《續(xù)》

　　2.1 相關(guān)理論

　　當前，對于食品溯源特性的概括定義還沒有形成統(tǒng)一的言論。國際標準化組織(ISO)將食品可追溯性定義為：通過記錄的識別編碼，對處于供應(yīng)鏈中任何形態(tài)食品產(chǎn)品的生產(chǎn)過程、使用信息以及所處位置進行跟蹤追溯的能力。歐盟委員會對可食用商品的溯源性質(zhì)概括如下：在食用商品生產(chǎn)、加工以及出售的一切環(huán)節(jié)，能夠跟蹤、查詢和召回已售出產(chǎn)品或產(chǎn)品養(yǎng)殖過程中使用的任何輔助物品的特性。國際食品法典委員會(即CAC)初步定義：食品溯源特性是指產(chǎn)品在生產(chǎn)和供應(yīng)流程中跟蹤任一環(huán)節(jié)的能力。我國《質(zhì)量管理和質(zhì)量保證-術(shù)語》中也描述了食品溯源的特性：食品可追溯性包括查溯食品的加工記錄、銷售情況以及遍布范圍等能力。根據(jù)不同的定義本文將食品可追溯性定義為以下四個方面：對于產(chǎn)品而言，其涉及到原材料、輔料的來源，產(chǎn)品的加工過程以及最終的產(chǎn)品市場分布；對于信息記錄而言，其必須保存供應(yīng)環(huán)節(jié)中所有與產(chǎn)品質(zhì)量安全問題相關(guān)的數(shù)據(jù)信息；對于檢驗標準而言，其必須滿足測量設(shè)備、國家基準等指標的硬性要求；對于數(shù)字化系統(tǒng)而言，其可以提供系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計與程序?qū)崿F(xiàn)，最終通過計算機技術(shù)來溯源相關(guān)信息。

　　食品溯源平臺應(yīng)“可追溯性”的發(fā)展而來，當歐洲“瘋牛病”等食品質(zhì)量安全事件頻現(xiàn)的背景下，由部分歐盟成員國牽頭，在CAC特別工作組會議上提出了建立能夠有效保障食品安全信息傳遞、控制食品產(chǎn)生的安全危害和滿足商品購買者權(quán)益的監(jiān)督管理體制。歐盟《通用食品法》定義“可追溯平臺”是跟蹤產(chǎn)品生產(chǎn)、加工和流動方向的計算機系統(tǒng)，目的在于能夠控制產(chǎn)品生產(chǎn)質(zhì)量和召回問題商品。考慮到食品溯源系統(tǒng)的實際功能，其本身就是一套基于風險監(jiān)控為砥柱的質(zhì)量安全保護系統(tǒng)，當出現(xiàn)食品安全突發(fā)事件時，能夠按照流通環(huán)節(jié)所記錄的可追溯信息，定位產(chǎn)品流向，對尚存隱患的食品產(chǎn)品進行回收和下架，從源頭阻止危害蔓延，減少損失。

　　相對于權(quán)威組織機構(gòu)，科研學者對溯源平臺的討論主要存在兩派主張。丹麥學者Moe T認為溯源系統(tǒng)包括產(chǎn)品和活動兩個方面，并以溯源范圍為條件將其劃分為跨企追溯和內(nèi)部溯源兩部分。美國學者Elise Golan經(jīng)過一系列研究后，概括溯源平臺是包括信息范圍、詳細度以及準確度三個指標的記錄系統(tǒng)，該系統(tǒng)具有生產(chǎn)環(huán)節(jié)或流通過程追蹤某種商品及商品相關(guān)特性的能力。

　　綜合上述觀點，本文將溯源系統(tǒng)定義為：可追溯系統(tǒng)的實質(zhì)是能夠?qū)κ称返纳a(chǎn)、流通和消費環(huán)節(jié)進行有效監(jiān)管，最終可以滿足產(chǎn)品信息和責任主體追溯的一套體系。在于企業(yè)而言，它可以監(jiān)督原料采購，促使加工、運輸環(huán)境的改善，幫助企業(yè)遵循更好的行業(yè)規(guī)范和質(zhì)量管理體系。在于政府而言，它可以防止疾病傳播、促進立法，從而提高公信力。在于消費者而言，它可以保障商品購買人自身的消費權(quán)益，自由選擇信任的商家。構(gòu)建食品溯源系統(tǒng)的最終目的就是希望通過計算機、互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)來提高產(chǎn)品質(zhì)量。

