù)步驟3)所述食品安全風(fēng)險的分層預(yù)警模型，得到節(jié)點的預(yù)警預(yù)測狀態(tài)值；再根據(jù)預(yù)警預(yù)測狀態(tài)值區(qū)分地顯示出每個節(jié)點的預(yù)警預(yù)測狀態(tài)，由此完成食品安全風(fēng)險的動態(tài)分層預(yù)警。
[0012]針對上述食品安全風(fēng)險的動態(tài)分層預(yù)警建模方法，進一步地，步驟I)所述食品安全風(fēng)險預(yù)警的指標(biāo)體系具體根據(jù)食源性疾病監(jiān)測報告系統(tǒng)和食源性疾病爆發(fā)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，進行指標(biāo)體系初選，選擇病原學(xué)檢測中的霍亂弧菌檢驗病例數(shù)、志賀菌檢驗病例數(shù)、輪狀病毒檢驗病例數(shù)和腸道疾病總病例數(shù)，作為所述食品安全風(fēng)險預(yù)警的指標(biāo)體系。
[0013]針對上述食品安全風(fēng)險的動態(tài)分層預(yù)警建模方法，進一步地，步驟2)所述樹形結(jié)構(gòu)為三層結(jié)構(gòu)，樹形結(jié)構(gòu)的第一層為縣，每個縣為一個節(jié)點；第二層為市，每個市為一個節(jié)點；樹形結(jié)構(gòu)的第三層為省，只有一個節(jié)點，為樹形結(jié)構(gòu)的根節(jié)點；第二層為第三層的子節(jié)點;第一層是葉子節(jié)點，為第二層的子節(jié)點。
[0014]針對上述食品安全風(fēng)險的動態(tài)分層預(yù)警建模方法，進一步地，步驟2)所述每層節(jié)點的結(jié)構(gòu)定義為:節(jié)點=(指標(biāo)，公式，預(yù)警條件、預(yù)警模式)。
[0015]針對上述食品安全風(fēng)險的動態(tài)分層預(yù)警建模方法，進一步地，步驟3)所述建立食品安全風(fēng)險的分層預(yù)警模型，設(shè)置每層節(jié)點具體包括如下步驟:
[0016]31)根據(jù)步驟I)所述食品安全風(fēng)險預(yù)警的指標(biāo)體系設(shè)定所述指標(biāo);所述指標(biāo)代表該節(jié)點的食品安全因子;所述指標(biāo)為一個四元組(指標(biāo)類型，初始值，單位，計算值)；
[0017]32)設(shè)定參數(shù)變量，所述參數(shù)變量的取值為所述指標(biāo)的值，或為根據(jù)所述設(shè)定的公式對指標(biāo)進一步計算得到的結(jié)果；
[0018]33)根據(jù)所述參數(shù)變量設(shè)定所述預(yù)警條件;所述預(yù)警條件為一個六元組(優(yōu)先級，狀態(tài)，狀態(tài)描述，狀態(tài)走向，子條件，子模式)；其中所述子條件為一個三元組(所屬條件，約束關(guān)系，狀態(tài)描述)；
[0019]34)根據(jù)所述預(yù)警條件設(shè)置該層的預(yù)警模式；
[0020]35)存儲建立好的模型。
[0021]針對上述食品安全風(fēng)險的動態(tài)分層預(yù)警建模方法，更進一步地，設(shè)定所述指標(biāo)包括:霍亂弧菌檢驗病例數(shù)、志賀菌檢驗病例數(shù)、輪狀病毒檢驗病例數(shù)和腸道疾病總病例數(shù)；
[0022]再通過設(shè)定的公式分別計算得到各細菌病例數(shù)除以疾病總病例數(shù)的比值和所有細菌病例數(shù)除以疾病總病例數(shù)的比值；
[0023]之后設(shè)定兩個參數(shù)變量為countl和count2，所述countl取值根據(jù)各細菌病例數(shù)占疾病總病例數(shù)的比例得到;所述count2取值根據(jù)所有細菌病例數(shù)占疾病總病例數(shù)的比例得到；
