我国网络市场食品安全规制研究
这是一篇关于网络市场,食品安全,规制工具的论文, 主要内容为目的:本研究以规制理论为基础,从食品网络市场宏观环境和主体微观行为两方面入手,在信息不对称背景下对网络市场食品安全问题进行重新审视,结合市场环境,提出加强我国网络市场食品安全规制的建议,通过整合有效资源,充分发挥三种规制工具作用,力图为优化网络市场食品安全规制体系研究提供一个新视角。方法:1.历史文献法。利用全文数据库,检索规制理论、网络市场食品安全规制相关文献资料,在此基础上对我国食品安全规制工具各自的优势和劣势进行分析。2.SWOT-PEST分析法。运用SWOT-PEST模型对食品网络市场不同层次环境的内部优势和劣势、外部机遇和威胁进行系统分析;采用列表法,构建SWOT-PEST矩阵,进行因素综合评价。3.描述性统计分析方法。对近年来我国网络购物市场和网络市场食品交易规模、网民参与行为用Excel数据库进行统计分析。4.案例分析法。对2013年知名电商销售假“赖茅酒”事件反映出的网络市场白酒电子商务监管问题进行深度思考。5.博弈分析。构建网络市场食品安全规制的不完全信息动态博弈模型,结合“赖茅酒”事件,从政府规制机构与企业微观行为入手进行现实剖析。结果:1.SWOT-PEST矩阵因素分析结果显示,我国食品网络市场在监管激励机制、行政监管手段、企业信用评价体系、消费者售后维权、交易平台信息化管理、食品行业自律、物流配送服务体系、监管技术支撑八方面存在劣势;在法制建设、信息化规划、社会信用体系、互联网应用水平、数据挖掘能力、网络舆情、供应链信息特性、网络信息技术八方面面临挑战。2.目前,不知情和不诚信是阻碍食品网络市场发展,导致存在内部劣势,面临外部威胁的两大原因,在信息不对称背景下使食品安全形势更加严峻。3.网络市场食品安全政府规制机构与食品电商企业不完全信息动态博弈模型分析结果显示,规制机构采取规制措施的概率与企业诚信守法成本、期望收益及其名誉得益有关;企业不违规的概率与规制机构规制成本、期望收益、事故治理成本及其名誉损失有关;规制机构对违规企业不处罚的概率与企业贿赂金额及其违规处罚金额有关。结论:在信息不对称背景下,通过设计最优规制机制,发挥网络市场环境优势和机遇,形成功能互补、机制协调的规制工具组合,有助于实现规制机构、企业、消费者、网络交易平台多方合作社会共治,以扭转劣势,降低威胁,解决食品不安全和信息不对称问题,从而切实提高我国网络市场食品安全规制的能力和水平。1.突出经济性规制工具主体地位。基于供应链构建云平台,完善市场信息传导机制;推动食品安全激励规制,健全电商信用评价体系;消费者履行应有的义务,利用工具维护合法权益。2.发挥行政法律性规制工具主导作用。完善网购食品法律法规,加大违法行为处罚力度;以大部制改革作为契机,优化网购食品监管体制;健全网络市场准入制度,提升行政监管技术水平。3.强化社会性规制工具的基础地位。完善政务信息披露机制,发挥媒体正向舆论引导;发挥网络交易平台作用,提供食品监管技术支持。
福建省食品企业监管系统的设计与实现
这是一篇关于食品安全,监管,质量技术,开发框架的论文, 主要内容为当前,食品安全已成社会热点。它不仅关系着市场环境的稳定,而且还关系着国计民生的大计。食品的安全监管工作具有复杂性和流动性,监管的环节包括从原料采集、生产、流通、销售和售后的每一个环节。为更好的开展福建省食品安全监管工作,作为主管食品监管的行政部门—福建省质量技术监督局决定开发适合自身工作的食品监管系统。本论文以福建省质量技术监督局食品监管系统的设计与实现为根本主线,全面介绍系统的开发过程,在开发的每个环节穿插开发使用的主要技术,阶段性成果、总结,以及系统实现的最终形式。本系统最终选择了J2EE轻量级SSH(Struts+Spring+Hibernate)开发框架和“JDK1.6+Tomcat6.0+MyEclipe8.0”开发平台、Oracle9i数据库。