本发明涉及数据处理，尤其涉及一种基于食品经营风险信息库的风险预警方法及系统。
背景技术：
1、随着食品产业的快速发展，使得食品供应链变得更加复杂，从原料采购、生产加工、储存运输到销售，每一个环节都可能存在潜在的风险。这些风险可能来源于原料的污染、生产过程中的不当操作、储存环境的恶化以及运输过程中的损坏等。这些风险如果不及时识别和应对，可能会对消费者的健康造成威胁，并对企业的声誉和经济利益造成严重损害，如原料质量不稳定、生产过程控制不严格、物流环节存在隐患等，这些都可能给食品经营带来潜在的安全风险。传统的食品经营风险预警主要依赖于人工经验和定期巡查的方式，这些方法在应对简单的风险时可能具有一定的效果，但随着食品经营环境的日益复杂和风险种类的不断增加，其局限性逐渐显现。因此，建立一种基于食品经营风险信息库的风险预警方法及系统，对风险信息进行实时分析和预测，实现对食品经营风险的自动预警和监控，保障食品安全，维护消费者权益具有重要意义。
2、现有技术通过对食品企业生产经营过程中的数据进行采集、整合和分析以构建经营风险信息库，并对经营风险信息库进行实时监测和预测以构建风险预警模型，同时结合风险发生的规律和趋势制定风险预警方法。
3、例如公告号为：cn115964504b的发明专利公告的一种食品安全风险预测方法及系统，包括：获取待预测食品的第一食品安全抽检数据和第二食品安全抽检数据；根据第一食品安全抽检数据构建待预测食品的历史时刻食品安全动态知识图谱集合得到历史时刻预测结果，同时根据第二食品安全抽检数据构建待预测食品的当前时刻食品安全动态知识图谱得到当前时刻预测结果；将历史时刻预测结果和当前时刻预测结果进行融合，得到待预测食品在下一时刻的食品安全风险最终预测结果。
4、例如公开号为：cn117171142a的专利申请公开的一种食品生产经营全程风险信息库的构建方法，包括：对监测区域内食品生产经营情况实施监测以及数据统计得到生产经营监测信息并进行预处理；对预处理后的目标实施类别分类得到识别组合数据集并获取食品生产经营的安全事故实施数据；通过对安全事故实施数据进行计算和分析，同时实施针对性的经营风险提示以及风险排查提示。
5、但本技术在实现本技术实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：
6、现有技术中，由于构建的风险预警模型无法充分学习到食品经营风险的复杂性和多样性，导致无法精准预测食品经营风险，存在食品经营过程中经营风险预测精度低的问题。
技术实现思路
1、本技术实施例通过提供一种基于食品经营风险信息库的风险预警方法及系统，解决了现有技术中食品经营过程中经营风险预测精度低的问题，实现了食品经营过程中经营风险预测精度的提高。
2、本技术实施例提供了一种基于食品经营风险信息库的风险预警方法，包括以下步骤：s1，实时收集食品经营过程中的食品经营数据并输入至数据仓库中，所述食品经营数据包括供应链信息数据、生产过程数据、产品质量数据和食品安全事件数据；s2，对数据仓库中的食品经营数据进行风险评估并按照预设类别和预设属性进行分类存储，同时根据风险评估的结果构建食品经营风险信息库，所述风险评估用于根据预设风险等级对食品经营数据进行评估，所述食品经营风险信息库用于数值化管理风险预警机制中食品经营过程中的经营风险，所述风险预警机制包括食品供应链风险预警、生产过程风险预警和食品销售风险预警；s3，根据风险预警的需求并结合构建的食品经营风险信息库构建风险预测模型，同时根据交叉验证方法对构建的风险预测模型进行性能评估，所述风险预测模型用于根据食品经营风险信息库识别原理预测预设时间段内食品经营过程中的经营风险的发生概率和影响程度；s4，根据性能评估的结果对构建的风险预测模型进行模型优化，同时使用贝叶斯优化方法进行参数调优，所述模型优化用于将预测的结果进行趋势融合以筛选出待优化的模型参数，所述趋势融合用于根据预设时间段内食品经营数据过程中经营风险的发生趋势对待优化的模型参数进行自动分类后存入风险预测模型中。