　　HACCP即危害分析和關(guān)鍵控制點，是在20世紀60年代，最初由美國國家航空航天局、陸軍納提克(Natick)實驗室和皮爾斯堡(Pillsbury)公司為確保航空航天食品安全而共同提出的食品質(zhì)量安全控制理論。1971年，HACCP理論正式獲得FDA認可。1985年，美國國家科學院發(fā)布了采用HACCP體系的公告。1993年，CAC批準實施《HACCP體系應(yīng)用準則》，并于四年后頒布新版本的法典。目前，HACCP是國際公認的食品安全保障準則，國內(nèi)在2002年開始HACCP標準體系的示范工作。

　　作為一種科學、高效的食品安全管控體制，HACCP不失簡潔、科學等特點。食品生產(chǎn)過程相當復(fù)雜，不僅要應(yīng)對微生物、寄生蟲等生物性危害，其人類活動造成的化學、物理侵害也需要重點預(yù)防。而HACCP體系的存在且被廣泛應(yīng)用到食品原料的生產(chǎn)、加工過程中的意義，正是用以確定產(chǎn)品生產(chǎn)期間可能存在的各種危害，并建立管理控制體系，有效監(jiān)督相關(guān)措施的施行。需要清楚的是，HACCP是一種食品安全危害的預(yù)防性理論體系，它可以使食品安全危害的風險盡量降至最低，而并非能夠完全阻止相關(guān)事故的發(fā)生。食品生產(chǎn)、加工進行的優(yōu)化管理，可以確保消費者購買產(chǎn)品的安全性，是實施HACCP標準體系的最終目的。食品加工企業(yè)通過HACCP體系的管理，不僅可以降低商業(yè)風險，還能贏得更好的口碑，吸引跟多的產(chǎn)業(yè)機會。

　　(1) 預(yù)防性。HACCP體系要求在策劃階段即對各環(huán)節(jié)可能存在的危害進行識別評估，由被動變?yōu)橹鲃樱嵏擦艘援a(chǎn)品檢驗來管控食品安全危害的模式。

　　(2) 靈活性。HACCP標準體系適合用于任何階段的商品生產(chǎn)環(huán)節(jié)上。食品生產(chǎn)鏈可能包括：飼料提供商、初級加工商、深度加工商、儲運商、零售商以及餐飲行業(yè)（其中還包括相關(guān)活動中設(shè)備、人員、材料、添加劑等元素的生產(chǎn)商）等。

　　(3) 專業(yè)性：HACCP是專門為相關(guān)食品生產(chǎn)加工特別定制的防御體制，具有高度的針對性。其要求生產(chǎn)小組熟悉工藝流程，掌握嫻熟的生產(chǎn)技能以及具有較強的衛(wèi)生意識。

　　(4) 有效性：經(jīng)過長期的實踐證明，HACCP已被認可為有效的防范體系。FDA對其在食品危害控制的有效性上抱以十分肯定的態(tài)度，甚至表達了其他任何方法都無法與HACCP相媲美的觀點。

　　圖2-1 HACCP體系基本原理關(guān)系

　　圖中HA表示危害分析：指的是找出那些必須被有效控制的顯著隱患。食品安全危害的來源主要存在于材料自身和材料加工過程兩個途徑，大致分為生物、化學和物理危害三個類別。CCP表示關(guān)鍵控制點：是指能將產(chǎn)品危害控制在最低水平點以下。CL表示關(guān)鍵限值：是保證安全生產(chǎn)的界值。當CCP的顯著危害超過界值時，必須采取措施改變當前生產(chǎn)狀況。M表示監(jiān)控：通過計劃執(zhí)行的檢測和記錄方法驗證CCP是否處于監(jiān)管控制中。其中，M環(huán)節(jié)還應(yīng)表達監(jiān)控什么(W)、怎么監(jiān)控(H)、監(jiān)控頻率(F)、誰來監(jiān)控(W)這四個元素。CA表示糾偏：指代CL偏離時需要采用的糾錯方法。其中包括重新使生產(chǎn)環(huán)境恢復(fù)控制以及隱患產(chǎn)品的后續(xù)處理。R表示信息記錄：保存體系內(nèi)所有相關(guān)的文件和操作記錄。V表示驗證：上述6個環(huán)節(jié)實施后都應(yīng)進行相應(yīng)的驗證程序，確保體系運作的正確性。HACCP從原理上涵蓋了全類型的潛在食品安全危害，利用科學技術(shù)全面而系統(tǒng)的計劃、控制并記錄著食品的生產(chǎn)。

