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1、【精品文档】如有侵权，请联系网站删除，仅供学习与交流食品质量安全抽检数据分析一等奖.精品文档.答卷编号（参赛学校填写）：这两页为封皮，全省统一，按照它修改就可以了，不能改变格式答卷编号（竞赛组委会填写）：论文题目：A 组 别：本科生参赛学校：吉林农业科技学院报名序号：参赛队员信息(必填)： 姓 名专业班级及学号联系电话参赛队员1王燕芳11级统计学112060202818043425530参赛队员2马名慧12级财务管理120462111615354616189参赛队员3吴桐10级动物科学100261202918943524861答卷编号（竞赛组委会填写）：评阅情况（省赛评阅专家填写）：省赛评阅1
2、：省赛评阅2：省赛评阅3：省赛评阅4：省赛评阅5：食品质量安全抽检数据分析题目自己拟定，跟参赛题目相关即可，这是论文的开始，论文页码编写必须从本页开始为第一页，前面的问封皮不参与编码摘要主要阐述问题，和论文当中针对问题的解决方法，结果等，简单明确，每个问题采用什么方法，得到什么结果，大家通过查找参考文献就可以发现摘要如何完成了，这部分一边做一边写，论文都完成了，最后才能确定摘要本文利用了数值浓缩与直观分析以及插值，绘制曲线拟合图、调和曲线图的方法，并利用数学软件MATLAB进行编程计算，建立了食品质量抽检数据分析的模型。模型考虑了食品质量安全性相对于时间的变化情况及地点与其他相关因素的联系，并
3、对未来的食品质量安全抽检进行了合理的调整及改进。对于问题（1），对原始数据进行统一规划的综合处理，确定出蔬菜、鱼类、鸡鸭从2010年2012年这三年微生物、重金属及添加剂含量等数据，并建立拟合等趋势模型，分析出这三类食品安全情况的变化趋势。对于问题（2），整理出鱼类质量与生产地、抽检地、各个季节等因素的相关数据，并利用插值、调和曲线等方法，绘图分析并建立相关系数矩阵及最优插值的模型讨论出不同因素对影响鱼类质量的变化规律。最后在问题（3）中，对数据进行分析，根据现有模型，提出了改进食品抽检办法的一些意见和建议。关键字：3-5个，主要关键词是问题、方法等，例如这个论文，可以有的关键词：食品质量与安
4、全（问题关键词）多项式拟合（方法关键词）数值分析；最优插值；多项式拟合；相关性系数 省一等奖奖励每队1000元，二等800元，三等600元祝大家取得好的成绩！三个人要有所分工，又要通力合作，谁主要负责建模（模型建立），谁负责实验程序设计（模型求解），谁负责论文撰写，美观的论文会加分，大家在建模过程重要充分利用网络，多查找与问题相关的文献，这样思路就能开阔，可以有借鉴，但必须有自己的创新，不能全文照搬每年校赛和省赛都是51这个时间段，所以大家可能精力都不集中，要想取得成绩，就得有牺牲，培训和指导只是比赛的一部分，最重要的还是个人努力和团队配合，每个人看到题目都觉得难无从下手，所以大家讨论，老师指
5、点思路，积极上网查询文献，越来越清晰了就，主要考察方法创新,五一之前就要上交一篇这样的论文，WORD格式的，下午要进行筛选，优秀的老师会通知你们继续修改，会将优秀论文报送省里，参加省级评奖每个队伍是要上交评审费150元，学校出，希望大家珍惜机会，老师也会在这个过程中发掘优秀的和积极地同学参加下半年9月份的国家级比赛这里开始为论文主体，基本内容一般包括以下几部分：1问题重述2模型假设3符号说明4模型建立与求解5模型检验6模型优缺点7参考文献1问题重述这部分主要是把问题用自己的理解用语言重新叙述一遍，尽量不要照抄问题“民以食为天，”食品安全关系到人们的生活与健康，随着人们对生活质量的追求及安全意识
