第一部分 背景篇 第一章 緒論 1.1研究背景與意義 1.2研究現(xiàn)狀與述評 1.3研究內(nèi)容與框架 第二章 關鍵技術與方法 2.1 知識圖譜構建技術 2.2 食品污染物風險評估技術 2.3 數(shù)據(jù)挖掘技術 2.4 平臺構建技術 第二部分 知識庫篇 第三章 食品污染物風險知識庫構建與分析 3.1 數(shù)據(jù)獲取與處理 3.2 食品安全知識圖譜構建 3.3 食品與污染物關聯(lián)分析 3.4 食品與抽檢地點關聯(lián)分析 3.5 本章小結 第四章 食品污染物風險時空分布研究 4.1 數(shù)據(jù)來源與處理 4.2 糧食加工品中鎘的特征與時空分布 4.3肉制品中鎘的特征與時空分布 4.4 時空分布與流動的規(guī)律分析與對策建議 4.5 本章小結 第三部分 風險識別篇 第五章 數(shù)據(jù)驅(qū)動的食品污染物風險等級評估研究 5.1數(shù)據(jù)與方法 5.2 糧食加工品中污染物的分布 5.3 風險評估結果 5.4 風險等級結果 5.5 討論與分析 5.6 本章小結 第六章 基于投票的集成深度學習污染物風險等級預測 6.1 數(shù)據(jù)來源與處理 6.2模型評價指標 6.3 風險評估和分類 6.4 子模型的確定 6.5 集成學習模型 6.6 本章小結 第七章 基于Transformer的污染物風險預測 7.1 研究方法 7.2 重金屬風險評估 7.3 重金屬危害風險分類 7.4 肉制品風險早期預警 7.5 本章小結 第八章 基于遷移學習的風險預測優(yōu)化 8.1基于RNN的源模型實驗 8.2基于遷移學習模型的食品污染物風險預測 8.3本章小結 第四部分 平臺篇 第九章 食品安全知識庫與風險預警平臺 9.1 食品污染物實體關聯(lián)知識庫 9.2 食品污染物時空分布知識庫 9.3 食品污染物風險預警平臺 9.4 本章小結 第十章 總結與展望 10.1 研究總結 10.2 研究展望 參考文獻