[0024]最后根據(jù)所述countl取值和count2取值，設(shè)定預(yù)警條件，得到預(yù)警模式。
[0025]針對上述食品安全風(fēng)險的動態(tài)分層預(yù)警建模方法，進一步地，步驟4)所述進行食品安全風(fēng)險的動態(tài)分層預(yù)警具體包括如下步驟:
[0026]41)初始化所述創(chuàng)建得到的食品安全風(fēng)險的分層預(yù)警模型對象，內(nèi)存加載模型指標(biāo)對象；
[0027]42)輸入食品安全風(fēng)險數(shù)據(jù)流格式數(shù)據(jù)，將格式數(shù)據(jù)與節(jié)點對應(yīng)的指標(biāo)進行匹配，給節(jié)點的指標(biāo)屬性賦值；
[0028]43)對所述輸入的數(shù)據(jù)，根據(jù)節(jié)點中相應(yīng)的公式進行計算，得到計算結(jié)果；
[0029]44)根據(jù)步驟43)所述計算結(jié)果，對每個節(jié)點進行條件判斷，得到節(jié)點的預(yù)警預(yù)測狀態(tài)值，根據(jù)節(jié)點的預(yù)警預(yù)測狀態(tài)值將節(jié)點分為兩類:分別為有風(fēng)險節(jié)點或無風(fēng)險節(jié)點;再通過設(shè)置不同顏色進行分層預(yù)警。
[0030]針對上述食品安全風(fēng)險的動態(tài)分層預(yù)警建模方法，更進一步地，步驟44)用紅色表示風(fēng)險節(jié)點，綠色表示無風(fēng)險節(jié)點。
[0031]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是:
[0032]本發(fā)明提供一種食品安全風(fēng)險的動態(tài)分層預(yù)警建模方法，基于層次分析和樹形結(jié)構(gòu)，采用知識推理技術(shù)，將所有關(guān)鍵因子都看成因子節(jié)點，將所有關(guān)聯(lián)關(guān)系、預(yù)測指標(biāo)作為節(jié)點的屬性，進行樹形關(guān)聯(lián)建模，創(chuàng)建得到分層預(yù)警模型。
[0033]本發(fā)明提供了針對食品安全的基于分層分析、知識推理的動態(tài)預(yù)警模型建模的方法，能夠提高食品安全風(fēng)險預(yù)測能力、重大公共安全事件的決策能力和防御能力，降低了工作成本，節(jié)約開支，有效利用各種資源，使安全各部門信息和知識得到有效融合和分析，主要效果包含以下幾點:
[0034](— )通過引入樹和層次分析，實現(xiàn)了食品安全風(fēng)險預(yù)警模型動態(tài)建模方法，符合用戶根據(jù)不同情景進行定制化建模的要求，可以適應(yīng)不同的情景，并形成情景集，滿足實際具體的需要；
[0035](二)根據(jù)因子節(jié)點靈活進行分層預(yù)警建模，更好的體現(xiàn)了不同的食品安全狀態(tài)預(yù)測，將食品安全狀態(tài)實時數(shù)據(jù)按照時間序列進行模型輸入，實現(xiàn)對食品安全風(fēng)險的實時風(fēng)險預(yù)測；
[0036](三)引入知識推理方法，利用知識推理模型，進行自動化的智能決策，為食品安全評估工作人員提供更加智能、精細、多樣的決策支持服務(wù)，對于提升食品安全風(fēng)險預(yù)警水平具有重要意義，為提升食品安全風(fēng)險應(yīng)對的自動化與智能化水平提供了一條可行、先進和有效的新途徑。
[0037](四)采用知識工程技術(shù)對系統(tǒng)進行設(shè)計，可以在知識和信息的收集、處理、標(biāo)識存儲等過程中解決語義異構(gòu)的問題，可以使工作人員對相關(guān)概念有更加深刻、正確的理解，徹底改變以往系統(tǒng)中存在的模糊語義。
