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1、精选学习资料 - - - - - - - - - 食品质量安全抽检数据分析摘要食品,对于人类来说是必不行少,正所谓“ 民以食为天” ,而近些年来食品安全问题 始终是中国人民热闹争论的话题之一；大家对目前社会上的食品安全状况布满了担忧,而造成这一局面有两个缘由,一方面是商家一心赚钱,为了经济利益方面的考虑置广大消费 者的生命安全于不顾,用一些劣质原材料降低生产成本,另外仍使用各种添加剂进行对食 品外观的修饰,他们对食品生产的环境,储存的地点也都很随便,如此导致生产出来的食 品布满各种各样的危急；另一方面,是中国有关部门自己监管不力,监督失误,在位者尸 位素餐,玩忽职守,对食品质量安全的检查特别不
2、严格,对不合格生产制造商的打击也不 严格,这才导致有许多漏网之鱼的存在；而深圳市走在中国食品质量安全检测的前沿,利 用网络平台建立起公平透亮的监管体系,定期发布对于食品的抽查报告,让一般民众看得 到,放宽心；而我们此次想要通过这些检查的数据分析出一些规律,期望可以利用这些规 律提高食品质量安全监测的效率,由于食品安全监测都只能抽样调查,为了能够使漏网之鱼更少,我们必需利用得到的规律,比如说,可以在某些季节加大对某种类型食品的检 测,或者对于某些简洁出食品安全问题的地点加大采样样本已获得更全面的数据；我们只 有通过挖掘巨大数据背后潜藏的规律,才能更好的为以后的制度建设供应理论性的依据与 指导,这
3、也是此次采纳数学建模手段争论问题的意义所在；一、问题重述“ 民以食为天” ,食品安全关系到千家万户的生活与健康；随着人们对生活质量的追 求和安全意思的提高,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；城市食品的来源越来越广泛,人们消费加工好的食品的比例也越来越高,因此除食材的生 产收成外,食品的运输、加工、包装、贮存、销售以及餐饮等每一个环节皆可能影响食品 的质量与安全；另一方面,食品质量与安全又是一个专业性很强的问题,其标准的制定和 1 / 15 名师归纳总结 - - - - - - -第 1 页,共 15 页精选学习资料 - - - - - - - - - 抽样检测及评判都需
4、要科学有效的方法；深圳是食品抽检、监督最统一、最规范、最公开 的城市之一；依据 2022 年、 2022 年和 2022 年深圳市的食品抽检数据来争论：1. 如何评判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形的 变化趋势；2. 从这些数据中能否找出某些规律性的东西：如食品产地与食品质量的关系；食品销 售地点 即抽检地点）与食品质量的关系；季节因素等等；3. 能否改进食品抽检的方法,使之更科学更有效地反映食品质量状况且不过分增加监 管成本 食品抽检是需要费用的）,例如对于抽检结果稳固且抽检频次过高的食品 领域该作怎样的调整？二、问题分析第一,我们看到分析这三年来的数据特别巨大
5、；并且深圳市的数据采集手段好像 每年一变,这导致对这个问题中数据提取的困难；比如这三年所列的关于食品检查合 格率的数据, 2022 年的是依据生产环节,流通环节,餐饮消费环节三个部分给出的；而 2022 年的数据部分又没有提到食品监察部门究竟是从那一个具体的环节中给出来的,感觉比较笼统；而到了2022 年,数据也没有说是从哪个环节得到的,并且相较于2022 年其数据更为琐碎,每一期的报道都是将十几个品种的食品进行逐类运算合格率 的,在统计时既不好细分也不便于笼统的划分；这种每年一变的数据表达风格对于统 计来说带来了几大的不便利；而且或许是为了便利,食品监察部门总是在某个时间段 只检查某一类的食
6、品,在所给数据中能够很清楚的反应这一点,比方检查饮用水,它 的数据只会在一年众多报告中的某一其中显现,这是否意味着不良商贩可以抓住这种制度上的漏洞而依据不同的时期进行“ 敏捷” 的生产食品以躲避监管部门的检查与打 击；其问题的复杂性就是在于如何从纷乱的数据中提取一些值得争论的,或者是感觉 能够找到一些规律的工程进行适当的处理从而期望可以得到一些比较普适的结论；其次,问题中给出了我们提示；对于第一问,争论食品安全不合格的因素,从数 据中也可以反映出来食品安全不过关主要是微生物的过量繁衍,重金属的残留以及食 品添加剂的滥用,其次仍有一些其他所占比重较轻的因素；对于这个问题,有一份关于食品检验的资料
7、,如下：食品检验内容特别丰富,包括食品养分成分分析,食品中 2 / 15 名师归纳总结 - - - - - - -第 2 页,共 15 页精选学习资料 - - - - - - - - - 污染物质分析,食品帮助材料及食品添加剂分析,食品感官鉴定等；狭义的食品检验 通常是指食品检验机构依据中华人民共和国食品卫生法规定的卫生标准,对食品 质量所进行的检验,包括对食品的外包装、内包装、标志、唛头和商品体外观的特 性、理化指标以及其它一些卫生指标所进行的检验；检方法主要有感官检验法和理化 检验法；科标化工分析检测中心 理化工程：SCT）供应以下食品检测检验试验测试需求：水分,灰分,酸价,过氧化值,挥发