　　有限狀態(tài)機( FSM)又可以簡稱為狀態(tài)機，是一種用來表述數(shù)量明確的狀態(tài)以及狀態(tài)間存在的轉(zhuǎn)換、響應(yīng)等動作的數(shù)學模型。它可以存儲有關(guān)系統(tǒng)過去運行狀態(tài)的信息，反映系統(tǒng)從開始運作到目前所處時刻輸入變化的情況。有限狀態(tài)機模型是一個形式化的模型，對于需要形式化驗證的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，它支持對系統(tǒng)內(nèi)業(yè)務(wù)邏輯完備性和正確性的分析論證，能夠保障復(fù)雜邏輯執(zhí)行的準確性。根據(jù)自動機理論，有限狀態(tài)機通常適用于連續(xù)系統(tǒng)的模型構(gòu)建，因為連續(xù)系統(tǒng)的輸出正好與歷史輸出存在確定的函數(shù)關(guān)系。同時，有限狀態(tài)機在系統(tǒng)行為描述、軟件工程項目開發(fā)、編譯器構(gòu)造、網(wǎng)絡(luò)協(xié)議制定以及計算語言研究等方面有著廣泛的應(yīng)用。

　　大多數(shù)的系統(tǒng)或者組件在某個時刻只會處于一種狀態(tài)，這里的“狀態(tài)”是指系統(tǒng)歷史記錄的相關(guān)部分。有限狀態(tài)機因其有限的狀態(tài)數(shù)量，并不能夠記錄系統(tǒng)的完整歷史，因此需要將系統(tǒng)設(shè)計為只對關(guān)鍵部分的狀態(tài)進行記錄的形式。通過有限狀態(tài)的記錄手段，使固定資源實現(xiàn)完整系統(tǒng)成為一種可能。例如：一個簡單的程序通過有限的數(shù)據(jù)量進行決策，或者以電路來實現(xiàn)系統(tǒng)，更甚至一段代碼可以自身做出決定。有限的狀態(tài)、狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)換以及響應(yīng)等行為要素明確了有限狀態(tài)機是一個形式化模型的事實。它的實行機制和“流程圖”比較類似，當特定條件滿足時，模型就開始檢查系統(tǒng)的邏輯運行方式。有限狀態(tài)自動機的實質(zhì)就是抽象化一個擁有原始記憶能力的機器，使其成為一個數(shù)學模型。

　　有限狀態(tài)機包含如下三個部分：

　　(1) 一組狀態(tài)。在任何某個特定時刻，有限狀態(tài)機只會處于這一組狀態(tài)中的其中一個。

　　(2) 一組事件。一些給定的外部輸入，或者也有可能是有限狀態(tài)自動機本身所產(chǎn)生的元素，而且都必須滿足能夠被狀態(tài)機自動識別的條件。

　　(3) 映射關(guān)系。由狀態(tài)和事件兩者組成的條件到與系統(tǒng)響應(yīng)的映射關(guān)系。其中，響應(yīng)集合可以為空，也可以是狀態(tài)轉(zhuǎn)移或程序接受的任何一個動作。通常把FSM描述為一個“五元組”的表達式：

　　M =(K,S,d,q0 ,F)                        (2-1)

　　如式2-1所示，K表示有限個狀態(tài)的集合；∑表示輸入符號的集合，也就是狀態(tài)機所能接受的符號列表；δ表示轉(zhuǎn)換函數(shù)，既δ：K ×∑→ K（非確定狀態(tài)機允許輸入空字符串）；

　　q0(∈K)代表初始狀態(tài)；F  K是狀態(tài)集K的子集，又叫做可接受狀態(tài)。給定一串輸入字符，有限自動機從初始狀態(tài)開始逐一處理字符串中的符號，每一步均由轉(zhuǎn)換函數(shù)來更新當前狀態(tài)。當M處在q的狀態(tài)時，如果當前輸入的字母符號是α，則M的狀態(tài)將會轉(zhuǎn)換到p。以上過程可表示為：