[0038]總之，基于層次分析的食品安全多層預(yù)警方法可以對風(fēng)險評估中心的數(shù)據(jù)進行有效利用，有助于形成良好的知識沉淀，同時對于風(fēng)險預(yù)警推理預(yù)測研究和公共安全事件防御決策等起到重要的作用。隨著方法體系的持續(xù)使用，本發(fā)明技術(shù)方案能使得體系中每個工作人員在工作和學(xué)習(xí)當(dāng)中增加知識和技能，使信息和知識可以在系統(tǒng)所有部門自由流通，通過知識的創(chuàng)新和重組，使知識進一步增值。
【附圖說明】
[0039]圖1是本發(fā)明提供的動態(tài)分層預(yù)警建模方法的流程框圖。
[0040]圖2是本發(fā)明建立的預(yù)警模型樹形結(jié)構(gòu)中節(jié)點對象的屬性定義圖。
【具體實施方式】
[0041]下面結(jié)合附圖，通過實施例進一步描述本發(fā)明，但不以任何方式限制本發(fā)明的范圍。
[0042]本發(fā)明提供一種食品安全風(fēng)險的動態(tài)分層預(yù)警建模方法，基于層次分析和樹形結(jié)構(gòu)，采用知識推理方法，將所有關(guān)鍵因子都看成因子節(jié)點，將所有關(guān)聯(lián)條件、預(yù)測指標(biāo)作為節(jié)點的屬性，進行樹形關(guān)聯(lián)建模，創(chuàng)建食品安全風(fēng)險的分層預(yù)警模型，用于食品安全風(fēng)險的動態(tài)建模分層預(yù)警。
[0043]層次分析方法是一種主要針對一些較為復(fù)雜、較為模糊的問題做出決策的簡易方法，是在決策過程中對非定量事件做定量分析、對主觀判斷做客觀分析的有效方法。它特別適用于一些難于完全定量分析的問題，清晰的層次結(jié)構(gòu)是分解簡化綜合復(fù)雜問題的關(guān)鍵。
[0044]在進行食品安全領(lǐng)域問題的系統(tǒng)分析中，常常面臨一個由相互關(guān)聯(lián)的眾多因素構(gòu)成的復(fù)雜多變數(shù)據(jù)系統(tǒng)。層次分析為這類問題的決策和排序提供了一種簡潔而實用的建模方法。應(yīng)用層次分析決策問題時，首先需要將問題條理化、層次化，構(gòu)造出一個有層次的結(jié)構(gòu)模型(遞階性層次結(jié)構(gòu))。在這個模型下，復(fù)雜問題被分解為元素或因素的組成部分，這些元素又按其屬性及關(guān)系形成若干層次，上一層次的元素作為準(zhǔn)則對下一層次有關(guān)元素起支配作用。遞階性層次結(jié)構(gòu)中層次可以分為三類:(I)最高層:這一層次中只有一個元素，一般它是分析問題的預(yù)定目標(biāo)或理想結(jié)果，因此最高層也稱為目標(biāo)層。(2)中間層:這一層次中包含了為實現(xiàn)目標(biāo)所涉及的中間環(huán)節(jié)，它可以由若干個層次組成，包括所需考慮的準(zhǔn)則、子準(zhǔn)則，因此中間層也稱為準(zhǔn)則層。(3)最低層:這一層次包括了為實現(xiàn)目標(biāo)可供選擇的各類基本元素，因此最低層也稱為基本元素層。
[0045]遞階層次結(jié)構(gòu)中的層次數(shù)與問題的復(fù)雜程度及需要分析的詳盡程度有關(guān)，一般層次數(shù)不受限制。采用層次分析，結(jié)合樹形模型形式，進行食品安全風(fēng)險預(yù)警模型建模，用戶也可以對模型進行演化，通過設(shè)置的不同，實現(xiàn)風(fēng)險預(yù)測和反向原因追溯。
[0046]知識推理是指模擬人類的思維方式，依據(jù)領(lǐng)域知識和規(guī)則對特定問題進行推理求解的一種機制。在食品安全領(lǐng)域中，根據(jù)食品安全知識庫中的知識和規(guī)則做出與風(fēng)險機制相對應(yīng)的決策時，必然會用到知識推理。根據(jù)輸入的實時數(shù)據(jù)，匹配建立的風(fēng)險預(yù)測分級模型，匹配模型規(guī)則庫中適用的一條或多條規(guī)則，并按照一定的推理控制策略，推理出問題的結(jié)論。
