基于云计算的食品有毒有害物质检验检测大数据的风险分析算法及其应用

摘要基于云计算，结合食品安全检验检测的完备性与最小性原理，将影响食品安全的多维因素降维成平均含量（AVE）、限量标准（STA）、超限率（OUT）、超限程度（OUD）和最大值（MAX）5个因素，并建立食品有毒有害物质检验检测大数据的风险分析算法。利用云计算技術实现对地理上分布广泛、动态、复杂性高的海量数据进行存储，并运用云计算的MapReduce计算框架进行智能的并行数据处理及计算，最后得到风险分析结果。通过对在基于Web端的实验室管理系统采集的1 000 000条检验检测数据结果进行风险分析，得出食品安全指数IFS远小于1，表明消费者人群的食品安全状态良好。

关键词云计算；食品有毒有害物质检测；大数据；风险分析算法

中图分类号S126；R155文献标识码A文章编号0517-6611（2017）21-0216-05

Risk Analysis Algorithm and Its Application of Poisonous and Harmful Substance in Food Testing Big Data Based on Cloud Computing

WANG Yajie，YANG Bing，DAI Jiao，TAO Guangcan* et al

（Guizhou Academy of Testing and Analysis，Guiyang，Guizhou 550002）

AbstractBased on cloud calculation，combined with the completeness and minimum principle in food safety inspection and testing，multiple dimensional factors that affected the food safety were reduced into five factors：average content （AVE），limit standard （STA），overload rate （OUT），out of limit degree （OUD），and the maximum value （MAX），and the poisonous and harmful substance risk analysis algorithm in food safety inspection and testing big data was established.The paper made use of cloud computing platform to achieve the data storage of massive extensive geographical distribution，dynamic，high complexity data，and applies MapReduce computational framework of cloud computing for intelligent parallel data processing and computing.Finally，we got the required risk analysis results.Through the risk analysis of collected 1 000 000 testing data results from the laboratory management information system based on web side，it was found that the food safety index was greater less than 1，which indicated that the food safety state was in good condition in consumer population.

Key wordsCloud computing；Food testing of poisonous and harmful substance；Big data；Risk analysis algorithm

近年来，随着互联网[1]的高速发展，云计算技术[2]已在金融[3-5]、汽车[6-7]、电力[8-9]等行业得到一定的应用。李聪[10]提出的食品安全状态评价指标体系曾在食品安全风险分析中有所应用，但由于风险分析的数据量过小，分析结果不具有说服力，且并未实现在云技术下的应用。目前，在食品行业“互联网+食品检验检测”模式驱动下，食品安全检验检测数据量呈指数级增长，大数据已经形成。大量的食品检测数据无疑能为人们带来广阔的信息量，但需要从海量食品安全检验检测数据中发现对监管部门、企业及检测机构有用知识的难度随之增加。食品安全风险分析是食品安全领域的重难点，基于云计算的食品有毒有害物质的风险评估算法能够有效解决海量数据潜在价值的挖掘及利用。笔者通过采集互联网端实验室信息管理系统（Laboratory management information system，LIMS）汇聚的全国各检验检测机构的食品检验检测大数据，并充分运用云计算平台高可用性及高度虚拟化等特征[11]，动态调度和分配资源，以满足精准风险分析及高效数据挖掘的需求。笔者提出一种基于云计算的食品有毒有害物质检验检测大数据的风险分析算法，将数学算法应用在食品安全检验检测中。该模型是一种使食品安全检验检测结果反映数据间呈现出多变量间关系的一种算法应用技术，该算法已在贵州省食品安全云平台实际部署并上线运行，取得了良好的效果。该文是“互联网+食品安全检验检测”模式的实践应用，实现了一种以海量数据信息为中心的风险交流方法。

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