主要内容为:在系统开发之前,根据福建省质量技术监督局对食品企业监管的情况及特点,以系统的业务平台,企业平台,移动巡检平台为主要导向,并采用需求分析方法所遵循的原则,得出最终的形式;在系统设计阶段,详细讲解了该套系统采用SSH框架所设计的结构设计优势、原则、目的,同时包括了总体的部署、逻辑结构、数据库的设计及功能模块的设计。最后对整个系统每个功能实现进行测试以及安全测试,确保最终效果是否能达到预期要求。总之,本文以食品监管系统的开发为主线,以食品企业监管系统的功能实现为最终目的,为福建省质量技术监督局从源头上抓产品质量和食品安全提供技术支持和保障,测试结果基本满足工作需要,但对于系统的可操作性,人性化感官及使用舒适度还很大改进。相信本系统的投入使用对净化我国食品安全环境有着现实意义。
银川市良田乡蔬菜溯源系统设计与实现
这是一篇关于蔬菜,溯源,食品安全的论文, 主要内容为近年来,蔬菜质量安全已经成为社会广泛关注的问题,随着人们生活水平的提高,人们的饮食观念从最初的吃得饱向现在的吃得好转变。然而受众多因素影响,尤其是暴利的驱使下,许多生产者和销售者在农产品生产加工过程中以次充好,农药残留、激素、抗生素残留,甚至使用不可食用及有毒的制剂,从而产生了许多农产品安全问题。而更多的消费者都有希望能够获得农产品相关信息的愿望,同时供应商都有对农产品生产信息、农产品的质量监测及农产品安全问题的防范和处理都急需一条途径来解决。其中蔬菜溯源成为保障农产品蔬菜质量安全的一个重要手段,蔬菜溯源系统目的在于让消费者放心消费蔬菜农产品,及为政府对蔬菜农产品安全状况的全面掌控提供技术支持。同时在发现蔬菜农产品出现质量问题时,可以迅速的找到源头。本文就是通过蔬菜溯源安全质量为出发点通过计算机互联网技术、通信技术与数据库技术,同蔬菜种植,加工,仓储,运输相结合,通过信息化手段监控蔬菜农产品的种植、运输和加工等环节。旨在让普通民众了解所购蔬菜农产品的相关信息,为政府对蔬菜农产品信息的安全状况全面掌控提供技术支持,从而有效预防因农产品引起的食品安全问题的发生,溯源系统就是为预防这样的问题所提供的一项全新的信息服务技术。作为简单的云技术和物联网运用,蔬菜溯源系统必然伴随着云技术及物联网的蓬勃发展而发展,今后也必将成为普通民众所熟悉和常用的网络运用。本文在对银川市良田乡部分农产品种植基地进行前期调查的基础上,了解到种植户、技术人员及其蔬菜公司的现实需求,以蔬菜农产品为溯源对象,通过与使用对象进行需求沟通的方式深入了解蔬菜农产品的供应过程。最终通过软件工程的方法,对蔬菜溯源系统各个功能模块进行分析设计。蔬菜溯源系统的开发,采用My Eclipse10.0作为开发工具,My SQL作为后台数据库管理系统,使用JAVA语言编码。整合ssi框架(Spring+Struts2+i Batis),遵循MVC设计模式实现蔬菜溯源系统。My Eclipse作为一款优秀的java web集成开发环境,稳定且功能强大。My SQL 5.0应用很广泛,是企业数据管理的强有力的支撑,中小型电子商务、网站建设、数据仓库和数据库解决方案等应用中都可以看到它的存在。通过该系统的创建,为银川市乃至宁夏农产品更好地走出去提供更优质的技术支撑。
多模态数据中关键信息抽取技术研究
这是一篇关于食品安全,语音识别,实体关系联合抽取,知识图谱,问答系统的论文, 主要内容为随着科技的发展、时代的进步,互联网在人们获取信息的渠道中所占的比例越来越大,互联网数据急剧增长,其中包含了文本、图片、音频、视频等各种形式的食品安全相关的数据,这些非结构化数据中蕴含了海量的食品安全领域知识。传统的人工处理方式效率低下、耗时耗力,难以对大规模多模态数据进行高效挖掘。从非结构化多模态数据中自动提取出结构化知识库,实现基于多模态数据的关键信息抽取技术,并构建食品安全领域的知识图谱,对食品安全领域数字化、智能化发展具有积极作用和重要意义。