[0047]對于食品安全數(shù)據(jù)，進行分層預(yù)警主要有兩類模型，一類是基于單個食品危害檢測指標(biāo)的食品安全預(yù)警模型，一類是基于多個食品危害物檢測指標(biāo)的食品安全預(yù)警模型?；趩蝹€食品危害檢測指標(biāo)的食品危害快速識別和響應(yīng)預(yù)警的關(guān)鍵是關(guān)于食品危害異常情況的定義。在確定該定義的基礎(chǔ)上，再確定正常情況的閾值。當(dāng)危害物的檢測指標(biāo)不符合正常情況的閾值時，產(chǎn)生預(yù)警?；诙鄠€食品危害物檢測指標(biāo)的食品安全狀態(tài)預(yù)警，是指對食品中多個危害物進行監(jiān)測，將各個危害物的危害程度指數(shù)化，即由具體的檢測數(shù)據(jù)計算其對應(yīng)危害物的污染指數(shù)，再綜合計算各類危害物的風(fēng)險指數(shù)，最后得到食品安全狀態(tài)評價。其核心是利用多個危害物監(jiān)測值得出食品安全狀態(tài)合理評價。
[0048]圖1是本發(fā)明提供的動態(tài)分層預(yù)警建模方法的流程框圖。以食源性疾病的腸道病原系列檢測樣品為例，根據(jù)在某省下轄的縣市哨點醫(yī)院采集的數(shù)據(jù)，采用本發(fā)明提供方法進行食品引起腸道疾病爆發(fā)風(fēng)險多層預(yù)警樹模型建模，具體步驟如下:
[0049]步驟1:根據(jù)食源性疾病監(jiān)測報告系統(tǒng)、食源性疾病爆發(fā)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，進行指標(biāo)體系初選，選擇病原學(xué)檢測中的霍亂弧菌檢驗病例數(shù)，志賀菌檢驗病例數(shù)，輪狀病毒檢驗病例數(shù)，腸道疾病總病例數(shù)為指標(biāo)體系；
[0050]步驟2:建立模型樹形圖，按地域設(shè)定模型節(jié)點，第一層為縣，每個縣為一個節(jié)點，第二層為市，每個市為一個節(jié)點，第三層為省，只有一個節(jié)點。即，第一層的每個節(jié)點為葉子節(jié)點，第二層為中間節(jié)點，第三層為根節(jié)點。同隸屬于一個市的縣節(jié)點為此市節(jié)點的子節(jié)點，所有的市節(jié)點為省節(jié)點的子節(jié)點。
[0051]步驟3:針對模型樹形圖，逐層設(shè)置每層中的各個節(jié)點對象的相應(yīng)屬性，得到各層中各節(jié)點的分層預(yù)警模式;節(jié)點對象的相應(yīng)屬性可根據(jù)具體的問題具體設(shè)定，本發(fā)明實施例中，節(jié)點對象的相應(yīng)屬性包括:包含的指標(biāo)、公式、預(yù)警條件和預(yù)警模式;其中，節(jié)點對象的相應(yīng)屬性也可根據(jù)具體針對的食品安全問題來具體設(shè)定。預(yù)警模式可包括兩種:一、節(jié)點存在安全風(fēng)險，進行該分層相對應(yīng)的分層預(yù)警;二、節(jié)點不存在安全風(fēng)險，不用預(yù)警。
