[發明專利]一種農產品品種農藥殘留的風險評估方法有效
| 申請號： | 202010546738.3 | 申請日： | 2020-06-16 |
| 公開（公告）號： | CN111667122B | 公開（公告）日： | 2023-05-26 |
| 發明（設計）人： | 陳琴琴;陳巧特;王丙勤;應夢杰 | 申請（專利權）人： | 國研軟件股份有限公司 |
| 主分類號： | G06Q10/04 | 分類號： | G06Q10/04;G06Q10/0635;G06Q50/02;G06F18/214 |
| 代理公司： | 寧波誠源專利事務所有限公司 33102 | 代理人： | 馮曉蘭;孫盼峰 |
| 地址： | 315100 浙江省寧波市鄞*** | 國省代碼： | 浙江;33 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 農產品 品種 農藥 殘留 風險 評估 方法 | ||
1.一種農產品品種農藥殘留的風險評估方法，其特征在于，包括如下步驟1至步驟5：
步驟1，獲取農產品品種的農藥殘留含量值概率分布規律性；
步驟2，根據農產品品種的農藥殘留含量值概率分布規律性做出判斷：
當農產品品種的農藥殘留含量值具有概率分布規律性時，轉入步驟3；否則，轉入步驟5；
步驟3，建立針對該農產品品種的農藥殘留風險預測模型；
步驟4，根據農產品品種的當前農藥殘留含量值以及所述農藥殘留風險預測模型，預測得到該農產品品種在將來時間的農藥殘留風險評估等級；
步驟5，建立針對該農產品品種的農藥殘留風險知識庫；
其中，按照如下步驟a1～a8的方式獲取農產品品種的農藥殘留含量值概率分布規律性：
步驟a1，形成農產品品種的農藥殘留含量值檢測數據庫，并在農藥殘留含量值檢測數據庫中分別收集農藥殘留含量值檢測數據和農殘品檢出數據；
步驟a2，分別對農藥殘留含量值檢測數據和農殘品檢出數據進行數據篩選整理操作和標準化操作，得到標準化農藥殘留含量值檢測數據；其中，數據篩選整理操作為篩選出具有檢測時間、農產品品種名稱和檢測結果的數據；
步驟a3，對若干農產品品種的標準化農藥殘留含量值檢測數據分別做概率分布研究分析，得到標準化農藥殘留含量值檢測數據具有統計規律的農產品品種以及該農產品品種所對應標準化農藥殘留含量值檢測數據的農藥殘留含量值概率密度函數；其中，在該農產品品種的農藥殘留含量值概率密度函數中，農藥殘留含量值大于0的部分服從正態分布，農藥殘留含量值小于0部分的概率堆積在農藥殘留含量值為0處；
步驟a4，對各農產品品種的農藥殘留含量值的檢測數據分別做統計，得到各農產品品種的農藥殘留含量值檢測數據的均值和農藥殘留含量值檢測數據的方差；
步驟a5，根據步驟a3所得農產品品種的農藥殘留含量值概率密度函數以及步驟a4所得農產品品種的農藥殘留含量值檢測數據的均值及方差，分別確定各農產品品種農藥殘留含量值的概率密度函數；
步驟a6，根據確定的各農產品品種農藥殘留含量值的概率密度函數，得到各農產品品種針對不同農藥殘留含量值所對應的抽樣頻率；其中，設定所有農產品品種的總數量標記為M，第m個農產品品種標記為Producem，農產品品種Producem針對不同農藥殘留含量值所對應的抽樣頻率標記為
其中，Q1為針對農產品品種Producem抽樣的總次數，為針對農產品品種Producem中農藥殘留含量值不同分段內的抽樣總次數，1≤m≤M；
步驟a7，分別獲取各農產品品種針對不同農藥殘留含量值的農殘品檢出概率；其中，農殘品檢出概率為任一農產品品種中的農藥殘留含量值超過預設含量值的抽檢次數與針對該任一農產品品種的總抽檢次數之間的比值；
步驟a8，分別將各農產品品種針對不同農藥殘留含量值的抽樣頻率和發生概率進行比較判斷：
當農產品品種的抽樣頻率與發生概率之間的對比誤差超過預設對比誤差閾值時，判定該農產品品種的農藥殘留含量值具有概率分布規律性；否則，判定該農產品品種的農藥殘留含量值不具有概率分布規律性；
按照如下步驟b1～b8的方式建立針對農產品品種的農藥殘留風險預測模型：
步驟b1，調取農藥殘留含量值具有概率分布規律性的所有農產品品種的農藥殘留含量值的檢測數據和農殘品檢出數據；
步驟b2，分別統計步驟b1中各農產品品種在不同年份內各第一預設時間段的農殘品檢出率，計算各農產品品種在各第一預設時間段的農殘品檢出率的均值；
步驟b3，將各農產品品種在各第一預設時間段的農殘品檢測率的均值與預設的農殘品風險等級評定列表做匹配對比，得到各農產品品種分別在各第一預設時間段的農殘品風險等級；
步驟b4，構建針對農產品品種農藥殘留含量值預測模型的訓練樣本數據集；其中，所述訓練樣本數據集含有多個作為訓練樣本數據的農產品品種農藥殘留含量值；
步驟b5，建立農產品品種農藥殘留含量值預測模型；其中，所述農產品品種農藥殘留含量值預測模型為基于支持向量回歸方法建立；
步驟b6，將構建的所述訓練樣本數據集作為輸入數據輸入到所述農產品品種農藥殘留含量值預測模型中，以調整得到最優的農產品品種農藥殘留含量值預測模型；
步驟b7，將當前第一預設時間段內的農藥殘留含量值的均值輸入到所述最優的農產品品種農藥殘留含量值預測模型，輸出得到該農產品品種在下一個第一預設時間段內的預測農藥殘留含量值的均值；
步驟b8，將農產品品種的預測農藥殘留含量值的均值與預設的農殘品風險等級評定列表做匹配對比，得到農產品品種在下一個第一預設時間段的農殘品風險等級。
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