3、进一步的，所述对数据仓库中的食品经营数据进行风险评估的具体步骤包括：s11，对数据仓库中的食品经营数据进行标准化处理并提取出食品风险评估特征数据，所述标准化处理包括数据去量纲、填充缺失值和去除异常值，所述食品风险评估特征数据包括生产过程控制参数数据和食品质量检测指标数据，所述生产过程控制参数数据包括食品加工温度数据和食品加工洁净度数据，所述食品质量检测指标数据包括食品可靠性指标和环境适应性指标，所述食品可靠性指标表示通过对食品的样本进行微生物检测得到的食品可靠性程度，所述环境适应性指标表示通过模拟食品在极端环境条件下的存储情况得到的环境适应性程度；s12，根据风险适配指数并结合预设风险等级对提取出的食品风险评估特征数据进行等级分类，所述风险适配指数用于衡量食品风险评估特征数据与预设风险等级的适配程度；s13，结合等级分类后的食品风险评估特征数据生成风险评估报告并制定对应的风险管理措施。
4、进一步的，所述风险适配指数通过以下步骤进行获取：对提取出的食品风险评估特征数据并进行编码得到预设批次食品，同时结合预设风险数据对经过特征数据量化后的预设批次食品进行关联性分析，所述特征数据量化用于将预设批次食品中的非数值型数据转化为数值型数据；根据关联性分析的结果得到风险适配指数，所述风险适配指数通过以下公式进行计算：
5、，
6、式中，i为预设批次食品的编号，，x为预设批次食品的总数量，表示第i个预设批次食品对应的风险适配指数，e为自然常数，表示第i个预设批次食品对应的食品加工温度数据，表示食品加工温度参考数据，a表示食品加工温度数据参考偏差，表示第i个预设批次食品对应的食品加工洁净度数据，表示食品加工洁净度参考数据，b表示食品加工数据参考偏差，表示第i个预设批次食品对应的食品可靠性指标，表示食品可靠性参考指标，c表示食品可靠性指标参考偏差，表示第i个预设批次食品对应的环境适应性指标，表示环境适应性参考指标，d表示环境适应性指标参考偏差。
7、进一步的，所述食品经营风险信息库的具体构建步骤为：s21，基于风险评估的结果对食品经营过程进行风险预警指标设定，并结合设定的风险预警指标判断预设时间段内食品经营过程中的经营风险是否满足风险预警机制的触发条件，若满足，则对经营风险进行分类并根据相对应的风险管理措施对分类后的经营风险进行优化直至满足设定的风险预警指标，否则根据设定的风险预警指标设计数据库结构，所述风险预警指标用于衡量食品经营过程中经营风险与风险预警机制触发条件的偏差程度；s22，根据设计的数据库结构并结合风险预警机制的触发条件构建食品经营风险信息库，同时对构建的食品经营风险信息库进行更新。
8、进一步的，所述风险预警指标通过以下公式进行计算：
9、，
10、式中，n为风险预警指标设定次数的编号，，n为风险预警指标的设定总次数，表示第n次风险预警指标设定对应的风险预警指标，e为自然常数，表示第n次风险预警指标设定对应的供应商可靠性评估系数，表示供应商可靠性参考评估系数，m表示供应商可靠性评估系数参考偏差，表示供应商可靠性评估系数相对于风险预警指标的占比权重，表示第n次风险预警指标设定对应的生产线运行效率，表示生产线运行参考效率，k表示生产线运行效率参考偏差，表示生产线运行效率相对于风险预警指标的占比权重，表示第n次风险预警指标设定对应的食品销售额数据,表示第n次风险预警指标设定对应的食品退货率数据；所述供应商可靠性评估系数用于衡量供应商供货食品的食品质量和生产质量的可靠性；所述生产线运行效率通过食品生产过程中的生产效率和食品的合格率获取。
