基于可拓理论的食品安全状态评价及在出口食品安全监管中的应用

闫志军,马　洲,于　欣,杜树新

(1.太原科技大学电子信息工程学院,山西太原 030024;2.浙江大学宁波理工学院信息科学与工程学院,浙江宁波 315100)



基于可拓理论的食品安全状态评价及在出口食品安全监管中的应用

闫志军1,马洲2,于欣2,杜树新2

(1.太原科技大学电子信息工程学院,山西太原 030024;2.浙江大学宁波理工学院信息科学与工程学院,浙江宁波 315100)

文章提出基于可拓理论进行食品安全状态评价,首先将食品安全状态划分为不同等级,并确定评价特征变量,并由此建立特征经典域和节域,确定各特征的权重,再计算食品中各危害因子(即检测项目)的关联函数,得到各个危害因子的安全状态等级。论文中,对某沿海出入境检验检验局2014年黄酒进行食品安全状态的评估,监管人员可以根据评价结果确定高危害因子,为以后的监管提供决策依据。

食品安全状态评价,可拓理论,食品安全监管

食品安全状态评价是针对食品中对人体健康带来影响的危害物的检测数据,评价食品的安全状态等级[1-2]。在食品安全监管中,针对日常监管所采集的大量检测数据,进行食品安全状态评价,从而为食品安全监管者提供决策依据。近年来国内外学者提出过一些评价进食品安全状态的方法。主要有指标打分法[3],模糊评价方法[4],暴露评估方法[5]等。

指标打分法是指通过大量专家对各个风险指标分别评价,结合各风险指标的权重值获得风险结果。这种评价方法过度依赖于各个专家主观判断,使评价结果带有较强的主观性,从而导致评价结果精度不高,因此这些评价方法在实际应用中具有一定的局限性,不能够利用日常的食品安全检测数据进行评价。

模糊评价法是一种基于模糊数学的综合评标方法。基于模糊评价的食品安全风险评估,采用模糊集合理论将危害物的污染程度模糊化,通过对评价等级的划分,可以顾及对象的层次性,使得评价标准、影响因素的模糊性得以体现,但模糊综合评价所擅长处理的评价指标是模糊的非量化指标,对于可量化的指标通过模糊化处理后会损失有效信息。

暴露评估是对食品危害物摄入量的定性或定量的估算。优点是理论基础坚实、评价结果客观,但其评估指标侧重于诸如摄入量、身体健康指标、活动量等且模型只涉及食品摄入量和污染物暴露量。对于食品安全监管部门则更关注的是食品安全的监管风险,其评估指标侧重于各类危害物合格率。

本文提出基于可拓理论[6-7]的食品安全状态评价模型,可拓学中引入了物元、经典域、节域的概念,可以很好的描述食品中各危害物对人体健康造成的危害程度。首先将描述食品危害程度的特征量划分为不同的等级,并确定各个等级的经典域,再利用1～9标度法确定各个特征量的权重,构建物元评价矩阵,并计算各指标与各等级水平的关联函数值,从而确定食品中检测因子隶属的危害等级,在建立食品安全评价指标时,着重将一些高风险,受关注的危害物纳入指标体系,做到有的放矢。基于可拓理论的食品安全状态评价方法,评价对象具有针对性,通过应用经典域、节域使得评价过程避免了人为的主观性,评价结果更具有科学性。

1　基于可拓理论的食品安全状态评价

1.1食品安全状态评价模型的建立

可拓学中建立了物元,事元和关系元作为可拓学的基本逻辑细胞,这3个基本逻辑细胞可以描述大千世界的所有物元特征和方法,也称为基元。可以表示为R=(物元,事元,关系元)=(N,C,V)其中物元表示物体的属性与特征,事元表示物与物之间的相互作用,关系元表示关系之间的相互作用和相互影响。在可拓学中,可以按照一定的计算方式由物元、事元和关系元来建立解决问题的模型,作为构建食品安全状态评价的方法。

在食品安全状态评价中,N表示待检食品的检测因子,C表示选取的评价特征,V表示评价特征的取值范围。

式(1)

式中j表示所划分的j个等级;Nj表示待检食品第j个检测因子;c1,c2..cn是选取的评价食品安全状态的特征量;vj1,vj2，…vjn分别是Nj关于c1,c2…cn所取值的范围。

1.2评价模型指标体系建立

食品安全状态评价结果取决于食品中各检测因子检测是否合格,以国家检验检疫局相关标准并结合一些文献来确定食品检测因子。

图1食品安全状态评价指标体系

Fig.1System of evaluation index for food safety state

1.3食品评价特征经典域和节域的确定

根据可拓原理,将评价特征划分不同的等级,经典域代表各特征符合某一等级所满足的范围,假设有n个不同特征,经典域Vji所形成的基元矩阵Rj如式(2)所示,

式(2)

式中j表示所划分的j个等级;Nj表示第j等级的检测因子;c1,c2..cn是Nj的n个评价特征;vj1,vj2,…vjn分别是Nj关于c1,c2..cn所取值的范围,即经典域。表示该属性的取值范围,其中,aji表示上限值,bji表示下限值

节域表示的是评价特征可取的最大数值范围,且节域Vpi及经典域Vji之间满足Vji⊂Vpi。同理,可得节域Vpi所形成的基元矩阵Rp如式(3)所示,

式(3)

