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基于SVM快速增量算法的HACCP控制点分类(Fast Incremental SVM Method for Classification of CCPs on HACCP Implementation)
危害分析与关键控制点 支持向量机 增量学习
2009/11/3
支持向量机方法已经在HACCP体系关键控制点的智能发现中取得较为满意的结果,但是在样本不断增加的情况下分类效率不高。本文采用支持向量机增量学习算法,优先选择可能成为支持向量的边界向量,减少参与训练的样本数量,进而实现增量学习。实验证明,改进的支持向量机增量算法在保证分类精度的同时,显著提高了分类速度。
模糊故障树分析方法在HACCP中的应用研究
危害分析与关键控制点(HACCP) 故障树分析 模糊算法 非模糊化
2007/8/10
危害分析与关键控制点(HACCP)是一个复杂的系统工程,对于农产品加工企业或食品企业而言,制定一个产品的HACCP计划有很大的难度,特别是对于关键控制点的正确选取更需要领域专家的帮助。该文介绍了故障树分析方法在HACCP体系第一原则和第二原则上的应用,并引入模糊数学理论中的模糊算法和非模糊化方法与故障树分析方法相结合,分别适用于计划的制定和计划的变更,并可根据该方法开发出制定计划的软件工具,使得计...