CN109377077A - 一种农产品质量安全评价方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种农产品质量安全评价方法。根据农产品质量检测项(如农残或者重金属的各项指标)的实际检测值与国家标准的标准值之间的关系,再通过倒数归一法的算法,得出农产品安全指数,用于评价农产品的食品安全程度。本发明实现了农产品质量的具体细分及量化,对农产品的评价更加客观精确。
Description
技术领域
本发明涉及一种食品安全领域,特别是一种农产品质量安全评价方法。
背景技术
农产品质量安全的评价标准均是依据《农产品质量安全标准》。农产品质量安全标准是指依照有关法律、行政法规的规定制定和发布的农产品质量安全强制性技术规范。一般是指规定农产品质量要求和卫生要求,以保障人的健康、安全的技术规范和要求。如农产品中农药、兽药等化学物质的残留限量,农产品中重金属等有毒有害物质的允许量,致病性寄生虫、微生物或者生物毒素的规定,对农药、兽药、添加剂、保鲜剂、防腐剂等化学物质的使用规定等。目前该标准是国家的强制技术规范,其标准的呈现方式为产品的检测报告。在检测报告中,仅对检测的产品的质量给出了合格与不合格的判定,而未对产品的质量等级进行具体细分和量化,因而该判定较为宽泛。
发明内容
本发明的目的在于,提供一种农产品质量安全评价方法。本发明实现了农产品质量的具体细分及量化,对农产品的评价更加客观精确。
本发明的技术方案:一种农产品质量安全评价方法,按下述步骤完成,
按下述步骤完成,
a、将检测项的国家标准值集合{y1,y2,y3,…,yn}使用倒数归一法计算处理,得到检测项的占有系数集合{k1,k2,k3,…,kn};
b、将检测项的实际检测值集合{x1,x2,x3,…,xn}中的实际检测值与国家标准值集合{y1,y2,y3,…,yn}中的标准值进行比对,根据比对情况计算农产品安全指数APSIn;APSIn计算具体如下:
当{x1,x2,x3,…,xn}中所有实际检测值均未超出{y1,y2,y3,…,yn}中对应的标准值的值时,APSIn=(k1*x1/y1+k2*x2/y2+k3*x3/y3+…+kn*xn/yn)*100;
当{x1,x2,x3,…,xn}中有m个实际检测值超出{y1,y2,y3,…,yn}中对应的标准值的值时,从集合{x1,x2,x3,…,xn}和集合{y1,y2,y3,…,yn}中抽出对应的m个实际检测值和标准值,剩余的n-m个实际检测值和标准值构成新的集合{x1,x2,x3,…,xn-m}和{y1,y2,y3,…,yn-m};
此时,APSIn=APSIn-m+APSIm;
其中,APSIn-m=(k1*x1/y1+k2*x2/y2+k3*x3/y3+…+kn-m*xn-m/yn-m)*100,
APSIm=100m;
c、当APSI为0~49时,农产品质量判定为优品;
当APSI为50~99时,农产品质量判定为良品;
当APSI=100时,农产品质量判定为合格;
当APSI>100时,农产品质量判定为不合格。
前述的农产品质量安全评价方法所述的步骤a中,所述的倒数归一法具体为:对检测项的国家标准值集合{y1,y2,y3,…,yn}中的标准值求倒后再求和得到SumN,再按通项公式kn=1/(yn*SumN)计算检测项的占有系数kn,进而得到检测项的占有系数集合{k1,k2,k3,…,kn}。
有益效果:与现有技术相比,本发明根据农产品质量检测项(如农残或者重金属的各项指标)的实际检测值与国家标准的标准值之间的关系,再通过倒数归一法的算法,得出农产品安全指数,用于评价农产品的食品安全程度;该方法实现了农产品质量等级的细分及量化,对农产品的评价更加客观精确。
为了进一步地说明本发明的有益效果,申请人进行了如下实验:
实验1。
以贵州某茶业有限公司的古茶为实验对象。实验步骤如下:
第一步,按照传统方法对古茶质量进行评价,评价结果见“国家茶及茶制品质量监督检验中心(贵州)”所出具的检验报告(参见图1-3)。
第二步:提取出检验报告中的计算安全指数APSIn的检测项,构建检测项的国家标准值集合{y1,y2,y3,…,yn}和检测项的实际检测值集合{x1,x2,x3,…,xn}。通过质检报告第三页(图3)可以看到检测项目有感官、铅、六六六、滴滴涕、溴氰菊酯。因为“感官”属于产品质量外形,不把它纳入产品质量的安全性评价范围之列。所以提取出计算安全指数的项有:铅、六六六、滴滴涕、溴氰菊酯。
