摘要
近年来地理标志农产品质量安全事故被频频爆出，为有效规避与控制质量安全风险，提出一种基于随机森林（RF）与深度置信网络（DBN）的质量安全风险评估及预警模型。将全面质量管理理论中“人、机、料、法、环”5要素与种植、加工、物流、销售4阶段相结合，构建质量安全风险评估体系；运用RF模型对指标体系进行降维，确定出13个评价指标；运用DBN理论构建质量安全风险评估及预警模型，并以云南普洱茶为例进行实证研究。结果表明，将RF和DBN模型应用于地理标志农产品风险评估的精度高达96.67%，明显优于反向传播神经网络（BP）的90%和支持向量机（SVM）的85%。该成果可为降低地理标志农产品质量安全风险、保证其品牌影响力提供一定参考。
关键词
RF; DBN; 地理标志农产品; 风险评估; 预警
中国作为一个农业大国，农业是国民经济的根本，而“三农问题”一直是我国国民经济发展所面临的重要挑战。2021年是“十四五”开局之年，《2020年农产品质量安全工作要点》中明确指出各企业要提升监管能力，完善质量监管体系，防范质量安全隐患，稳步提升农产品质量安全水平，做好农产品质量安全工作对于实施乡村振兴战略具有特殊且重要的意义［1］。与一般的农产品相比，地理标志农产品在其原产地独特的气候和特殊的土壤条件等自然生态环境以及长期沉淀的历史人文因素影响下，形成了自己独特的品质和特征。然而，近些年来频频爆出地理标志农产品质量安全事故，如赣南脐橙染色事件、五常大米香精事件、金华火腿敌敌畏事件等让人瞠目结舌［2］。这些事故足以表明