HACCP在蜂产品原料控制中的应用培训.pptx

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HACCP在蜂产品原料控制中的应用在蜂产品原料控制中的应用用用2种聚类法对蜂产品原料氯霉素种聚类法对蜂产品原料氯霉素检测的关键限值的科学确认检测的关键限值的科学确认四川检验检疫局食检处l2002年初，因霉素（氯CAP）留超残标我蜂品全退出盟市，在多国产线欧场并国发生反，连锁应2004年7月盟才解除我欧对包括蜂品在的物源性食品的禁令。

国产内动l目前中蜜蜂殖的留控体系仍国养业兽药残监于逐步范之中，加上蜜源多、分布处规种类广、放蜂境和蜂素差大等特环复杂养员质异点，蜂品的量存在。

产质风险时时l要符合盟、美、日本等的留要欧国国兽药残求，使品利出口，需要危害分析产顺将与关控制点（键HazardAnalysisCriticalControlPoint，HACCP）理蜂品生论与产的密合。

产实践紧结lHACCP是一确保食品安全的系方法，是一种统、防、控制或少食品安全危害的有效种识别预减手段。

l控制点（关键CCP）是能行有效控制危害的加进工点、步或程序。

判定控制点就是已骤关键针对辨明的危害，在本步或后的步中有相的骤随骤应防措施，而且能在此步著危害生的可能预将显发性消除或降低到可接受水平。

加工步骤确定本步引入、控制或增加的危害潜在的食品安全危害著显吗？

用什应么防措施预防止危来害？

本步是骤控制关键点？

吗原料收验留兽药残（以霉氯素例）为著显加强原料收验检验是CAP是蜂品中的禁用，此留是原料自身产药兽药残与有的危害，化危害，控制关为学CAP在原料的和检测收中尤重要。

我用下表一步行分析。

验为们对这骤进对蜂产品原料验收环节的危害分析表限是指分食品安全可接受不可接关键值区与受之的界限。

间限的必有科性和可操作性。

关键值选择须学如果，造成即使有生影到食品安过严没发响全危害而就要求去采取正措施；纠如果松，又生不安全的品。

过会产产一好的限直、易于、基于食个关键值应该观监测仅品安全、能使只出少量被毁或理的品就可现销处产采取正措施、不是纠GMP或SSOP措施以及不能违背法。

规我用聚法控制点建立限，们拟两种类为关键关键值蜂品出口的生加工企有相的考价这对产产业当参值和意。

实际义l在各霉素水平中盟最，国氯检测欧严盟定口蜂品中的欧规进产CAP留不得超残过0.3ppb，其推荐方法是用法（气质联GC-MS）和液相串法（联质谱LC-MS/MS），具有敏度高、性好、可它们灵选择靠度高的特点，是物源性食品中霉素动氯留的最佳方法。

残检测l但是高的器使法在段以推广昂仪费该现阶难用于原料蜜的收和，企只能采用应购筛检业ELISA法原料行。

受背景干的影对进检测扰，有些本不含响来CAP的品在产ELISA法中也出，不少合格的蜂品被判会现数值实际产不合格，造成加工企和蜂的为业农经济损失。

l所以本文要究的就是找一合适的研问题寻个用ELISA法的限作原料的检测关键值为检测判定准，使在此下的蜂品用标数值产LC-MS/MS法（限检测为0.3ppb）的果都合检测结格，而提高蜂品的出口合格率。

从产l在究方法上，根据研88蜂品生商组国内产产ELISA法果相的秦皇蜂品室检验结与应岛产实验LC-MS/MS法果的据本，我首先用次聚检验结数样们层方法类对0.3ppb的准行分析，然后用先标进较进的基于相似合成算法的聚方法蜂品生类对国内产产商霉素含量的准做一步分析，最后合检验氯标进结方法得出蜂品生商用两种产产ELISA法霉素检验氯含量的判定准（即原料霉素标检测氯这个CCP点的限）。

