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基于贝叶斯网络数据挖掘的蔬菜质量安全分析
  • ISSN号:0439-8114
  • 期刊名称:《湖北农业科学》
  • 时间:0
  • 分类:TS201.6[轻工技术与工程—食品科学;轻工技术与工程—食品科学与工程] R857.3[医药卫生—航空、航天与航海医学;医药卫生—临床医学]
  • 作者机构:华南农业大学数学与信息学院,广州510642
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(31201135); 2012教育部人文社会科学研究青年基金项目(12YJCZH252)
中文摘要:

蔬菜是人们日常生活的必须品,也是容易出现质量安全问题的产品。影响蔬菜质量安全的一个重要因素就是农药残留问题。以蔬菜农药残留检测数据为对象,利用贝叶斯网络进行数据挖掘,得到不同品种蔬菜的农药残留含量分布,以及同一品种在不同时间的分布趋势,经过可信度分析,该结论可信。该结果可为蔬菜的生产者、消费者以及监管人员提供一定的决策依据。

英文摘要:

Vegetable is one of the necessities of people's daily life. It is also prone to occurring quality and safety issues. It is pesticide residue that was one of the important factors which effects on the vegetable quality and safety. Bayesian network of data mining technology is applied to mining the limited assay information of vegetable. It got to pesticide residues distribution for varieties of vegetables, and the same vegetable distribution trends in different months. The results are credible and can offer some decision for producers, consumers and supervisors of vegetable quality and safety.

同期刊论文项目
期刊论文 32 会议论文 2 专利 4
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期刊信息
  • 《湖北农业科学》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:湖北省农业科学院
  • 主办单位:湖北省农业科学院 华中农业大学 长江大学
  • 主编:焦春海
  • 地址:武汉市武昌南湖瑶苑1号省农业科学院内
  • 邮编:430064
  • 邮箱:hbnykxxzz@126.com
  • 电话:027-87389334
  • 国际标准刊号:ISSN:0439-8114
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1255/S
  • 邮发代号:38-21
  • 获奖情况:
  • 国家期刊奖,全国农业核心期刊,湖北省优秀期刊,中国期刊方阵“双高”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:30537