11、进一步的，所述风险预测模型的具体构建步骤包括：s31，利用构建的食品经营风险信息库筛选出与风险预测模型的预测目标相关的数据集，所述数据集包括历史风险数据集、风险预警指标、食品经营市场数据；s32，对筛选的数据集进行归一化处理以确保数据集中的数据量纲一致，同时分析归一化处理后预测目标的复杂程度；s33，根据预设的适配模型结构并结合风险预测模型对应的应用场景的实际需求和预测目标的复杂程度选择风险预测模型框架；s34，对选择的风险预测模型框架进行模拟评估并构建风险预测模型，所述模拟评估用于评估风险预测模型框架在预设精度下与风险预测模型之间的匹配程度。
12、进一步的，所述构建风险预测模型后还包括对构建的风险预测模型进行性能评估，具体步骤包括：将筛选出的数据集划分为训练集和测试集，使用训练集对风险预测模型进行训练以获取训练数据集，所述训练数据集表示风险预测模型在训练过程中的训练准确率和训练损失值；使用测试集并结合获取的训练数据集对风险预测模型进行测试以获取测试数据集，所述测试数据集表示风险预测模型在测试过程中的测试准确率和测试损失值；结合交叉验证方法中的交叉迭代原理对训练好的风险预测模型进行性能评估并优化直至满足预设的性能评估指标，所述性能评估指标用于衡量风险预测模型在训练和测试过程中的性能表现。
13、进一步的，所述性能评估指标的获取方法为：根据风险预测模型在训练过程中的训练准确率和测试过程中的测试准确率并结合对应的参考偏差获取训练准确率系数和测试准确率系数，所述训练准确率系数用于衡量风险预测模型对训练数据集的拟合程度，所述测试准确率系数用于衡量风险预测模型对测试数据集的拟合程度；根据风险预测模型在训练过程中的训练损失值和测试过程中的测试损失值并结合对应的参考偏差获取训练损失系数和测试损失系数，所述训练损失系数用于衡量风险预测模型在训练集上预测值与真实值之间的偏差程度，所述测试损失系数用于衡量风险预测模型在测试集上预测值与真实值之间的偏差程度；结合获取的训练准确率系数、测试准确率系数、训练损失系数和测试损失系数得到性能评估指标。
14、进一步的，所述参数调优包括以下具体步骤：s41，将风险预测模型的性能评估指标作为目标函数并结合模型融合的结果获取待优化的模型参数，所述目标函数用于衡量待优化的模型参数与预设的模型参数之间的匹配程度；s42，根据目标函数和参数空间初始化贝叶斯优化器，同时利用初始化后的贝叶斯优化器在参数空间内搜索目标参数组合，所述参数空间用于识别并确定目标参数组合所在的区域，所述初始化用于根据历史评估结果对贝叶斯优化器的概率模型进行更新；s43，根据交叉验证方法对搜索到的目标参数组合进行评估以得到目标模型性能，所述目标模型性能用于衡量目标参数组合与预设的性能评估指标之间的适配程度；s44，将目标模型性能输入至风险预测模型中重新进行性能评估，并根据性能评估的结果进行优化直至模型性能满足目标函数。
15、本技术实施例提供了一种基于食品经营风险信息库的风险预警系统，包括：食品经营数据输入模块、食品经营风险信息库构建模块、风险预测模型构建模块和模型优化与参数调优模块；其中，所述食品经营数据输入模块用于实时收集食品经营过程中的食品经营数据并输入至数据仓库中，所述食品经营数据包括供应链信息数据、生产过程数据、产品质量数据和食品安全事件数据；所述食品经营风险信息库构建模块用于对数据仓库中的食品经营数据进行风险评估并按照预设类别和预设属性进行分类存储，同时根据风险评估的结果构建食品经营风险信息库，所述风险评估用于根据预设风险等级对食品经营数据进行评估，所述食品经营风险信息库用于数值化管理风险