本文针对食品安全领域文本、视频、音频等多模态数据进行采集、预处理和关键信息抽取研究。食品安全领域多模态数据的关键信息抽取是指对食品安全文本、视频、音频中的食品名称、病菌菌种、致病因子、发病症状等具有特定意义的实体以及实体间关系进行抽取并构造结构化三元组。本文的具体研究内容如下:(1)采用网络爬虫技术获取食品安全领域文本、视频等多模态数据,对多模态数据进行预处理,构建来自多模态数据的文本语料库。针对食品安全领域的语音数据难以获取、且训练获得的声学模型性能不理想等问题,本文采用迁移学习的方法,基于开源语音数据集进行声学训练,将最优模型训练参数存储并迁移到食品安全语音数据集中训练。实验结果表明,融合了迁移学习的DFCNN-CTC模型在食品安全领域语音识别上有良好表现。DFCNN-CTC声学模型与N-Gram语言模型相结合,实现完整的语音识别过程。(2)针对食品安全领域文本的实体较多、专业性较强等特点,提出了一种融合对抗训练和联合神经网络的食品安全领域实体关系联合抽取模型。采用融合对抗训练的BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)预训练模型获取词向量表示,通过双向长短期记忆网络(Bi-directional Long ShortTerm Memory,Bi LSTM)获取食品安全文本序列时序信息,实现对文本特征的提取,使用多头注意力机制实现多空间特征的提取,获取文本序列中关键的字符信息及字符间的依赖关系,在提高模型特征提取能力的同时提高模型的鲁棒性,实验结果表明模型在食品安全信息实体关系联合抽取任务中有较高准确率。(3)设计构建并开发了基于知识图谱的食品安全领域问答系统,将提取的的<头实体,关系,尾实体>三元组存储到图形数据库Neo4j中,通过知识图谱的构建实现食品安全结构化数据的可视化,并以知识图谱为基础设计、开发了基于Flask Web开发框架的食品安全信息问答系统。
网络订餐中电商平台经营者的管理性义务研究
这是一篇关于网络订餐,电商平台,管理性义务,食品安全的论文, 主要内容为在网络订餐行业快速度发展的同时,网络餐饮食品安全成为各界高度关注、并最终影响网络订餐行业健康、稳定发展的关键因素。网络订餐电商平台因其在技术上的专业性和贴近网络订餐交易等特点,使得网络订餐平台在网络餐饮食品安全治理中被寄予厚望。为了更好的规范网络餐饮市场交易,2019年颁布实施了《电子商务法》。该法为网络订餐电商平台设置了资质审查、处置违法经营等一系列管理性质的义务,法律在设置这些义务的同时也相当于赋予了平台规范网络餐饮市场准入和管理网络订餐交易的权力。立法者期待以这种方式去改善我国网络订餐行业的食品安全问题现状,但网络订餐平台经营者的义务履行情况却与立法者的设计目标有所差距。本文通过对网络订餐平台经营者义务设置的合理性进行反思,发现现行立法为网络订餐平台经营者所设置的管理性义务中存在诸多的问题,进而探究问题的原因,并在此基础上提出完善网络订餐平台经营者管理性义务的措施。本文具体分为四个部分。第一部分内容是对网络订餐平台经营者管理性义务的基本情况和特殊性进行介绍,文章通过对网络订餐平台经营者管理性义务的范围、来源和性质进行分析,指出立法者对其管理性义务设置的合理性。第二部分内容介绍了网络订餐电商平台经营者义务的制度内容和履行情况,通过对平台经营者管理性义务的制度内容和履行现状的描述,梳理当前网络订餐行业存在的安全隐患和网络订餐平台管理上存在的漏洞。网络订餐平台的管理漏洞主要包括以下几个方面:入网餐饮经营者的准入资格审查不严、配送环节监管不力、信用评价机制不完善。第三部分内容是网络订餐平台义务履行问题的原因探析。本文认为,法律地位不明确和平台经营者管理性义务履行标准设置的模糊性是义务履行困难的原因。法律地位不明确导致网络订餐电商平台的权利义务设置不均衡,网络订餐平台承担的义务已经超出了其履行能力的范围。