6、的提高，食品安全已成为社会关注的热点，也是政府民生工程的一个主题。如今食品的质量安全与食材的生产收获有关之外，食品的运输、加工、包装、贮存、销售及餐饮等每一个环节都可能影响食品的质量与安全。除此之外，关于食品质量与安全的抽检，其标准的制定和抽样检测及评价都需要科学有效的方法。在2010、2011、2012年深圳市的食品抽检数据中提取出蔬菜、鱼类、鸡鸭等食品的抽检数据，并研究以下问题:(1) 评价深圳市这三年各主要食品领域微生物、重金属、添加剂含量等安全情况的变化趋势。(2) 从这些数据中找出食品产地与食品质量、食品抽检地与食品质量、季节因素等规律性的东西。(3) 改进食品抽检的方法使它更科学有
7、效的反映食品质量状况且不过分增加监管成本，并对抽检结果稳定性且频次过高的食品领域做相应的调整。 2问题的分析在上面的基础上，你是如何理解问题的，想采取上面样的方法进行解决对于食品质量安全抽检的分析，主要是基于对大量统计数据的处理，并对有用的数据进行筛选和分类。问题（1）是对20102012这三年来食品中对人体有害的物质的变化趋势进行分析，我们对附件中的数据进行筛选、综合分析，并写出相关数据及图示，讨论出其变化趋势。问题（2）是从鱼类食品入手，根据筛选分析的数据，找出与生产地的关系，根据数据结果并建立相关模型；再判定鱼类食品与抽检地的关系，分析结果建立相关的模型；再判定季节对对鱼类质量安全的影响
8、建立新的模型，分析结果，最后综合考虑三个模型得到的结果，得出结论。问题（3）对整体数据及资料进行统计并在前两问的基础上，结合实际情况，综合考虑多方面因素，给出合理化的建议。3约定符号本文中出现的符号，在这里面进行统一说明 样本点 超标量 季度 合格率 图形句柄 样本数据的几个重要统计量 均值 中值 方差 样本偏度 样本峰度4模型的假设与约定必须要有合理的假设，我们再讨论问题的时候涉及面可能较广，把一些不必要的条件在这里做好假设，有助于问题的分析和求解1在采样抽检过程中，每个样本的数据都是通过专门的仪器科学的测量分析所得2假设所有附件中的数据都是准确无误的3题（2）中的两地的实际距离假设为直线距
9、离5问题一模型的建立与求解开始解决第一个问题，利用数据建立模型，并通过计算机软件实现模型的求解，模型一般都是函数，过程中应该有数据的分析，分析结果可以是表格，也可以是图像等，数学建模的关键章节5.1理论分析及算法思想本文先通过数据统计分析，提取出蔬菜、鱼类、鸡鸭食品中一些有害物质含量的相关数据，并建立多项式拟合等变化趋势的模型。5.2变化趋势模型的建立与求解5.2.1蔬菜与物质含量关系（1）蔬菜质量与重金属超标量拟合趋势模型算法思想：20102012年蔬菜重金属超标量表如下：20102012年蔬菜重金属超标量表201020112012重金属超标量（mg/kg）重金属超标量（mg/kg）重金属超
10、标量（mg/kg）铅8.4汞0.35铅0.06铅1 铅0.0011 在20102012年期间，按蔬菜抽检时间的先后顺序，由重金属超标导致蔬菜质量不合格的抽检次数共5次，其中2010年出现3次，2011年出现2次，2012年未出现。20102012年蔬菜重金属超标量拟合图如下：模型的结果与分析：整体按照拟合曲线的趋势变化。蔬菜中重金属超标量在2010年呈下降趋势，且下降的幅度逐渐减小，表明由重金属超标导致蔬菜质量不合格的情况有所改善；2011年趋势较平缓，表明由重金属超标导致蔬菜质量不合格的情况比较稳定，且超标量不是很大；2012年年未出现由重金属超标导致蔬菜质量不合格的情况。（2）蔬菜质量与添