预警机制中食品经营过程中的经营风险，所述风险预警机制包括食品供应链风险预警、生产过程风险预警和食品销售风险预警；所述风险预测模型构建模块用于根据风险预警的需求并结合构建的食品经营风险信息库构建风险预测模型，同时根据交叉验证方法对构建的风险预测模型进行性能评估，所述风险预测模型用于根据食品经营风险信息库识别原理预测预设时间段内食品经营过程中的经营风险的发生概率和影响程度；所述模型优化与参数调优模块用于根据性能评估的结果对构建的风险预测模型进行模型优化，同时使用贝叶斯优化方法进行参数调优，所述模型优化用于将预测的结果进行趋势融合以筛选出待优化的模型参数，所述趋势融合用于根据预设时间段内食品经营数据过程中经营风险的发生趋势对待优化的模型参数进行自动分类后存入风险预测模型中。
16、本技术实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
17、1、通过实时收集食品经营过程中的食品经营数据并进行风险评估的结果构建食品经营风险信息库，然后根据风险预警的需求并结合构建的食品经营风险信息库构建风险预测模型并对构建的风险预测模型进行性能评估，最后根据性能评估的结果对构建的风险预测模型进行模型优化及参数调优，从而实现了风险预测模型的准确构建，进而实现了食品经营过程中经营风险预测精度的提高，有效解决了现有技术中食品经营过程中经营风险预测精度低的问题。
18、2、通过对数据仓库中的食品经营数据进行标准化处理并提取出食品风险评估特征数据，然后根据风险适配指数并结合预设风险等级对提取出的食品风险评估特征数据进行等级分类，最后结合等级分类后的食品风险评估特征数据生成风险评估报告并制定对应的风险管理措施，从而实现了食品风险评估特征数据的精准提取，进而实现了风险评估准确性和可靠性的提高。
19、3、通过基于风险评估的结果对食品经营过程进行风险预警指标设定，并结合设定的风险预警指标判断预设时间段内食品经营过程中的经营风险是否满足风险预警机制的触发条件，然后根据设计的数据库结构并结合风险预警机制的触发条件构建食品经营风险信息库，同时对构建的食品经营风险信息库进行更新，从而实现了风险预警指标的精准设定，进而实现了食品经营风险信息库的更精准构建。
1.一种基于食品经营风险信息库的风险预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述一种基于食品经营风险信息库的风险预警方法，其特征在于，所述对数据仓库中的食品经营数据进行风险评估的具体步骤包括：
3.如权利要求2所述一种基于食品经营风险信息库的风险预警方法，其特征在于，所述风险适配指数通过以下步骤进行获取：
4.如权利要求1所述一种基于食品经营风险信息库的风险预警方法，其特征在于，所述食品经营风险信息库的具体构建步骤为：
5.如权利要求4所述一种基于食品经营风险信息库的风险预警方法，其特征在于，所述风险预警指标通过以下公式进行计算：
6.如权利要求1所述一种基于食品经营风险信息库的风险预警方法，其特征在于，所述风险预测模型的具体构建步骤包括：
7.如权利要求6所述一种基于食品经营风险信息库的风险预警方法，其特征在于，所述构建风险预测模型后还包括对构建的风险预测模型进行性能评估，具体步骤包括：
8.如权利要求7所述一种基于食品经营风险信息库的风险预警方法，其特征在于，所述性能评估指标的获取方法为：
9.如权利要求1所述一种基于食品经营风险信息库的风险预警方法，其特征在于，所述参数调优包括以下具体步骤：
10.一种基于食品经营风险信息库的风险预警系统，其特征在于，包括：食品经营数据输入模块、食品经营风险信息库构建模块、风险预测模型构建模块和模型优化与参数调优模块；
