摘要
本发明公开了一种基于大数据的食品中有害物质风险评估方法及系统，包括：采集待检测食品数据和质检标准数据，构建标准数据集；基于标准数据集和待检测食品数据提取时序特征，获得风险变化率，结合标准阈值区间确定食品质量指标，通过固定效应模型得到效应估计值；使用效应估计值训练神经网络模型，基于遗传算法优化模型，构建风险评估模型，输出评估结果，结合标准数据集获得基准评估结果计算风险偏离度，输出风险等级。本发明通过固定效应模型与神经网络模型，量化储藏天数与添加剂对有害物质的时变耦合效应，可有效分析食品中有害物质的风险变化及其影响方式，为食品风险评估提供更有解释性的分析工具。