[0052]在本實施例中，第一層為縣級分層。在第一層每一個節(jié)點中，設(shè)置包含的指標(biāo)，包括霍亂弧菌檢驗病例數(shù)、志賀菌檢驗病例數(shù)、輪狀病毒檢驗病例數(shù)和腸道疾病總病例數(shù);公式為各細菌病例數(shù)(即霍亂弧菌檢驗病例數(shù)、志賀菌檢驗病例數(shù)、輪狀病毒檢驗病例數(shù)和腸道疾病總病例數(shù))除以疾病總病例數(shù)的比值，以及所有細菌病例數(shù)除以疾病總病例數(shù)的比值;在預(yù)警條件的設(shè)置中，定義兩個變量count 1、count2; count I用來控制本層本節(jié)點的預(yù)警顯示;Count2用來判斷是否需要進行高層預(yù)警。其中，countl表示細菌病例數(shù)占疾病總病例數(shù)的比例大于10%的細菌種類數(shù)，例如，如果沒有細菌病例數(shù)比值大于10%，則countl為0，如果霍亂弧菌檢驗病例數(shù)、志賀菌檢驗病例數(shù)、輪狀病毒檢驗病例數(shù)比值任意一個超過10%，則count I為I，任意兩個值超過10%，則(3011111:1為2，全部超過則(3011111:1為3;(30111^2根據(jù)所有細菌病例數(shù)占疾病總病例數(shù)的比例來取值，count2的取值具體是:當(dāng)所有細菌病例數(shù)除以疾病總病例數(shù)的比值大于等于40%時，則count2為2;當(dāng)所有細菌病例數(shù)除以疾病總病例數(shù)的比值小于40%且大于等于20%時，則Count2為I;否則為0;預(yù)警條件設(shè)定為:如果countl大于等于I，則存在縣級腸道疾病爆發(fā)風(fēng)險，進行縣級預(yù)警;如果count2等于2，設(shè)置預(yù)警模式為走向下一層節(jié)點(即第二層節(jié)點、市級節(jié)點)，進行下一層預(yù)警計算；
[0053]圖2是預(yù)警模型的樹形結(jié)構(gòu)中節(jié)點對象的定義圖。如圖所示，對于每個模型節(jié)點定義其結(jié)構(gòu)為:節(jié)點=(指標(biāo)，公式，預(yù)警條件、預(yù)警模式)；其中，指標(biāo)=(指標(biāo)類型，初始值，單位，計算值)，指標(biāo)指的是此模型節(jié)點代表的食品安全因子;指標(biāo)類型是對此因子的描述，初始值是此因子的初始賦值，可以為空;單位是此因子的數(shù)值單位;計算值用來存儲在實際模型運行中此因子的結(jié)果值;公式指的是當(dāng)此因子是根據(jù)實際監(jiān)測值通過公式計算得到的值時相應(yīng)的計算公式，如果此因子是實際監(jiān)測的因子，則此項為空；預(yù)警條件=(優(yōu)先級，狀態(tài)，狀態(tài)描述，狀態(tài)走向，子條件，子模式)；子條件=(所屬條件，約束關(guān)系，狀態(tài)描述)；每一個節(jié)點可綁定多個條件，也可在節(jié)點上設(shè)置條件校驗邏輯(“與”或者“或”)，若選“與”則該節(jié)點下面的同一級條件都取與并將結(jié)果作為節(jié)點的預(yù)測結(jié)果;若選“或”則該節(jié)點下面的同一級條件都取或并將結(jié)果作為節(jié)點的預(yù)測結(jié)果，節(jié)點下的每一個條件可以包含多個子條件，同樣可以在節(jié)點下的第一級條件上設(shè)置其子條件校驗邏輯(“與”或者“或”)，若選“與”則該條件下面的同一級子條件都取與并將結(jié)果作為父條件的預(yù)測結(jié)果;若選“或”則該條件下面的同一級子條件都取或并將結(jié)果作為父條件的預(yù)測結(jié)果。條件的優(yōu)先級指的是對此條條件是先判斷還是后判斷;狀態(tài)指的是對此節(jié)點預(yù)測的結(jié)果，符合要求則預(yù)測結(jié)果為true、不符合則為false;狀態(tài)描述，指的是對狀態(tài)結(jié)果的解釋;狀態(tài)走向，指的是根據(jù)預(yù)測結(jié)果，此節(jié)點指向的下一節(jié)點；所屬條件，指的是描述子條件所屬的父條件；約束關(guān)系，指對子條件的條件公式描述;狀態(tài)描述，指對條件運行結(jié)果的解釋。預(yù)警模式，指的是此節(jié)點處于預(yù)測計算中，或是沒有進行預(yù)測計算。