11、加剂超标量趋势模型算法思想：由20102012年蔬菜添加剂超标量表（见附录一（2）得：在20102012年期间，按蔬菜抽检时间的先后顺序，由添加剂超标导致蔬菜质量不合格的抽检次数共7次，其中2010年出现1次，2011年出现2次，2012年出现4次。蔬菜添加剂超标量趋势图如下：模型的结果与分析：由图知，2010年很平稳且超标量很小，表明由添加剂超标导致蔬菜质量不合格的情况不严重；2011年添加剂超标量呈增大趋势，且变化幅度较大，表明由添加剂超标导致蔬菜质量不合格的情况明显加重；2012年超标量出现最大值，上升与下降的趋势快，波动性大，不过后两次还算稳定，表明由添加剂超标导致蔬菜质量不合格的情况
12、开始很严重且极其不稳定，后情况有很大改善。（3）蔬菜质量与微生物超标量趋势模型算法思想：20102012年蔬菜微生物超标次数表：20102012年蔬菜微生物超标次数表201020112012微生物超标次数微生物超标次数微生物超标次数金黄色葡萄球菌3金黄色葡萄球菌2金黄色葡萄球菌0大肠杆菌0大肠杆菌2大肠杆菌2结果与分析：蔬菜中的微生物中金黄色葡萄球菌、大肠杆菌，其标准要求不得检测出，但实际检测结果显示：2010年蔬菜中含有金黄色葡萄球菌抽检出3次；2011年蔬菜中含有金黄色葡萄球菌抽检出2次，大肠杆菌超标被检出2次；2012年蔬菜中大肠杆菌超标被检出2次。由金黄色葡萄球菌超标导致蔬菜质量不合格
13、的情况逐年减少；而由大肠杆菌超标导致蔬菜质量不合格的情况呈增加趋势。（4）蔬菜质量与其他物质超标量趋势模型算法思想：由20102012年蔬菜水分超标量表（见附件一（4）得：在20102012年期间，按蔬菜抽检时间的先后顺序，由水分超标导致蔬菜质量不合格的抽检次数共6次，且均在2010年出现。蔬菜水分超标量趋势图如下：模型的结果与分析：蔬菜中水分超标量的变化趋势如下：2010年刚开始水分超标量变化不稳定，且变化幅度较大，后期水分超标量较小，表明开始由水分超标导致蔬菜质量不合格的情况不稳定，而后这种情况减轻；20112012年未发现水分超标现象。算法思想：20102012年蔬菜甲醛、二氧化硫超标次
14、数表如下：20102012年蔬菜甲醛、二氧化硫超标次数表201020112012其他物质超标次数其他物质超标次数其他物质超标次数甲醛1甲醛15甲醛3二氧化硫12二氧化硫6二氧化硫72010年蔬菜中含有甲醛抽检出1次，二氧化硫超标被检出12次；2011年蔬菜中含有甲醛抽检出15次，二氧化硫超标被检出6次；2012年蔬菜中含有甲醛抽检出3次，二氧化硫超标被检出7次；。由甲醛超标导致蔬菜质量不合格的情况的次数先增加后减少；而由二氧化硫超标导致蔬菜质量不合格的情况的次数先减少后增加。由附件一绘制蔬菜甲醛、二氧化硫超标量趋势图如下：模型的结果与分析：蔬菜中甲醛和二氧化硫的超标量的变化趋势如下：在2010
15、2012年中甲醛的超标量比二氧化硫的少许多，并且含量较低，较稳定，表明由甲醛超标导致蔬菜质量不合格的情况不是很严重；2010年抽出二氧化硫的超标的次数较多，且变化不稳定，出现两个波峰，由甲醛超标导致蔬菜质量不合格的情况很严重，但后两次抽检情况有所改善；2011、2012年二氧化硫的超标量均呈上升趋势，由甲醛超标导致蔬菜质量不合格的情况均比上年年底加重。5.2.2鱼类与物质含量关系（1）鱼类质量与微生物超标量趋势模型算法思想：20102012年鱼类微生物超标次数表如下：20102012年鱼类微生物超标次数表201020112012微生物超标次数微生物超标次数微生物超标次数菌落3菌落13菌落5大肠
16、菌群3大肠菌群1大肠菌群6金黄色葡萄球菌2金黄色葡萄球菌1金黄色葡萄球菌3副溶血性孤菌2副溶血性孤菌2在20102012年期间，按鱼类抽检时间的先后顺序，由微生物超标导致鱼类质量不合格的抽检次数共35次，2010年出现8次，2011年出现14次，2012年出现13次。（有些鱼类质量不合格由两种微生物导致）模型的结果与分析：鱼类中微生物超标量变化趋势情况如下：2010年菌落总数超标量较小，大肠菌群数先略微减少又增大，大肠杆菌导致鱼类质量情况严重；2011年菌落总数超标量波动较大，出现两次大的波动，大肠菌群数较少，且之比较稳定，总的菌落导致鱼类质量情况严重；2012年菌落总数超标量波动也挺大，出现
