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  • 食品安全的影响因素与保障措施探讨

    来源:轻工标准与质量 发布日期:2020-06-15

    食品安全一直以来都是社会各界的关注热点,虽然当前我国食品安全管理部门已在政府的领导下针对食品安全采取了一系列管理措施,在一定程度上促进了食品安全质量的有效提升。但由于影响食品安全的因素多种多样,涉及到管理、生产工艺等诸多方面,因此,便需要政府相关部门在不断完善相关法律体系的同时注重加大对食品安全的生产与管理,确保广大人民群众能够吃到安全、放心的食品。
  • 论新型SERS基底在食品安全检测中的作用

    来源:现代食品 发布日期:2020-06-15

    随着各种食品安全事件频发和食品质量安全问题的出现,我国食品安全检测、监管面临着巨大的挑战。本文旨在研究SERS基底在食品安全检测中的相关应用,利用磁性纳米银花基底、复合纳米材料SERS基底分析SERS基底技术在食品安全检测中对NaNO2、苏丹红I的检测情况。
  • 新媒体环境下食品溯源体系建设中主体角色演化机制研究

    来源:经济纵横 发布日期:2020-06-15

    本文通过构建非对称演化博弈模型,探究食品溯源体系建设中各主体主导地位的存在条件,继而研究食品溯源体系发展不同阶段下不同主体的角色转变。结果表明,政府在食品溯源体系建设初期处于主导地位。随着技术的发展,溯源体系建设成本下降,企业逐渐占据主导地位,政府退居监管者角色。而在新媒体塑造的舆论环境下,政府机构和食品企业将改变原有策略选择状态,区块链技术的发展亦为企业主导地位的演化提供了技术支撑,由此技术进步
  • 浅析加强食品安全管理的对策研究

    来源:现代食品 发布日期:2020-06-15

    食品在生活中是必不可少的,现代社会的快速发展,推动了食品化工企业的发展,为了迎合消费者,占领市场,食品种类不断增多,也出现了很多食品安全问题,食品安全管理方面也有所欠缺。文章以加强监管力度为出发点,对食品安全管理对策进行研究分析。
  • 光谱技术在食品安全检测中的应用

    来源:现代食品 发布日期:2020-06-15

    在食品安全检测中采用光谱技术,不仅操作方便,而且结果数据准确,能够大大提高食品安全检测质量和效率。当前,食品安全受到大众的关注,相关检测部门应当合理运用光谱技术,为食品安全检测提供有力的技术支持。文章将对光谱技术的具体应用进行深入探讨,以供借鉴。
  • 食品理化检验分析中的质量控制

    来源:现代食品 发布日期:2020-06-15

    随着人们物质生活水平的提高,食品安全成为了受人关注的问题,食品检验工作是保证食品安全的重要措施。对食品理化检验进行质量控制,可确保食品营养成分和其他成分检验结果的准确性。
  • 三方博弈的伪劣食品代言防治策略

    来源:中国公共安全(学术版) 发布日期:2020-06-15

    随着互联网的发展与自媒体时代的来临,由"网络红人"代言、宣传的食品品牌已屡见不鲜,这也为"黑心"食品生产商的违法犯罪提供了契机。如何对伪劣食品的加工实施监管,对"网络红人"的代言行为进行规制,对于公安机关来说,是一项亟待解决的重要问题。本文拟从定量角度深入研究伪劣食品代言这一难题,运用演化博弈理论,研究食品生产商、网络红人、公安机关三者在不同策略组合下的博弈关系仿真其渐进趋势,达到有效预防与控制伪
  • 2018年四川省食品安全抽检结果分析及防控建议

    来源:四川农业科技 发布日期:2020-06-15

    为了掌握2018年四川省食品安全状况,为今后四川乃至全国相关部门管控食品安全风险隐患提供参考,本文对2018年四川省食品安全抽检的34个大类174134批次食品的抽检结果进行了汇总,并归纳分析全年抽检情况。2018年四川省食品安全抽检发现不合格样品涉及31个大类9417批次,不合格率为5.41%,不合格产品主要来源于餐饮食品、蔬菜制品、酒类等大类食品。超范围、超限量使用食品添加剂、微生物污染和农兽
  • 大数据背景下面向物联网技术的食品追溯研究

    来源:物流工程与管理 发布日期:2020-06-15

    全球食品安全问题频发,构建科学的食品追溯体系,可以实现产品从原料、加工到成品运输、销售等全过程的追溯,提高食品安全系数。条码、RFID、EPC等物联网技术在食品追溯体系中可以进行源头追溯、过程追踪、信息记录,实现食品精准追溯。
  • 基于大数据挖掘的医院食品安全风险预测管理模型

    来源:食品安全质量检测学报 发布日期:2020-06-15

    目的设计基于大数据挖掘的医院食品安全风险预测管理模型。方法建立医院食品安全风险评估指标体系,并采用三标度法比较影响食品安全指标的重要程度,得到各个指标的权重,后计算食品样品中检测指标不合格率与不合格数,将检测指标的不合格率与不合格数结合为一个风险系数,完成对医院食品安全风险预测。结果实验证明,此次设计的基于大数据挖掘的医院食品安全风险预测管理模型比传统模型预测准确度高。结论可为食品安全领域的发展提
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