[0054]第二層，同理，設(shè)置與第一層節(jié)點一樣的指標(biāo)、公式、規(guī)則和規(guī)則模式，不過，指標(biāo)中的霍亂弧菌檢驗病例數(shù)、志賀菌檢驗病例數(shù)、輪狀病毒檢驗病例數(shù)和腸道疾病總病例數(shù)，指的是全市的病例數(shù)，即，將第二層節(jié)點的子節(jié)點(第一層節(jié)點，即各縣的病例數(shù))相加，得到第二層節(jié)點所包含參數(shù)的取值。
[0055]本實施例中，第三層為樹形結(jié)構(gòu)的根，和步驟3、步驟4同樣，設(shè)定指標(biāo)、公式、預(yù)警條件和預(yù)警模式，但是，本層(第三層)是樹形結(jié)構(gòu)的根，所以，預(yù)警模式中不再設(shè)置下一層走向節(jié)點。
[0056]進行預(yù)測預(yù)警時，根據(jù)建立的食品安全風(fēng)險的分層預(yù)警模型得到節(jié)點的預(yù)警結(jié)果，再區(qū)分地顯示出每個節(jié)點的預(yù)警結(jié)果;具體包括:
[0057]41)初始化創(chuàng)建得到的預(yù)警樹模型對象，內(nèi)存加載模型指標(biāo)對象；
[0058]42)從食源性疾病監(jiān)測報告系統(tǒng)獲取格式數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)流格式數(shù)據(jù))作為輸入數(shù)據(jù)，將格式數(shù)據(jù)與節(jié)點對應(yīng)的指標(biāo)進行匹配，給節(jié)點的指標(biāo)屬性賦值；
[0059]輸入數(shù)據(jù)根據(jù)不同的指標(biāo)名匹配到不同的節(jié)點，具體按以下順序?qū)⒏袷綌?shù)據(jù)與樹形結(jié)構(gòu)節(jié)點對應(yīng)的指標(biāo)進行匹配:先樹形結(jié)構(gòu)的第一層的左邊第一個節(jié)點到右邊最后一個節(jié)點、再第二層的左邊第一個節(jié)點到右邊最后一個節(jié)點、最后第三層的節(jié)點這樣的排列順序，將數(shù)據(jù)流格式數(shù)據(jù)與節(jié)點對應(yīng)的指標(biāo)匹配，完成節(jié)點的指標(biāo)數(shù)據(jù)匹配；
[0060]43):輸入數(shù)據(jù)根據(jù)節(jié)點中相應(yīng)的公式進行計算，得到計算結(jié)果；
[0061]44):根據(jù)上述計算結(jié)果，對每個節(jié)點進行條件判斷，得到節(jié)點的預(yù)警預(yù)測狀態(tài)值(有兩個值，分別為有風(fēng)險節(jié)點或無風(fēng)險節(jié)點)，不同的值用不同的顏色顯示，根據(jù)顏色的不同，進行分層預(yù)警；用紅色表示風(fēng)險節(jié)點，綠色表示無風(fēng)險節(jié)點；當(dāng)某層級節(jié)點變紅，則表示該層級節(jié)點有食品安全風(fēng)險。
[0062]需要注意的是，公布實施例的目的在于幫助進一步理解本發(fā)明，但是本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以理解:在不脫離本發(fā)明及所附權(quán)利要求的精神和范圍內(nèi)，各種替換和修改都是可能的。因此，本發(fā)明不應(yīng)局限于實施例所公開的內(nèi)容，本發(fā)明要求保護的范圍以權(quán)利要求書界定的范圍為準(zhǔn)。
【主權(quán)項】