17、一次大的波动，大肠菌群数较少，且之比较稳定，之后未检测出大肠菌群，表明总的菌落导致鱼类质量情况严重。（2）鱼类质量与重金属超标量拟合趋势模型算法思想：20102012年鱼类重金属超标量表如下：20102012年鱼类重金属超标量表201020112012重金属超标量（mg/kg）重金属超标量（mg/kg）重金属超标量（mg/kg）镉0.07铅1.7铅0.8铅22.9在20102012年期间，按鱼类抽检时间的先后顺序，由重金属超标导致鱼类质量不合格的抽检次数共4次，其中2010年未出现，2011年出现2次，2012年出现2次。20102012年鱼类重金属超标量拟合图如下：模型的结果与分析：整体按照
18、拟合曲线的趋势变化。鱼类中重金属超标在2010年未出现，表明由重金属超标导致鱼类质量不合格的情况没有；20112012年鱼类中重金属超标量逐渐增加，且刚开始增加幅度小，后增加幅度变大，表明由重金属超标导致鱼类质量不合格的情况加剧。（3）鱼类质量与添加剂超标量趋势模型算法思想：由20102012年鱼类添加剂超标次数表（见附录一（7）得：在20102012年期间，按鱼类抽检时间的先后顺序，由添加物超标导致鱼类质量不合格的抽检次数共20次，其中2010年出现2次，2011年出现9次，2012年出现9次。除去3个次抽检结果没有数据，共17个数据点，根据这些数据点绘图：模型的结果与分析：鱼类中添加剂超标
19、量变化趋势如下：2010年鱼类中添加剂超标量达到最高，但呈急速下降趋势，由添加剂超标导致鱼类质量不合格情况由不佳变好；2011年鱼类中添加剂超标量先平稳且数值小，但后期有所增长，由添加剂超标导致鱼类质量不合格情况开始较好后加重；2012年鱼类中添加剂超标量先减少接着平稳后又增大，表明由添加剂超标导致鱼类质量不合格情况开始有所改善，接着保持稳定，后又加重。（4）鱼类质量与农药残留超标量趋势模型算法思想：20102012年鱼类敌敌畏含量表如下：20102012年鱼类敌敌畏含量表201020112012农药残留超标量（mg/kg）农药残留超标量（mg/kg）农药残留超标量（mg/kg）敌敌畏0.32
20、敌敌畏3.4敌敌畏0.66敌敌畏0.064敌敌畏0.82敌敌畏0.11在20102012年期间，按鱼类抽检时间的先后顺序，由测出敌敌畏导致鱼类质量不合格的抽检次数共6次，其中2010年未出现，2011年出现4次，2012年出现2次。鱼类中敌敌畏超标量的变化趋势图如下：模型的结果与分析：鱼类中敌敌畏超标量的变化趋势情况如下：2010年，未检测出由敌敌畏引起的鱼类质量问题；2011年敌敌畏含量不是很高，出现由敌敌畏引起的鱼类质量问题；2012年敌敌畏含量出现最大值后又降低。无论趋势如何，敌敌畏是有毒物质，对人体危害极大，不应含有。5.2.3鸡鸭类与物质含量关系（1）鸡鸭质量与微生物超标量趋势模型算
21、法思想：20102012年鸡鸭微生物超标次数表如下：20102012年鸡鸭微生物超标次数表201020112012微生物超标次数微生物超标次数微生物超标次数菌落2菌落48菌落27大肠菌群5大肠菌群79大肠菌群22金黄色葡萄球菌7金黄色葡萄球菌2鸡鸭微生物超标量趋势图如下：模型的结果与分析：鸡鸭食品中微生物超标量变化趋势情况如下：2010年，微生物的总超变量较小，由微生物含量超标引起鸡鸭质量问题情况较轻；2011年开始微生物超标量小且稳定，而后超标量和波动程度都增大，由微生物含量超标引起鸡鸭质量问题情况逐渐加重；2012年波动程度有所减小，但还是较大的，由微生物含量超标引起鸡鸭质量问题情况有所缓