关键值11数据样本说明数据样本说明l本文的究目是研标88据本，每据个数样个数本包含蜂品生商果（样国内产产检验结X1）、秦皇室果（岛实验检验结X2）2指。

项标l其中，蜂品生商果是本中霉国内产产检验结样氯素的具体含量，秦皇室于低于其岛实验检验对检准的本不示具体，于高于其验标样显检验数值对准的才出具体。

检验标给检验数值表1目标样本数据一览表样本编号氯霉素含量样本编号氯霉素含量样本编号氯霉素含量X1X2X1X2X1X2170.68090.264480.1630.108730.15680.101180.6510.272490.22410.101740.22230.107190.53560.235660.21340.103750.25530.101240.12470.15720.15440.108l述方便，以下蜂品生商果为叙简称国内产产检验结合格、秦皇室果不合格的本目岛实验检验结样为标本。

具体的，目本据表样标样数见1。

2层次聚类法对检验标准的分析层次聚类法对检验标准的分析l用次聚法（层类hierarchicalclustering）准分析的思路是：

可能的对检验标将准加入检验标88据本中，用组实际数样层次聚方法本聚，某一加入的类对样类当检验准最多的目本聚在一，标与标样类时该检验准最接近合理的准。

标检验标l我定的可能的准分是们选检验标别0.05、0.1、0.15、0.2、0.25、0.3、0.35、0.4、0.45、0.5、0.55、0.6、0.65、0.7。

了使究更加合理，我分为研们别将102据本分成组数样2、3、4、5，不同聚类对果行比（表类结进较见2），用能次并实现层聚分析的类SPSS11.0件分析果。

软结表2对样本聚类目标样本/检验标准聚类数目标样本/检验标准聚类数目标样本/检验标准聚类数5432543254321732227421110.3554321832227521110.454321943320.0511110.4543322411110.111110.543324821110.1521110.5543324921110.221110.643326621110.2521110.6532227221110.354320.73222732111l表从1可知，本样17、18、19的工厂检验高，明超值较显过0.3，而其余本的工样厂检验值小。

较l因此，聚所有的目本不可能聚在一，类时标样类对本样17、18、19聚分析的考价不如其类参值它样本。

l表从2可知，本分成当将样2、3、4，除去类时本样17、18、19外的目本都被分在第一；标样类本分成当将样5，主要在第二。

类时它们类l再看可能的准对检验标0.050.7的分：

类当将本分成样2、3、4，类时0.050.25的据数样本都在第一，本分成类当将样5，主要集类时它们中在第二。

类l可能的准与检验标0.30.7相的本的聚应样类结果目本的聚果差明。

明，合理与标样类结别显这说的果在检验结应该0.250.3之。

间3基于相似合成算法的聚类方法基于相似合成算法的聚类方法对检验标准的分析对检验标准的分析l以上次聚在方法上存在不完善的地方，层类这可能影到分析果。

其不足包括：

会响结l的确定主性强。

如上面的分析类别个数观中，到底据本分成几才能最恰地反映将数样类当之的相似程度未知，只能通建模者的主它们间过判行分析。

观断进试错l次聚方法所有据本作集，层类将数样为学习中找据本反映的律。

但是据本中包从寻数样规数样含的信息除了反映共性律外，有反映性特征规还个的信息。

所有据本作集得到的聚将数样为学习类结果可能可以很精确地反映集的情，但是于学习况对新加入的、具有同一律性的据本就可能不适规数样用，即聚果不具有良好推广能力，出“类结现过拟合”。

如果，那基于次聚的分析果的这样么层类结可信度就得疑。

值怀l基于相似合成算法的聚方法可以解以上类决2。

个问题3.1基于相似合成算法基于相似合成算法的聚类方法简介的聚类方法简介l由Lorence提出的相似体合成算法（AnalogComplexing，以下简称AC）1是模糊象对对的、聚和分的一序列模式方法，预测类类种识别最先提出AC算法是了解模糊象的为决对经济对预。