1.一種食品安全風(fēng)險的動態(tài)分層預(yù)警建模方法，基于樹形結(jié)構(gòu)和層次分析，將食品安全風(fēng)險關(guān)鍵因子視為樹形結(jié)構(gòu)的因子節(jié)點，將關(guān)鍵因子關(guān)聯(lián)關(guān)系、預(yù)測條件、預(yù)測指標(biāo)作為因子節(jié)點的屬性，進行樹形關(guān)聯(lián)建模，創(chuàng)建食品安全風(fēng)險的分層預(yù)警模型，用于食品安全風(fēng)險的動態(tài)分層預(yù)警;包括如下步驟: 1)確定食品安全風(fēng)險預(yù)警的指標(biāo)體系； 2)建立預(yù)警模型的樹形結(jié)構(gòu)，按地域分層設(shè)定樹形結(jié)構(gòu)的節(jié)點和子節(jié)點，地域分層與樹形結(jié)構(gòu)分層相對應(yīng)； 3)根據(jù)步驟I)所述食品安全風(fēng)險預(yù)警的指標(biāo)體系，針對樹形結(jié)構(gòu)的每一層，設(shè)置該層節(jié)點包含的食品安全風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)、計算公式、預(yù)警條件和預(yù)警模式，建立食品安全風(fēng)險的分層預(yù)警模型； 4)根據(jù)步驟3)所述食品安全風(fēng)險的分層預(yù)警模型，得到節(jié)點的預(yù)警預(yù)測狀態(tài)值;再根據(jù)預(yù)警預(yù)測狀態(tài)值區(qū)分地顯示出每個節(jié)點的預(yù)警預(yù)測狀態(tài)，由此完成食品安全風(fēng)險的動態(tài)分層預(yù)警。2.如權(quán)利要求1所述食品安全風(fēng)險的動態(tài)分層預(yù)警建模方法，其特征是，步驟I)所述食品安全風(fēng)險預(yù)警的指標(biāo)體系具體根據(jù)食源性疾病監(jiān)測報告系統(tǒng)和食源性疾病爆發(fā)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，進行指標(biāo)體系初選，選擇病原學(xué)檢測中的霍亂弧菌檢驗病例數(shù)、志賀菌檢驗病例數(shù)、輪狀病毒檢驗病例數(shù)和腸道疾病總病例數(shù)，作為所述食品安全風(fēng)險預(yù)警的指標(biāo)體系。3.如權(quán)利要求1所述食品安全風(fēng)險的動態(tài)分層預(yù)警建模方法，其特征是，步驟2)所述樹形結(jié)構(gòu)為三層結(jié)構(gòu)，樹形結(jié)構(gòu)的第一層為縣，每個縣為一個節(jié)點；第二層為市，每個市為一個節(jié)點;樹形結(jié)構(gòu)的第三層為省，只有一個節(jié)點，為樹形結(jié)構(gòu)的根節(jié)點；第二層為第三層的子節(jié)點;第一層是葉子節(jié)點，為第二層的子節(jié)點。4.如權(quán)利要求1所述食品安全風(fēng)險的動態(tài)分層預(yù)警建模方法，其特征是，步驟2)所述每層節(jié)點的結(jié)構(gòu)定義為:節(jié)點=(指標(biāo)，公式，預(yù)警條件、預(yù)警模式)。5.如權(quán)利要求1所述食品安全風(fēng)險的動態(tài)分層預(yù)警建模方法，其特征是，步驟3)所述建立食品安全風(fēng)險的分層預(yù)警模型，設(shè)置每層節(jié)點具體包括如下步驟: 31)根據(jù)步驟I)所述食品安全風(fēng)險預(yù)警的指標(biāo)體系設(shè)定所述指標(biāo);所述指標(biāo)代表該節(jié)點的食品安全因子;所述指標(biāo)為一個四元組(指標(biāo)類型，初始值，單位，計算值)； 32)設(shè)定參數(shù)變量，所述參數(shù)變量的取值為所述指標(biāo)的值，或為根據(jù)所述設(shè)定的公式對指標(biāo)進一步計算得到的結(jié)果； 33)根據(jù)所述參數(shù)變量設(shè)定所述預(yù)警條件;所述預(yù)警條件為一個六元組(優(yōu)先級，狀態(tài)，狀態(tài)描述，狀態(tài)走向，子條件，子模式)；其中所述子條件為一個三元組(所屬條件，約束關(guān)系，狀態(tài)描述)； 34)根據(jù)所述預(yù)警條件設(shè)置該層的預(yù)警模式； 35)存儲建立好的模型。