平台经营者管理性义务履行标准的模糊性使得平台推诿责任、放宽资质审核义务的标准,是网络订餐平台经营乱象的重要原因。最后一个部分阐述了我对上述问题的完善建议。针对法律规定中存在的不足,我希望在今后的立法活动中能够更加明确网络订餐平台的资质审查标准和报告管理义务的界限。对于平台日常管理漏洞,我们要求平台经营者创新管理手段,提高管理能力去解决这些问题。除此之外,还要加强和政府间的信息共享,探索合作治理新模式。通过这些措施督促网络订餐平台经营者更好的履行义务,推动网络订餐行业的健康发展。
食品安全云企业及公众服务系统开发
这是一篇关于SSH,JAVAEE,食品安全,公众服务系统,MVC,设计的论文, 主要内容为众所周知,食品、药品和农食物的质量安全问题一贯是广大消费者关注的核心,跟人民的生活很大联系。跟着我国经济的快速发展,食品的市场供应和需求关系也发生了重大变革,人民的消费程度也在不停的上升,身体重要性和食物安全意识也在渐渐加强,社会对农产品质量保障水平的要求也不断上涨,对于食品安全的看重,已经作为权衡人民的生活质量、社会治理程度的一个重要指标。公众服务系统是食品安全与营养(贵州)信息科技有限公司开发的一个系统,根据消费者、食品企业、政府部门不同用户的需求和习惯,对食品安全与营养常识进行传播、制定和建议,实现为用户提供针对性的食品、营养建议。有利于消费者清楚消费、科学饮食,帮助食品企业提高工作效率,标准作业,帮助政府监管部门提高效能、科学监管。本文在分析了近年来国内外食品安全平台的发展状况前提下,交代了本课题的研究背景及意义。介绍了本课题所需要的关键技术以及需求分析、部分功能模块的设计与实现、MySQL数据库的设计。最终经过测试表明,基于JAVAEE平台下结合SSH(Struts+Spring+Hibernate)框架、MVC模式开发的系统,很大程度提高了系统的开发效率,并且系统的具有很好的稳定性、可移植性以及扩展性。
食品安全网络舆情分析系统设计与实现
这是一篇关于食品安全,网络舆情,情感分析,GRU网络,Django的论文, 主要内容为随着自媒体的壮大、网络社交平台的风靡,人们越来越倾向于在网络中发表观点、宣泄情绪,互联网已逐渐成为舆情的主要载体,食品安全网络舆情亦是如此。“民以食为天”,食品安全问题是最基本的民生问题,直接关系到百姓的健康乃至生命安全,食品安全问题一直处在网络舆论的热点,对食品安全网络舆情分析和监控显得尤为重要。因此,本文研究了食品安全网络舆情分析方法,设计实现了食品安全网络舆情分析系统。首先本文进行了需求分析,确定了系统的功能需求。在总体设计中将系统划分为数据采集模块,数据处理模块,舆情分析模块以及权限模块,其中舆情分析模块由话题检测模块、话题跟踪模块、情感分析模块和统计分析模块组成。本文接着在详细设计阶段对以上各模块进行了分析、设计和实现。数据采集模块负责采集互联网中的食品安全网络舆情数据,数据处理模块实现了文本数据的清洗、分词、去停用词、向量表示。本文在话题检测模块中,构建了基于K-MEANS的文本聚类算法的话题检测模型;在话题跟踪模块中,构建了基于KNN文本分类算法的话题跟踪模型;在情感分析模块中,先通过正确率、召回率、F值对4种常见的情感分析模型进行评估,评估结果显示门控循环单元GRU网络更适用于构建情感分析模型。为提高模型的准确率,本文采用动态学习率衰减方法对GRU情感分析模型进行了优化,并取得了较好的效果。本文设计的分析系统以Python为开发语言,采用B/S架构,选择MySQL作为数据库,基于Django框架进行Web开发。经测试,系统运行良好,并在以幼儿园食物中毒话题为例的应用中取得较好效果。食品安全网络舆情分析系统可为食品安全网络舆情分析提供便利,并提高食品安全网络舆情分析效率。
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