　　                               δ (q,α) = p                               (2-2)

　　若有限狀態(tài)機的字母表定義了所有可能輸入符號所對應(yīng)的狀態(tài)變換方式，那么這種類型的狀態(tài)機定義為確定性有限狀態(tài)機(DFA)，而那些在字母表中無法對所有輸入符號定義狀態(tài)轉(zhuǎn)換方式或者對其中某些輸入符號定義了多個轉(zhuǎn)換方式的有限狀態(tài)自動機，則稱為非確定有限狀態(tài)機(NFA)。

　　有限狀態(tài)機模型能夠為模塊化設(shè)計方式提供可行的實施方案，也為系統(tǒng)的形式化驗證提供了保障。使用DFA解決相關(guān)問題的流程有：

　　(1) 構(gòu)造狀態(tài)轉(zhuǎn)換圖。雖然DFA的狀態(tài)轉(zhuǎn)換流程同樣可以通過狀態(tài)轉(zhuǎn)換表、流程圖等不同的方式表述，但轉(zhuǎn)換圖的呈現(xiàn)形式更加適應(yīng)復(fù)雜系統(tǒng)的設(shè)計分析需求。狀態(tài)轉(zhuǎn)換圖使用橢圓、矩形以及圓角矩形等不同類型的符號將所有獨立狀態(tài)圖形化表示，并通過有向箭頭標明了狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)換。狀態(tài)圖可以簡單直觀的表達當對象滿足條件執(zhí)行動作時，從當前狀態(tài)轉(zhuǎn)換到下一個狀態(tài)或者保持不變的狀態(tài)間關(guān)系。

　　(2) 根據(jù)轉(zhuǎn)換圖實現(xiàn)DFA。選擇對應(yīng)平臺所支持的開發(fā)語言，從狀態(tài)轉(zhuǎn)換圖出發(fā)，設(shè)計出合理的總體結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)控制程序。

　　(3) 對DFA做模擬驗證或在最后執(zhí)行測試驗證。模擬驗證是系統(tǒng)研發(fā)起始階段的一種驗證手段，模仿系統(tǒng)將來可能存在的實際運行狀態(tài)，進行簡單驗證。測試驗證則是系統(tǒng)實際搭建完畢之后，隨系統(tǒng)測試步驟一并執(zhí)行的檢驗手段。

　　1993年，Agrawal 首先定義出關(guān)聯(lián)規(guī)則的描述，引起學術(shù)界廣泛關(guān)注。隨后，眾多學者開始深入關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的探索，其中包括拓展關(guān)聯(lián)規(guī)則算法在不同行業(yè)的應(yīng)用、改進現(xiàn)有的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法等。在數(shù)據(jù)挖掘?qū)W術(shù)研究體系中，關(guān)聯(lián)規(guī)則有著舉足輕重的地位，亦是研究者們最為熱衷的方向之一。關(guān)聯(lián)規(guī)則用來描述信息存儲載體里一列或者幾組數(shù)據(jù)項之間存在的某些聯(lián)系和規(guī)則。例如，它可以找到同時消費了商品A和B的人群中仍有98%的采購者也選擇了商品C的此類行為規(guī)則，然后將其運用在商家的貨柜產(chǎn)品擺放、生產(chǎn)計劃和市場推廣等?，F(xiàn)在學者對關(guān)聯(lián)規(guī)則普遍接受的觀點是：

　　假設(shè)I = {i1 ,i2,...,im }是m個項集組成的合集，給定目標有關(guān)的數(shù)據(jù)集D是數(shù)據(jù)庫事務(wù)記錄合集，之中的單個事務(wù)T是由I中的某些項組成的合集，即T   I ，主鍵標識符TID可以表示唯一的T。若項集X   T ，則事務(wù)T包含項集X。關(guān)聯(lián)規(guī)則是形如X  Y 的蘊涵式，其中X   I ，Y   I并且X   Y =?。若X   Y在數(shù)據(jù)集D中存在，則其具有支持度s，置信度c以及興趣度i。s是D中事務(wù)包含X   Y的百分比，即概率P(X   Y)。c是D 中對于

　　X來講同時蘊含X、Y兩種事務(wù)的占比，也就是條件概率P(Y| X)。i是D中X和Y 的相關(guān)程度，即概率P(Y| X) / P(Y)。有：

　　support(X   Y ) = P( Y   X )                       (2-3)

　　confidence(X   Y) P = (Y| X)                      (2-4)

　　interest(X   Y) = P(Y| X) / P(Y)                    (2-5)