用测问题应AC算法行，一般需要待进预测时研究的程足以下假：

过满设l

（1）系由多程所描述；统维过l

（2）多程的察很多（期序列）；维过观值长l（3）多程是充分有代表性的，即由基本的系维过量形成据集；统变数l（4）程的行一般在一段相似地重过为将时间内。

复lAC包含3步个骤2：

1）待模式的生；选产2）待模式的；选变换3）相似模式的取。

选3.1.1待选模式的产生待选模式的产生3.1.2待选模式的变换待选模式的变换根据工作原理，于度对长为k的某照模式，参在据本中可能有一或几度数样个个长为k的相似模式。

但是由于系是的，不同期的相似模式统动态时可能具有不同的平均和准方差。

因此，需要用值标一描述些差，模式到同一基准种变换来这异将变换点上而使各模式具有可比性。

即了下面行从为将进的模式相似性的度量，必找待模式到照间须寻选参模式的。

一般取性：

变换线变换为*1,*1,*1,1*,*,*,1*1.）（kimkilkijimjiljimiliikixxxxxxxxxiPT3.1.3相似模式的选取相似模式的选取l模式相似度l一步的主要目的是模式形的相似这识别状间性，其度量我模式相似度。

一般地，第们称为i待模式照模式的距离可定：

个选与参间义为ll模式的相似度可由距离度量，如定第间来义i模式照模式的相似度个与参si：

，然为显距离越大，模式相似度就越小。

值10121,11kjmrjkNrjirixxkliils/1相似模式的选取l模式相似度算出以后，我就可以根据相计来们似度大小取相似模式。

来选l将AC算法据分理（与数组处GroupMethodofDataHandling，简称GMDH）方法合，形成了结基于AC算法的聚方法。

聚方法的特点在类这种类于，根据模式（据本）之的相似度，按照自数样间据掘的思想，客、自的生唯一的聚组织数挖观动产果。

明方法的工作原理，要介类结为说这种简绍GMDH的原理。

实现lGMDH是自据掘（组织数挖Self-OrganizingDataMining）3方法的核心算法，考函成的初始模型（函）集合它从参数构数出，按一定的法生新的中候模型发则产间选（、），再外准（遗传变异经过则筛选选），重一、和择复这样个遗传变异选择进化的程，使中待模型的度（过间选复杂complexity）不增加，直至得到最度模断优复杂型。

lGMDH使用在建立中模型程中未用到的据间过数（测集上的据试数）新信息（鲜freshinformation）算外准价、中待模计则值来评选择间选型。

lGMDH要求本集将样W分集为训练A、集测试B,W=AB。

在集训练A上的差体了模型模误现拟真系的能力实统,在集测试B（也是已知据，但数在建模有用到时没）上的偏差是模型系既对真实统模能力在新水平上的确拟认,更是模型推广能对力的价。

评l，一方面由于模型在新据集上的合能力的这样数拟不确断认,其推广能力加强，出的最将这样选终模型不合，体了在一定噪水平下模型会过拟现声拟合精度推广能力之的最平衡与间优4。

另一方面，由于用新信息价模型，可以客地确定评筛选观模型。

l最后，GMDH算法的停止法由最度原理则优复杂给出：

模型的度逐增加，模型的外准当复杂渐时则有一先小再增大的程，外准的最小值个减过则值了最度模型；如果在一段不对应优复杂个筛选阶能再改善外准，最度模型找到了，算则值优复杂法程就束。

最度原理保了最模型过结优复杂证终的唯一性。

将AC与GMDH合，可以基于结实现AC算法的聚方法，其工作原理如类图1所示。

图12客观聚类分析示意图1.数据样本，2、3.数据划分为A、B2部分，4、5.分别在A、B上产生的层次聚类树，计算聚类平衡准则BL=（k-k）/kmin，其中k表示类的个数，k表示相同类的个数3.2用基于用基于AC的聚类方法的聚类方法对检验标准的分析结果对检验标准的分析结果l量将变X2按照Lamdam隶度函模糊属数化（为N-X2,ZO-X2,P-X2），其中N（negative）表示低于平均水平，ZO（zero）表示在平均水平附近，P（positive）表示高于平均水平。