第三步:计算出各检测项的占有系数kn,构建检测项的占有系数集合{k1,k2,k3,…,kn}。因为所有检测项的单位都为mg/kg,单位统一。取所有检测项的国家标准值的倒数之和SumN=(铅)1/5+(六六六)1/0.2+(滴滴涕)1/0.2+(溴氰菊酯)1/10=10.3。则每项检测项的占有系数kn见表1:
表1
第四步:判断每一个检测项是否有实际检测值超出国家标准限量。经过比较,没有超出国家标准值的。具体详见表2:
表2
名称 | 国家标准值(mg/kg) | 实际检测值 | 有无超出国家标准 |
铅 | 5 | 0.449 | 未超出、合格 |
六六六 | 0.2 | 0.000038 | 未超出、合格 |
滴滴涕 | 0.2 | 0.00023 | 未超出、合格 |
溴氰菊酯 | 10 | 0.00088 | 未超出、合格 |
第五步:因为所有检测项均未超标,故开始计算最终的安全指数APSIn。APSIn=(0.01942*0.449/5+0.4854*0.000038/0.2+0.4854*0.00023/0.2+0.00971*0.00088/10*100=0.2395≈0.24
第六步;由于APSIn=0.24,属于0~49的范围,所以该产品质量安全为优秀。
由上述可知,检验报告中对古茶产品的检验结论是合格。但是该检验报告对古茶产品的具体质量等级并未得出相应的检验结论。因而该检验报告存在如下缺陷:产品的安全性具体有多安全,还是不能够清晰的去判断。本发明在得到实际检测值的数据后,再对数据进行进一步分析处理,最终得到的产品质量安全判定为优秀,不仅与检验报告中的检验结论“合格”相符,而且对产品的质量等级进一步判定为“优秀”,使得农产品的评价更加客观精确。
实验2.
以某公司的大米为实验对象。实验步骤如下:
第一步,按照国家标准方法对大米质量进行评价,评价结果见“辽阳市产品质量监督检验所”所出具的检验报告(参见图4-6)。
第二步:提取出检验报告中的计算安全指数APSI的检测项,构建检测项的国家标准值集合{y1,y2,y3,…,yn}和检测项的实际检测值集合{x1,x2,x3,…,xn}。通过质检报告第三页(图6)可以看到检测项目有感官、汞、六六六、滴滴涕、黄曲霉毒素、铅、无机砷。因为“感官”属于产品质量外形,不把它纳入产品质量的安全性评价范围之列。所以提取出计算安全指数的项有:汞、六六六、滴滴涕、黄曲霉毒素、铅、无机砷。
第三步:计算出各检测项的占有系数kn,构建检测项的占有系数集合{k1,k2,k3,…,kn}。因为所有检测项的单位为mg/kg和ug/kg,单位统一。取所有检测项的国家标准值的倒数之和SumN=(汞)1/0.02+(六六六)1/0.05+(滴滴涕)1/0.05+(黄曲霉毒素B1)1/10+(铅)1/0.2+(无机砷)1/0.15=101.77。则每项检测项的占有系数kn见表3:
表3
第四步:判断每一个检测项是否有实际检测值超出国家标准限量。经过比较,所有检出值均未超出国家标准值的。具体详见表4:
表4
名称 | 国家标准值(mg/kg) | 实际检测值 | 有无超出国家标准 |
汞 | 0.02 | 0.00015 | 未超出、该项合格 |
六六六 | 0.05 | 0 | 未超出、该项合格 |
滴滴涕 | 0.05 | 0 | 未超出、该项合格 |
黄曲霉毒素B<sub>1</sub> | 10 | 5 | 未超出、该项合格 |
铅 | 0.2 | 0.079 | 未超出、该项合格 |
无机砷 | 0.15 | 0.04 | 未超出、该项合格 |
第五步:开始计算最终的安全指数APSIn。APSIn=(0.4913*0.00015/0.02+0.1965*0/0.05+0.1965*0/0.05+0.0009*5/10+0.0491*0.079/0.2+0.0655*0.04/0.15)*100≈4.099
第六步;由于APSIn=4.099,属于0~49的范围,所以该产品质量安全为优秀。
附图说明
图1是实验1的检验报告第一页;
图2是实验1的检验报告第二页;
图3是实验1的检验报告第三页;
图4是实验2的检验报告第一页;
图5是实验2的检验报告第二页;
图6是实验2的检验报告第三页。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的说明,但并不作为对本发明限制的依据。
实施例1。一种农产品质量安全评价方法,按下述步骤完成,按下述步骤完成,
a、将检测项的国家标准值集合{y1,y2,y3,…,yn}使用倒数归一法计算处理,得到检测项的占有系数集合{k1,k2,k3,…,kn};