22、解。（2）鸡鸭质量与添加剂超标量趋势模型算法思想：由20102012年鸡鸭添加物超标次数表（见附录一（10）得：在20102012年期间，按鸡鸭抽检时间的先后顺序，由添加物超标导致鸡鸭类食品质量不合格的抽检次数共50次，其中2010年出现1次，2011年出现36次，2012年出现13次。除去1次抽检结果没有数据，共49个数据点，根据这些数据点绘图：模型的结果与分析：鸡鸭类食品中添加剂超标量变化趋势如下：2010年，抽检出鸡鸭中添加剂超标的食品1批次，表明由添加剂超标导致的鸡鸭质量问题很少；2011年，前期和后期波动较大超标量大，中期波动较小超标量小，表明由添加剂超标导致的鸡鸭质量情况不稳定，时
23、好时坏；2012年，抽检出鸡鸭中添加剂超标量在曲折中下降，表明由添加剂超标导致的鸡鸭质量情况有所好转。6问题二模型的建立与求解6.1理论分析及算法思想先统计出食品生产地、食品销售地及季节与抽检鱼类产品的合格率，制作表格，绘制图示；根据资料及数据做出鱼类产品的合格率与各个产地与深圳市的距离具有相关性的猜想，并用相关系数矩阵加以证明；根据数据与资料，对食品的抽检地与鱼类合格率的规律进行分析，并建立相关模型；根据统计的数据，绘制出调和曲线，利用插值分析出三年里不同季节鱼类合格率的变化规律6.2模型的建立与求解6.2.1鱼类与生产地的相关系数矩阵模型算法思想：不同生产地鱼类质量合格率图如下：猜想:生产
24、地与深圳市距离的远近和食品质量合格率可能有相关性，所以利用矩阵进行以下验证广东省内不同生产地点的鱼类质量表生产地点不合格批次合格批次总批次合格率(%)距深圳的距离（km）广州市9152462.5144汕头市6060334普宁市4111573.3277深圳市1235136396.70揭阳市45955.6320东莞市2222491.769佛山市044100155中山市011100133江门市022100157问题的结果与分析：广东省内不同地点据深圳市的距离与抽检总批次及合格率的相关系数矩阵分别如下：A= 1.0000 -0.6004 -0.6004 1.0000 B= 1.0000 -0.7384
25、 -0.7384 1.0000根据矩阵表明出生产地与深圳市距离的远近和食品质量合格率的负相关性较大,可以说在与深圳市同省的城市中，与深圳市的距离越远，被抽检到产品批次越少，合格率也越低。该现象可能是与运输的距离以及相关部门监管力度有关。 6.2.2鱼类与受检地的均值方差模型算法思想：不同受检地鱼类质量合格率图如下：根据图表数据，利用MATLAB求出样本合格率的相关统计量如下：MAX =97.2000MIN =80MEAN =92.1000MEDIAN =95.0500VAR =41.6200问题的结果与分析：从以上数据来看，最小值等于80%，表明深圳市内受检的各个区鱼类质量合格率均在80%以上
26、；均值等于92.1%，表明整体合格率占92.1%的比重较大，其中除两个新区的合格率仅在80%以外，其余的区合格率都达到95%。6.2.3鱼类质量与季节的关系模型算法思想：根据绘制三年中不同季度鱼类样品质量合格率的轮廓图与调和图，直观分析样品的聚类性质建立如下两个模型。模型一：样品调和曲线模型鱼类三年中不同季度质量合格率的样品轮廓图如图所示。调和曲线定义：设维随机向量，称为的调和变换，并称为的第个样本调和曲线，其中是维随机向量的样本数据向量。调和曲线为：鱼类三年中不同季度质量合格率的样品调和曲线图如图所示：模型的结果与分析：由轮廓图和附件二中的（5）可知有的年份的不同季度抽检的次数较少，则不具有
