地理标志农产品质量安全风险评估及预警研究

摘要

近年来地理标志农产品质量安全事故被频频爆出,为有效规避与控制质量安全风险,提出一种基于随机森林(RF)与深度置信网络(DBN)的质量安全风险评估及预警模型。将全面质量管理理论中“人、机、料、法、环”5要素与种植、加工、物流、销售4阶段相结合,构建质量安全风险评估体系;运用RF模型对指标体系进行降维,确定出13个评价指标;运用DBN理论构建质量安全风险评估及预警模型,并以云南普洱茶为例进行实证研究。结果表明,将RF和DBN模型应用于地理标志农产品风险评估的精度高达96.67%,明显优于反向传播神经网络(BP)的90%和支持向量机(SVM)的85%。该成果可为降低地理标志农产品质量安全风险、保证其品牌影响力提供一定参考。