式中N表示食品检测因子;vp1,vp2,…vpn分别是N关于c1,c2…cn的取值范围,即N的节域。表示该属性的取值范围,其中,api表示上限值,bpi表示下限值。

1.4评价模型关联函数确定

待评食品中各检测因子与各等级水平的关联函数值按式(4)计算

式(4)

式(5)

待评检测因子各等级的关联度Kj(po)为

式(6)

其中,wi是个评价特征的权重

2　可拓评价在出口食品安全监管中的应用

在出口食品日常安全监管工作中,由于食品安全的信息量大、更新快、突发事件多等特点,使监管部门需投入较多的人力,物力和精力,这给监管人员带来的巨大压力。基于可拓理论的食品安全状态评价,通过对检验局历史数据的分析,不仅可以获得食品安全状态评价等级,制定科学的监控计划,而且可以确定出需重点监管的高风险危害物,这样可以为监管者以后工作提供决策依据,使今后的工作有的放矢,提高食品安全监管的能力和水平。

表1　黄酒特征数据Table 1　The features datas of wine

表2　各特征经典域和节域数据Table 2　The classical fields and whole real fields datas of each feature

表3　采用1-9标度法量化Table 3　1-9 scale method

本文以某出入境检验检疫局2014年1月至2014年12月的出口黄酒日常检测数据为例进行食品安全状态等级评价。出口黄酒的日常检测记录数近3000条,检测项目主要包括甲醇、菌落计数、邻苯二甲酸二异壬酯(DINP)、锰等。

每个检测项目的卫生标准、结果测量单位等不一致,将每个检测记录的检测值与其标准值的比值X作为每个检测结果的规范化数据。采用可拓评价时,各个检测项目的评价指标为不合格率、最大值、方差、平均值、危害度,其中不合格率、最大值、方差、平均值的计算如下:

X=食品数据检测值/食品数据标准值

不合格率=∑不合格食品数据/∑食品数据

最大值=MAX(X)

方差=VARP(X)

平均值=AVG(X)

危害度是根据LD50(半数致死量,描述有毒物质或辐射的毒性的常用指标)进行评价。

2.1计算黄酒评价特征数据

根据某出入境检验局提供的黄酒的历史数据,进行归一化处理后,计算各个检测项目对应的特征数据,如表1所示。

2.2等级划分以及经典域,节域的建立

根据可拓原理,将描述食品检测因子危害度的特征量分为Ⅰ(低危害),Ⅱ(较低危害),Ⅲ(中危害),IV(高危害),V(较高危害)5个等级,危险系数从低到高依次排列,建立各特征经典域和节域(见表2)。只有评价等级在III级以下(含III级),可归纳为一般危害,是可以接受的。高于III级的检测因子属于高危害项目,是重点检测项目。

2.3计算特征指标的权重

步骤1:根据标度理论(见表3),构造判断矩阵A=(aij)n×n,n表示某一层的指标数量,i=1,2,3,...n,j=1,2,3,…n。

表5　黄酒经典域I的关联度函数Table 5　The Dependent function of the wine classical fields I

根据专家打分和专家经验建立出口食品安全评价判断矩阵A,如式(7)

式(7)

表4　各个特征指标的权重Table 4　The weight of each feature

2.4计算关联度

对黄酒的数据进行关联度计算分别得到5个经典域的加权关联度(见表5)。同理,可以得到黄酒经典域Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ,Ⅴ的关联度函数。

2.5计算安全等级

通过加权关联度得出食品检测项目对应的安全等级,得到的最大加权关联度所对应的等级即是检测项目所对应的等级(见表6)。

表6　黄酒检测项目的安全等级Table 6　The wine safety status evaluation level of each test item

从表6可知,甲醇的安全评价等级为I(低危害),菌落计数的安全评价等级为II(较低危害),DINP的安全评价等级为II(较低危害),锰的安全评价等级为II(较低危害),均属于一般危害项目,这一结果可为监管人员提供决策依据。

3　结论

论文的主要工作在于,将食品安全状态评价与可拓理论有机地结合起来,应用1～9标度法确定指标权重,再结合评价关联函数,获得食品安全状态评价等级,比传统依靠专家经验判断食品安全性更有效、更具科学性,能够为食品安全监测者提供很好的决策支持。

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Food safety evaluation based on the extension method and its application in export food safety supervision

YAN Zhi-jun1,MA Zhou2,YU Xin2,DU Shu-xin2

(1.Taiyuan University of Science and Technology,Taiyuan 030024,China;2. School of Information Science and Engineering,Ningbo Institute of Technology,Zhejiang University,Ningbo 315100,China)

In the proposed methods,the food safety status was divided into difference grades,and some evaluation features were designed,and the classical fields and whole real fields were established for every evaluation feature. And then the weight of each feature was determined,food safety status level for each hazard was obtained by calculating its dependent function. Finally,the wine data of full 2014 year,provided by an Entry-Exit Inspection and Quarantine Bureau,was used to evaluate food safety status. Supervising officer can identify high-hazard factor based on the results of the evaluation and draft scientific regulation basis for the future.

food safety status evaluation;the extension method;food safety supervision

2015-05-19

闫志军(1986-)，男，硕士研究生，研究方向：智能优化与智能决策，E-mail：yanzhijun869@126.com。

国家质检总局科研项目资助(2014IK299)。

TS201.6

A

1002-0306(2016)03-0295-04

10.13386/j.issn1002-0306.2016.03.053