要点总结 #
近年来，突发食品污染事件引发的食品安全问题备受关注。乳制品生产流通系统复杂，任一环节的污染事件都可能影响整体安全风险。传统的风险管理方法难以应对突发事件演变的复杂性和模糊性，而人工智能（AI）技术的发展为风险管理提供了新的工具。然而，AI缺乏人类智能（HI）的感性认识，因此AI-HI融合成为解决这一问题的关键。本文以乳制品为例，提出了基于AI-HI融合的风险评估方法，旨在提高企业对突发污染事件的应急准备能力。
本文提出了一种结合随机森林和区间粗糙数的风险评估方法。首先，通过随机森林对历史案例进行训练，生成突发污染事件的情境集合。其次，利用区间粗糙数不确定信息系统的粗糙集扩展模型，反映风险评估的模糊边界。最后，结合图示评审技术（GERT），构建乳制品生产流通网络的风险演变模型。算例结果表明，该方法能有效评估乳制品在突发污染事件情境下的安全风险，并为企业提供风险管理重点对象，提升应急准备能力。
关键要点 #
论文重要性 #
这项研究对于食品安全风险管理具有重要意义。随着食品供应链的复杂化，突发污染事件的风险日益增加，传统的风险管理方法难以应对。本文提出的AI-HI融合方法不仅结合了AI的数据处理能力和HI的经验判断，还通过随机森林和区间粗糙数等技术，提供了更为精确的风险评估工具。该方法不仅适用于乳制品行业，还可推广至其他食品供应链，帮助企业和政府更好地应对突发污染事件，提升应急管理能力。未来研究可进一步探索机器学习与群决策的结合，以提高风险评估的可解释性和准确性。
深度解读 #
AI-HI融合 #
本文提出了一种基于AI-HI融合的突发食品污染事件风险管理方法，结合人工智能（AI）和人类智能（HI）的优势，实现了对乳制品生产流通环节中食品安全风险的动态评估。AI通过随机森林模型对历史案例进行训练，生成污染事件情境集合，而HI则通过专家经验对风险评估的模糊边界进行修正。这种融合方法不仅提高了风险评估的准确性，还增强了企业应对突发事件的应急准备能力。然而，AI-HI融合的挑战在于如何平衡AI的客观性与HI的主观性，未来研究可以进一步探索人机协同决策的优化框架，以应对复杂多变的食品污染风险。
随机森林 #
本文采用随机森林模型对突发食品污染事件的历史案例进行训练，生成污染事件情境集合。随机森林具有良好的抗噪声性能和可拓展性，能够有效处理多源数据并生成高精度的分类结果。通过10折交叉验证，模型在测试集上表现出较高的精确度和召回率，表明其具有较强的泛化能力。然而，随机森林模型在处理少数类数据时存在一定的局限性，未来可以通过改进采样方法或引入其他机器学习算法来进一步提升模型的分类性能。
区间粗糙数 #
本文引入区间粗糙数来描述乳制品生产流通环节中食品安全风险的模糊性。区间粗糙数通过上下近似区间反映了风险评估的不确定性，并结合可变多粒度粗糙集理论，进一步刻画了多情境下食品安全风险的模糊边界。这种方法的优势在于能够有效处理高维特征数据和多元信息系统，但同时也面临计算复杂度和参数敏感性的挑战。未来研究可以探索更高效的算法和更灵活的参数设置，以提高模型的适用性和鲁棒性。
GERT网络 #
本文构建了基于GERT网络的乳制品生产流通风险评估模型，通过将乳制品的生产流通环节视为一个GERT网络，研究了多突发污染事件情境下食品安全风险的动态演变过程。GERT网络能够有效表征乳制品生产流通环节中食品安全风险的随机属性和动态演变，并通过等价传递函数计算各类乳制品的整体食品安全风险。然而，GERT网络的应用依赖于精确的参数估计和复杂的网络结构，未来可以结合其他网络分析方法或优化算法，进一步提升模型的实用性和准确性。
风险评估 #
本文提出了一种基于AI-HI融合和GERT网络的乳制品食品安全风险评估方法，通过整合随机森林模型、区间粗糙数和GERT网络，实现了对乳制品生产流通环节中食品安全风险的全面评估。该方法不仅能够有效识别高风险情境，还能为企业提供针对性的风险管理策略。然而，现实中的食品污染风险具有高度的复杂性和不确定性，未来研究可以进一步探索机器学习与群决策相结合的集成方法，以提高风险评估的可靠性和可解释性。
完整论文 #
