这篇论文标题为“食品质量安全抽检数据分析”,获得了毕业论文的一等奖,属于计算机领域的应用。论文的主要目的是通过对食品质量安全抽检数据的深入分析,建立模型以评估食品安全趋势,并提出改善抽检方法的建议。作者运用了数值分析、插值技术、直观分析以及MATLAB编程计算,构建了一个模型,该模型考虑了食品质量随时间变化以及与地点和其他因素的关联。 在摘要部分,作者首先描述了论文的主要方法。他们对2010年至2012年的食品抽检数据进行了处理,特别是针对蔬菜、鱼类、鸡鸭的微生物、重金属和添加剂含量。通过数值浓缩和拟合曲线,他们建立了等趋势模型,揭示了这三类食品的安全性变化趋势。接着,他们利用插值和调和曲线分析了鱼类质量与其产地、抽检地和季节等因素之间的关系,建立了相关系数矩阵和最优插值模型,以探讨影响鱼类质量的因素。他们对数据进行分析,依据现有模型提出了优化食品抽检策略的意见。 论文的关键字包括数值分析、最优插值、多项式拟合和相关性系数,这些都是论文中使用的核心技术和概念。关键词的选择反映了论文的重点内容和所应用的方法。 在问题重述部分,论文强调了食品安全的重要性,并指出食品的各个环节,从生产到消费,都可能影响质量与安全。论文针对三个问题展开:(1)评估深圳市三年内食品的安全趋势;(2)寻找食品产地、抽检地、季节等因素与质量的关系;(3)提出更科学、经济的抽检方法,同时调整频繁抽检的食品领域。 在问题分析中,作者强调了对大量统计数据的处理,对问题(1)的数据进行了筛选和综合,为后续的趋势分析奠定了基础。这一部分展示了论文的逻辑结构和解决问题的步骤,同时也体现了团队成员在建模、程序设计和论文撰写上的分工合作。 这篇论文结合了计算机技术与食品安全问题,通过数学建模和数据处理方法,深入探究了食品质量与安全的关系,旨在提高食品安全管理的效率和准确性。论文的创新点在于利用数值分析和插值技术揭示了食品质量变化的规律,并提出了改进抽检方法的策略,这为食品安全监管提供了有价值的理论支持和实践指导。
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