6.如權(quán)利要求5所述食品安全風(fēng)險的動態(tài)分層預(yù)警建模方法，其特征是，設(shè)定所述指標(biāo)包括:霍亂弧菌檢驗病例數(shù)、志賀菌檢驗病例數(shù)、輪狀病毒檢驗病例數(shù)和腸道疾病總病例數(shù)； 首先，通過設(shè)定的公式分別計算得到各細菌病例數(shù)除以疾病總病例數(shù)的比值和所有細菌病例數(shù)除以疾病總病例數(shù)的比值； 之后，設(shè)定兩個參數(shù)變量為countl和count2 ； countl用于表示本層本節(jié)點的預(yù)警狀態(tài)；Count2用于表示是否需要進行高層預(yù)警;所述countl取值根據(jù)各細菌病例數(shù)占疾病總病例數(shù)的比例得到;所述Count2取值根據(jù)所有細菌病例數(shù)占疾病總病例數(shù)的比例得到； 最后，根據(jù)所述count I取值和count2取值，設(shè)定預(yù)警條件，得到預(yù)警模式。7.如權(quán)利要求6所述食品安全風(fēng)險的動態(tài)分層預(yù)警建模方法，其特征是，所述參數(shù)變量countl等于細菌病例數(shù)占疾病總病例數(shù)的比例大于10%的細菌種類數(shù)；所述參數(shù)變量count2根據(jù)所有細菌病例數(shù)占疾病總病例數(shù)的比例來取值，當(dāng)所有細菌病例數(shù)除以疾病總病例數(shù)的比值大于等于40%時，count2等于2;當(dāng)所述countl大于等于I時，本層本節(jié)點的預(yù)警狀態(tài)為有風(fēng)險；當(dāng)所述count2等于2時，預(yù)警模式為進行下一層預(yù)警計算。8.如權(quán)利要求1所述食品安全風(fēng)險的動態(tài)分層預(yù)警建模方法，其特征是，步驟4)所述進行食品安全風(fēng)險的動態(tài)分層預(yù)警具體包括如下步驟: 41)初始化所述創(chuàng)建得到的食品安全風(fēng)險的分層預(yù)警模型對象，內(nèi)存加載模型指標(biāo)對象； 42)輸入食品安全風(fēng)險數(shù)據(jù)流格式數(shù)據(jù)，將格式數(shù)據(jù)與節(jié)點對應(yīng)的指標(biāo)進行匹配，給節(jié)點的指標(biāo)屬性賦值； 43)對所述輸入的數(shù)據(jù)，根據(jù)節(jié)點中相應(yīng)的公式進行計算，得到計算結(jié)果； 44)根據(jù)步驟43)所述計算結(jié)果，對每個節(jié)點進行條件判斷，得到節(jié)點的預(yù)警預(yù)測狀態(tài)值，根據(jù)節(jié)點的預(yù)警預(yù)測狀態(tài)值將節(jié)點分為兩類:分別為有風(fēng)險節(jié)點或無風(fēng)險節(jié)點;再通過設(shè)置不同顏色進行分層預(yù)警顯示。9.如權(quán)利要求7所述食品安全風(fēng)險的動態(tài)分層預(yù)警建模方法，其特征是，步驟44)用紅色表示風(fēng)險節(jié)點，用綠色表示無風(fēng)險節(jié)點，由此實現(xiàn)分層預(yù)警顯示。
【文檔編號】G06Q10/06GK105976125SQ201610333405
【公開日】2016年9月28日
【申請日】2016年5月19日
【發(fā)明人】黃雨, 蔣慧, 李俊濤, 肖革新
【申請人】北京大學(xué)