27、代表性，无法准确的反应出鱼类质量合格率与季度的关系，根据调和图可知三年内四个季度的质量合格率分布情况大致是一致的，则可以选取三年中每个季节具有代表性的数据进行讨论。整理的数据如下：鱼类质量第一季度第二季度第三季度第四季度不合格合格合格率1715790.20%918695.40%138386.50%1623393.60%绘制图像如下：模型二：四季鱼类质量合格率最优插值模型具有周期边界的条件的三次样条插值：并构造出具有周期边界条件的三次样条函数：算法思想：经过观察四种插值方法的插值效果，又根据季度具有周期性的特点，应进一步改进插值方法，可使用具有周期边界条件的三次样条插值。模型的结果与分析：根据样
28、条插值图，及具有周期边界条件的三次样条函数知，第一到第二季度合格率按照呈上升趋势；第二到第三季度合格率按照呈下降趋势；第三到第四季度合格率按照呈上升趋势。但，在一年四季中整体合格率较高。7问题三方案的建立与分析7.1理论分析及算法思想根据数据的均值和方差得出抽检结果的稳定性，通过数据分析，找出抽检频次过高且抽检结果稳定的食品，再结合实际情况，对调整抽检食品的方法给出合理化的建议。7.2方案的制定与分析7.2.1方案一方案的制定：由附件3中统计的三年内不同产品合格率表得出以下结论：三年中共抽检85期，有一些油炸食品、烘炒食品、糖果干果坚果、罐头、快餐西餐食品抽检次数少于10次，不到总数的12%；
29、豆制品、蜂产品、蛋制品、速冻食品、谷物粉类、蜜饯、水果蔬菜、凉拌菜、洗涤产品抽检次数少于5次，不到总数的6%。由于抽检次数较少，容易导致数据不准确。为了更好地监管食品安全，对于这些产品应在今后抽检的时候应适当增加次数。就蜂产品三年抽检次数及合格率情况进行讨论。根据附录三（1）中蜂产品合格率数据，绘制三年内蜂产品抽检插值图像如下：方案结果与分析：假设每年抽检4次，从差值情况看，曲线不是很光滑，增加抽检次数为6次，对比看来曲线较光滑，趋势体现明显。可以说，对于蜂产品每年进行6次抽检更合理可靠。对于其他抽检次数少于10次的产品，用同样方法进行抽检次数的设定。7.2.2方案二方案的制定：对于抽检次数大
30、于10次的进行如下分析：其他食品绘制相关的合格率图（见附录三），并计算出相关的均值和方差，考虑每种食品的平均合格率和合格率检测结果的波动性。均值方差如下表：食品均值方差乳制品99.94350.0735食用油98.71762.2028酒类98.08336.5215饮品97.68567.8567茶叶97.8622.896米面制品95.92978.3856调味品95.546725.2798休闲食品94.8539.9964干货93.7326.6023水产品93.884660.8231预包装食品92.020640.4778肉制品91.6333156.3024在Excel电子表格中输入数据，以均值降序、方
31、差升序为基准排列食品种类。而后，对均值较相近但方差相差很大的进行进一步调整。由表直观看出，乳制品、食用油、酒类、饮品不仅合格率的均值大，而且抽检结果的波动性较小，抽检的次数可以适当减少；茶叶、调味品、休闲食品、干货、水产品、预包装食品、肉制品合格率均值小，抽检结果的波动性还大，抽检次数要加大，且要注重抽检的质量；为此对饮品进行假设和讨论。根据对附件三（1）中的饮品抽检数据来看，每抽检4次就会出现一次全合格的情况。以每四次抽检结果为数据作图如下：方案结果与分析：根据图示显示以每4次抽检为一组，每组的变化趋势大致相同，为此每年可以对饮品进行4次检验。同理可以得出目前抽检次数超过10次的食品的抽检方
32、案为先找出食品合格率数据的规律，找出大致的周期，以周期为界，并规定每年抽检的次数。7.2.3方案三方案的制定：实际：对于特殊的米面制品均值不是太低，波动性较小，但这一类是我们的主食更应注意它的质量安全，应经常性的抽查米面制品。就米面制品进行研究，并建立经验分布函数图像模型：经验分布函数定义：设是顺序统计量的观测值，令其中为样本数据的频数，则称为该样本的经验分布函数。用经验分布函数可以描述总体分布函数的大致形状。应用MATLAB做出经验函数图像得出以下结果及图示：h = 171.0016stats = min: 59.7000 max: 100 mean: 95.9297 median: 100