b、将检测项的实际检测值集合{x1,x2,x3,…,xn}中的实际检测值与国家标准值集合{y1,y2,y3,…,yn}中的标准值进行比对,根据比对情况计算农产品安全指数APSIn;APSIn计算具体如下:
当{x1,x2,x3,…,xn}中所有实际检测值均未超出{y1,y2,y3,…,yn}中对应的标准值的值时,APSIn=(k1*x1/y1+k2*x2/y2+k3*x3/y3+…+kn*xn/yn)*100;
当{x1,x2,x3,…,xn}中有m个实际检测值超出{y1,y2,y3,…,yn}中对应的标准值的值时,从集合{x1,x2,x3,…,xn}和集合{y1,y2,y3,…,yn}中抽出对应的m个实际检测值和标准值,剩余的n-m个实际检测值和标准值构成新的集合{x1,x2,x3,…,xn-m}和{y1,y2,y3,…,yn-m};
此时,APSIn=APSIn-m+APSIm;
其中,APSIn-m=(k1*x1/y1+k2*x2/y2+k3*x3/y3+…+kn-m*xn-m/yn-m)*100,
APSIm=100m;
c、当APSI为0~49时,农产品质量判定为优品;
当APSI为50~99时,农产品质量判定为良品;
当APSI=100时,农产品质量判定为合格;
当APSI>100时,农产品质量判定为不合格。
前述的倒数归一法具体为:对检测项的国家标准值集合{y1,y2,y3,…,yn}中的标准值求倒后再求和得到SumN,再按通项公式kn=1/(yn*SumN)计算检测项的占有系数kn,进而得到检测项的占有系数集合{k1,k2,k3,…,kn}。
Claims (2)
1.一种农产品质量安全评价方法,其特征在于:按下述步骤完成,
a、将检测项的国家标准值集合{y1,y2,y3,…,yn}使用倒数归一法计算处理,得到检测项的占有系数集合{k1,k2,k3,…,kn};
b、将检测项的实际检测值集合{x1,x2,x3,…,xn}中的实际检测值与国家标准值集合{y1,y2,y3,…,yn}中的标准值进行比对,根据比对情况计算农产品安全指数APSIn;APSIn计算具体如下:
当{x1,x2,x3,…,xn}中所有实际检测值均未超出{y1,y2,y3,…,yn}中对应的标准值的值时,APSIn=(k1*x1/y1+k2*x2/y2+k3*x3/y3+…+kn*xn/yn)*100;
当{x1,x2,x3,…,xn}中有m个实际检测值超出{y1,y2,y3,…,yn}中对应的标准值的值时,从集合{x1,x2,x3,…,xn}和集合{y1,y2,y3,…,yn}中抽出对应的m个实际检测值和标准值,剩余的n-m个实际检测值和标准值构成新的集合{x1,x2,x3,…,xn-m}和{y1,y2,y3,…,yn-m};
此时,APSIn=APSIn-m+APSIm;
其中,APSIn-m=(k1*x1/y1+k2*x2/y2+k3*x3/y3+…+kn-m*xn-m/yn-m)*100,
APSIm=100m;
c、当APSIn为0~49时,农产品质量判定为优品;
当APSIn为50~99时,农产品质量判定为良品;
当APSIn=100时,农产品质量判定为合格;
当APSIn>100时,农产品质量判定为不合格。
2.根据权利要求1所述的农产品质量安全评价方法,其特征在于:步骤a中,所述的倒数归一法具体为:对检测项的国家标准值集合{y1,y2,y3,…,yn}中的标准值求倒后再求和得到SumN,再按通项公式kn=1/(yn*SumN)计算检测项的占有系数kn,进而得到检测项的占有系数集合{k1,k2,k3,…,kn}。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110428121A (zh) * | 2019-04-23 | 2019-11-08 | 贵州大学 | 基于灰色关联分析的隐马尔可夫模型食品质量评估方法 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101334392A (zh) * | 2008-06-25 | 2008-12-31 | 北京信息科技大学 | 一种有毒有害物质预警分析方法及系统 |
CN101593342A (zh) * | 2009-06-24 | 2009-12-02 | 贵州省理化测试分析研究中心 | 农产品产地长期安全预警的方法 |
CN103578037A (zh) * | 2012-07-26 | 2014-02-12 | 中国海洋大学 | 一种评价烟叶原料质量的方法及系统 |