然后以X1和N-X2,ZO-X2,P-X2量，为变对102本聚（可能个样类将的准加入据本作如下理：

假检验标数样时处设S代表合理的准，那霉素含量检验标么氯小于S的品不是目本。

产应该标样l如假设0.3是合理的准，那工检验标么厂检验值为0.05、0.1、0.15、0.2、0.25的数据本在秦皇中合格，样岛检验应该检验值为0.35、0.4、0.45、0.5、0.55、0.6、0.65、0.7的据本在秦皇中不合数样岛检验应该格，是目本）。

标样l分假别设0.050.7准，按照为检验标相似度超过95%的据本聚一的数样为类办法，用能基于实现AC聚的类KnowledgeMiner件分析，果（表软结见3）示所有目显标本都被分在第样2（类C2），其余合格本样都在第一（类C1），明了基于这说AC的聚方法的有效性。

类l同，如果可能的准时发现检验标S小于0.2，0.050.7中大于S的本被分在目样标本一；如果可能的准样类检验标S大于0.2，0.050.7中小于S的本可能也被分样在目本一，出。

因此，取标样类现错误当选聚准是相似度大于类标95%，时0.2是应该合适的准。

检验标l在正确聚的前提下，相似度越低，类说明的准越合理。

相似度大于选择检验标95%意味着要求据本表出非常明的相似数样现显性。

一步，在假进设0.2合理准的为检验标前提下，逐降低相似度准行聚。

渐标进类l聚果（表类结4）表明相似度大于当57%，所有本均被正确分；相似度小于时样类当57%，所有本被分成一，出。

时样类现错误明，据本之有接近六成相似这说当数样间，以时0.2准是最合理的。

为检验标4结论结论以上分析表明，在蜂品中用产ELISA法霉素的合理的限在检测氯关键值应该020.25ppb之。

行的间现0.3ppb的检验准然接近一范，但可能致成品不标虽这围导能足盟官方要求或客退。

确定满欧户货实际工准，考：

厂检验标时还应该虑1）生商客技水平的一致性。

如产与户检验术果生商技水平低于客，准的可产检验术户检验标值适低，反之相反；当调2）如果准高，品不合格率增加，生标过产产成本就增加；如果低，客退回的品增加，收过户产益少。

确定合适的准，要分析准减检验标检验标与生成本、利之的系。

可以通技产润间关这过术经济模型。

实现3）信息的不性。

由于生商客在对称产与户准等方面的信息的保密性和市化的不确检验标场变定性，使得方只能凭行在一定范确定双业经验围内自己的准。

又可能造成本是不合格的检验标这来产品，工合格但客不合格；或本合格厂检验户检验来的品，如果按工准不合格，按客产厂检验标则户检准合格。

情都方造成不同程度的验标两种况会给双失。

生商客在信息不的合作损产与户应该对称/不合作博弈行中求共同或体利益的最大化。

为寻个需明的是里所指的食品安全危害还说这是指著危害，每著危害都必通一显个显须过个或多个CCP点控制。

其，在整食物来实个链（FromFarmtoFork）中控制蜂品产兽残还需要在殖中加以具体分析加以控制，养环节这里不再述。

赘l里引入的基于相似合成算法的聚法这类与传的次聚法相比，其点是能先知不足统层类优对验识的性行究和能理方法感到棘手复杂问题进研处传统的小本据，法据模糊化后的究更能接样数该将数研近描的本。

绘问题质l一特点正适于解如蜂品原料收中霉素这决诸产验氯限的，是关键值问题HACCP用的一好的例，应个实也我用理方法解在管中一为们数学决检验监这类问打了思路。

题开HACCP是一基于科分析建立的体系，需个学要强有力的技支持。

然可以求外援，也术当寻可以利用其他科究的成果，但企根据自学研业己的情所做的据、分析果等尤实际况实验数结重要。

为