33、 std: 8.3856SK = -2.8145KU =11.3094由经验分布函数图像以及样本数据的几个重要统计量知，数据分布呈偏态，数据分布的偏度-2.8145,峰度11.3094,数据分布为左偏分布（变量在低值处比高值处有较大的偏离中心趋势），且标准化后的分布比标准正态分布更尖峭。均值将近96%，整体还不错。但波动性有些大。方案结果与分析：这后面应该加上模型检验，就是验证一下模型好坏，然后再加上改进措施就更好了 米面制品合格率在96%的比重较大，整体合格率较高，但质量情况波动性较大，则米面制品的抽检次数不必减少，一年12个月，每月都抽检是合理的。参考文献必须要有，参考文献的格式可以上网查
34、找，按照标准格式写，应该有的参考文献包括书，教材，论文，网址包研科.数据分析教程.北京:清华大学出版社,2011.9:35-50.茆诗松 程依明 濮晓龙.概率论与数理统计教程.北京;高等教育出版社,2011.2马莉.MATLAB数学实验与建模.北京:清华大学出版社.2010.1刘卫国. MATLAB程序设计教程.北京:中国水利水电出版社.2010.2附录本部分主要是实验程序，中间过程的数据等，放到附录这里，特别是程序，不能在论文的前面出现，都应该放到附录中，然后再前面结果前标上，实验程序见附录123等形式附录一：(1)蔬菜重金属超标量趋势图、拟合图程序：t=1:5;y=8.4,0.6,1.1,
35、0.35,1;scatter(t,y)hold ony1=interp1(t,y,1:0.2:5)hold ont1=1:0.2:5;plot(t1,y1)hold onp=polyfit(t1,y1,4)t1=1:0.2:5;y2=polyval(p,t1)plot(t1,y2,-*)legend(散点曲线,拟合曲线)ylabel(mg/kg)title(2010-2012年蔬菜重金属超标量趋势图)gtext(y=0.2235x4-3.1807x3+16.7356x2-38.6536x+33.8183)（2）20102012年蔬菜添加剂超标量表201020112012添加剂超标量（g/kg）
36、添加剂超标量（g/kg）添加剂超标量（g/kg）日落黄及诱惑红0.046日落黄0.011环己基氨基磺酸钠及苯甲酸5环己基氨基磺酸钠1.4糖精钠0.12环己基氨基磺酸钠1.75环己基氨基磺酸钠0.85蔬菜添加剂超标量趋势图程序x=1:17;y=7.1,0.072,0.07,0.14,0.084,0.056,0.099,2.0,0.24,0.24,0.42,0.086,0.4,0.025,0.084,0.014,1.177;%添加物含量（g/kg）scatter(x,y)hold ony1=interp1(x,y,1:0.2:17)hold onx1=1:0.2:17;plot(x1,y1)hol
37、d ontitle(2010-2012年鱼类中添加剂超标量趋势)ylabel(g/kg)（3）20102012年蔬菜水分超标量表年份201020112012水分超标量（g/kg）超标量（g/kg）超标量（g/kg）140230324468511612蔬菜水分超标量趋势图程序x=1:6;y=40,30,24,68,11,12;%水分含量（g/kg）scatter(x,y)hold onplot(x,y)legend(水分含量)ylabel(g/kg)title(2010-2012年蔬菜水分超标量趋势图)（4）20102012年蔬菜甲醛、二氧化硫超标量表201020112012其他物质超标量（g/