　　強關(guān)聯(lián)規(guī)則是同時符合最小支持度閥值(minsup)以及最小置信度閥值(minconf)條件的一些規(guī)則。包含k個項的項集稱作k – 項集，實際支持度大于minsup的項集叫做頻繁項集。

　　關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘基本模型如下圖所示。

　　上述模型中D可以看作是事務(wù)集合，Algorithm – 1是頻繁項集的檢索方法，Algorithm – 2是最終規(guī)則的生成方法，R是已經(jīng)挖掘完成的規(guī)則集合。用戶可以通過設(shè)定minsup和 minconf對算法Algorithm – 1和Algorithm – 2進行控制。挖掘結(jié)果集R產(chǎn)生后提供給用戶進行選擇和評價。

　　關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘過程主要分為兩個階段，對應(yīng)圖2-2中兩個計算方法。首先需要找出集合中所有滿足minsup的項目，這種類型的項目被稱為頻繁項集，隨后從項目合集中產(chǎn)生符合minsup的強規(guī)則。

　　第一階段找尋的頻繁項必須從原始數(shù)據(jù)事務(wù)集合D處得到。此處“頻繁”這個詞指的是某一項集出現(xiàn)的次數(shù)相對其他數(shù)據(jù)記錄來看已經(jīng)超過了一定標準，其中項集產(chǎn)生頻率就是其支持度s。以上述包含X、Y兩項的2 – 項集舉例，可以根據(jù)式2-3求得{X,Y}項集支持度s，如果s ≥ minsup，那么可以稱{X,Y}為頻繁2 – 項集。一個滿足minsup的k – 項目集，則可稱該項為頻繁k – 項目集。關(guān)聯(lián)規(guī)則算法從k – 項目集中再生成(k+1) – 項目集，直至無法找到更長頻繁項目集為止。

　　第二階段找尋強規(guī)則是根據(jù)上一階段找到的頻繁項目集進一步檢索篩選得到的。在已經(jīng)獲得k – 項集的前提下，通過minconf計數(shù)除去那些不能滿足最小置信度閥值的規(guī)則，所保留下來的既是需要的強關(guān)聯(lián)規(guī)則。假設(shè)頻繁2 – 項集{X,Y}產(chǎn)生了規(guī)則XY，其置信c可由式2-4求得，如果c大于等于minconf，則稱XY為強關(guān)聯(lián)規(guī)則。當然，如果還存在興趣度的設(shè)定，需要由式2-5求得興趣度i。再除去興趣度偏低的規(guī)則。

　　上述過程中第一階段所涉及的操作將會數(shù)次訪問事務(wù)所在數(shù)據(jù)庫，其帶來時間以及空間上的耗費成為了制約完整挖掘過程時效的重要因素。也正是因此，當前存在的關(guān)聯(lián)規(guī)則改進算法基本全是應(yīng)對初始階段效率提升問題優(yōu)化而提出的。同理可得，關(guān)聯(lián)規(guī)則方法優(yōu)化時主要面對的問題也就存在如下幾點：

　　(1) 盡量減少輸入輸出操作，也就是降低數(shù)據(jù)庫訪問次數(shù)。在進行規(guī)則發(fā)掘時，數(shù)據(jù)容量往往能夠到達TB級別，此時繁重的輸入輸出執(zhí)行過程必定會大大降低關(guān)聯(lián)分析的整體效率。

　　(2) 盡量降低備選項目集數(shù)量，盡量使頻繁項目集與備選項目集的數(shù)量接近。候選項目集的數(shù)量可以影響支持率的計算過程，降低其數(shù)量能夠有效節(jié)約相關(guān)環(huán)節(jié)的計算時間和內(nèi)存容量。

　　經(jīng)過多年研究發(fā)展，關(guān)聯(lián)規(guī)則已經(jīng)在方法層面積累了龐大的算法庫，大體存在檢索算法、層次劃分、事務(wù)數(shù)據(jù)分類和抽樣檢測等算法。國內(nèi)外學者對這些算法都做了很多的研究，包括對算法的改進、優(yōu)化以及拓展，較為經(jīng)典的有Apriori算法、FP-growth算法等。

 

【未完待續(xù)】