CN103606031A (zh) * | 2013-11-04 | 2014-02-26 | 清华大学 | 一种餐厨废弃物饲料产品安全性的评价方法 |
CN104865360A (zh) * | 2015-06-03 | 2015-08-26 | 四川理工学院 | 一种浓香型大曲质量评价方法及系统 |
CN106198900A (zh) * | 2016-06-30 | 2016-12-07 | 深圳市检验检疫科学研究院 | 食品安全评价方法及装置 |
CN106294838A (zh) * | 2016-08-18 | 2017-01-04 | 贵州省分析测试研究院 | 食品安全有毒有害物质检验检测大数据结构化的方法 |
CN106529784A (zh) * | 2016-10-26 | 2017-03-22 | 中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所 | 风险监测信息系统中样品合格的判定方法以及装置 |
CN106997500A (zh) * | 2016-01-22 | 2017-08-01 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 产品便捷检验方法及装置 |
-
2018
- 2018-11-09 CN CN201811331090.7A patent/CN109377077A/zh active Pending
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101334392A (zh) * | 2008-06-25 | 2008-12-31 | 北京信息科技大学 | 一种有毒有害物质预警分析方法及系统 |
CN101593342A (zh) * | 2009-06-24 | 2009-12-02 | 贵州省理化测试分析研究中心 | 农产品产地长期安全预警的方法 |
CN103578037A (zh) * | 2012-07-26 | 2014-02-12 | 中国海洋大学 | 一种评价烟叶原料质量的方法及系统 |
CN103606031A (zh) * | 2013-11-04 | 2014-02-26 | 清华大学 | 一种餐厨废弃物饲料产品安全性的评价方法 |
CN104865360A (zh) * | 2015-06-03 | 2015-08-26 | 四川理工学院 | 一种浓香型大曲质量评价方法及系统 |
CN106997500A (zh) * | 2016-01-22 | 2017-08-01 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 产品便捷检验方法及装置 |
CN106198900A (zh) * | 2016-06-30 | 2016-12-07 | 深圳市检验检疫科学研究院 | 食品安全评价方法及装置 |
CN106294838A (zh) * | 2016-08-18 | 2017-01-04 | 贵州省分析测试研究院 | 食品安全有毒有害物质检验检测大数据结构化的方法 |
CN106529784A (zh) * | 2016-10-26 | 2017-03-22 | 中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所 | 风险监测信息系统中样品合格的判定方法以及装置 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
高二波: ""低碳经济视角下的伊春林业产业内部协同发展研究"", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 经济与管理科学辑》 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110428121A (zh) * | 2019-04-23 | 2019-11-08 | 贵州大学 | 基于灰色关联分析的隐马尔可夫模型食品质量评估方法 |
CN110428121B (zh) * | 2019-04-23 | 2024-02-23 | 贵州大学 | 基于灰色关联分析的隐马尔可夫模型食品质量评估方法 |
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