38、kg）其他物质超标量（g/kg）其他物质超标量（g/kg）甲醛0.019甲醛0.092甲醛0.018二氧化硫0.504甲醛0.09甲醛0.016二氧化硫0.229甲醛0.04甲醛0.012二氧化硫0.428甲醛0.012二氧化硫0.036二氧化硫0.343甲醛0.048二氧化硫0.034二氧化硫0.496甲醛0.081二氧化硫0.036二氧化硫0.735甲醛0.074二氧化硫0.054二氧化硫1.97甲醛0.051二氧化硫0.048二氧化硫0.336甲醛0.064二氧化硫0.2二氧化硫2.1二氧化硫0.108二氧化硫0.4二氧化硫1.05甲醛0.025二氧化硫0.781二氧化硫0.06二氧化硫
39、0.148二氧化硫0.201甲醛0.088二氧化硫0.15二氧化硫0.294二氧化硫0.48 甲醛0.013 甲醛0.042 甲醛0.05 甲醛0.014蔬菜其他物质超标量程序：x1=1:19;y1=0.019,0.092,0.090,0.040,0.012,0.048,0.081,0.074,0.051,0.064,0.025,0.088,0.013,0.042,0.050,0.014,0.018,0.016,0.012;%甲醛含量 (g/kg)scatter(x1,y1)hold onx2=1:25;y2=0.504,0.229,0.428,0.343,0.496,0.735,1.97,0
40、.336,2.1,1.05,0.781,0.148,0.108,0.06,0.201,0.15,0.294,0.48,0.036,0.034,0.036,0.054,0.048,0.2,0.4;%二氧化硫残留量（g/kg）scatter(x2,y2)hold onplot(x1,y1,x2,y2)legend(甲醛含量 ,SO2残留量)ylabel(g/kg)title(2010-2012年蔬菜其他物质超标量趋势图)（5）鱼类微生物超标量x1=1:21;y1=0.08,0.57,0.07,0.13,0.43,0.49,0.09,0.034,11.97,0.034,0.62,0.05,0.62,
41、1.37,4.37,0.054,0.08,8.27,1.37,1.37,0.19;%菌落总数(1e6CFU/g)plot(x1,y1,b-o)hold onx2=1:10;y2=0.2,0.06,2.37,2.37,0.01,0.2,0.2,0.4,0.2,0.2;%大肠菌群数(1e3MPN/100g)plot(x2,y2,g:d)legend(菌落总数(1e6CFU/g) ,大肠菌群数(1e3MPN/100g)ylabel(微生物数量)title(2010-2012年鱼类微生物超标量趋势图)（6）鱼类重金属超标量程序x=1:4;y=0.07,0.8,1.7,22.9;%鱼类重金属(mg/kg
42、)scatter(x,y)hold ony1=interp1(x,y,1:0.2:4)hold onx1=1:0.2:4;plot(x1,y1)hold onp=polyfit(x1,y1,3)x1=1:0.2:4;y2=polyval(p,x1)plot(x1,y2,-*)legend(散点曲线,拟合曲线)ylabel(重金属含量mg/kg)title(2010-2012年鱼类重金属超标量趋势图)gtext(y=2.2888x3-12.2384x2+21.1702x-11.2980)（7）20102012年鱼类添加剂超标次数表201020112012微生物超标次数微生物超标次数微生物超标次数隐形孔雀石绿1脱氢乙酸钠6环己基氨基磺酸钠1淀粉1苯甲酸1乙酰磺胺酸钾1山梨酸2脱氢乙酸1环己基氨基磺酸钠及脱氢乙酸1脱氢乙酸及山梨酸1脱氢乙酸3环己基氨基磺酸钠及苯甲酸1鱼