8、性盐基氮,三甲胺氮,咖啡因,脂肪酸,丙二醛,氨基酸态氮,总酸,酸度,明矾,总碱度,L-羟脯胺酸,黄曲霉毒素B1,苯并a芘,丙酸钙,丙酸钠,脲酶,M 酵菌酸,溶剂残留量,羰基价,甲醛,次硫酸氢钠甲醛,过氧化苯甲酰,亚硝酸盐,甲醇,乙醇,总脂,酒精度,杂醇油,二氧化硫,相对密度, pH 值,比旋光度,折光率,粒度,细度,折射率,熔点,净含量,新奇 度,完整率,干粒重,干燥物,可溶性固形物,总固形物,非脂乳固体,全乳固体 重金属及微量元素：铅,砷,无机砷,汞,甲基汞,铜,镁,锌,锡,钙,铬,镉,磷,氟,碘,硒,钾,钠,铝,铁,锰等 食品添加剂：防腐剂：山梨酸,苯甲酸；着色剂：胭脂红,苋菜红,柠檬黄,
9、日落黄,诱惑红,亮蓝 甜味剂：糖精钠,甜美素 抗氧化剂：叔丁基羟基茴香醚,二叔丁基对甲酚,植酸,TBHQ 漂白剂：亚硫酸盐,二氧化硫 护色剂：硝酸盐,亚硝酸盐面粉处理剂：过氧化苯甲酰 水分保持剂：磷酸盐等 食品农药残留测试：有机磷、有机氯、拟除虫菊酯类、氨基甲酸酯类等 400 余种测试 食品兽药残留测试：氯霉素、土霉素、金霉素、四环素、硝基呋喃、磺胺类、盐酸克伦特罗等 微生物检测：3 / 15 名师归纳总结 - - - - - - -第 3 页,共 15 页精选学习资料 - - - - - - - - - 细菌总数、大肠菌群、霉菌和酵母菌、大肠杆菌、志贺氏菌、金黄色葡萄球菌、沙门氏菌、致病菌等
10、 所以对第一个问题,只需要依据这些关键字找到其相关数据再分析其变化情形应当就 可以；但是仍应当留意到有些食品是对于某些安全因素特殊敏锐,比如说小食品简洁发霉 发烂,就简洁受到微生物这一因素的影响；仍比如说平常所见的馒头或者油条需要发酵处 理,就很可能膨松剂添 主要是含铝元素）加过多而导致铝元素过量,所以我们需要依据 具体的食品来争论这些安全因素的变化趋势,而非一概而论；对于其次个问题,题干给糊了一些摸索的方向,大体上也是依据相关关键因素去寻求 关于那个因素的一些变化趋势,比如依据常理来讲食物在夏天易受温度,湿度的影响,会 加速腐坏,而在冬天就变得简洁储存一些,而又这个表观现象所揭示的内在缘由是
11、在夏天 微生物繁衍加快由于食品上或多或少会附有微生物,在季节影响下可能会加速其繁衍,而 这个时候假如食品储存不谨慎的话实际简洁受到勿扰从而变得担心全的；同样地地点因素 也会影响事物的安全性,比如有些地方处在交通要道,成天车来车往,空气污染很严峻,四周有有大量工厂,很可能水源也会受到污染,在这种环境下生产出来的事物就很可能“ 来路不正” ,比如四周的工厂向邻近水域中排放工业污水,里面带有大量重金属元素,而制作食品时商家或许没有考虑到这个因素,用这种水源去生产事物,这样生产出来的食 物很可能就被检测出来重金属元素超标；上面是对食品生产地点的一些分析,对于食品的 销售地点也是一样的,有些零售商贩为了
12、仓库空间的利用率,很可能把食品堆放到那种空 气混浊,条件极为简洁的小房子里,这种条件很简洁滋生出一些生物,那些生物携带各种 传染疾病就很简洁是存放的食物收到重大污染,很可能就会被检测出在微生物这个指标上 超出正常所能容忍的范畴；这都是一些生活上的常识；但我们仍是要依靠数据来说话,用 数据显现出潜藏的规律；对于第三个问题呢,是为了提高食品安全监测中的效率；或许有些数据就是冗余的,也就是说在实际的检测中都没有必要进行检测虽然说会有风险让一些漏网之鱼逃脱掉了）,但是只要我们能够制定一种更为简洁的方案使得可能安全不达标的产品未能被检测 到的概率降到很低就行了；这种优化的问题真的很难,一是作为一个极为重
13、要的部门,必 然其背后已经有相关专家为其设计了很优化的方法,我们再从如此严密的体系中去找到一 种更好的方法应当是很困难的,另外是这些数据所属分类也相当繁复,需要通过很敏捷的 视角找到某个因素再从这个因素动身观看是否某些数据关于这个因素是否会有积累,从而 为了削减这种积累 也就是冗余量）,我们便可以以这个查找到的因素设计出一种可能会 4 / 15 名师归纳总结 - - - - - - -第 4 页,共 15 页精选学习资料 - - - - - - - - - 更好的方法 所谓可能,是由于掌握住了单个因素而设计出的改良方法可能会影响其他因素,从而从整体上会降低整个抽样体系完备性上的缺失）；这个问题
14、,仍有个难点就是,如何评估一种抽样方法,应当从哪些角度动身进行描述,由于数据是有限的,我们也不行能用假设的方法实时地进行评估模拟由于几乎无法判定这样得出的数据真实性是否很强）；对于抽样方法的描述,主要看其样本空间大小选取是否合适,而食品种类也是个不 小的数字,这种对比使得我们很难去把控衡量样本空间的大小,这种大小的选取也直接决 定了食品检测过程中的执行效率与经济成本；而这种评估远远不是通过某个因素就能单方 面打算的；我们必需做一些让步,看是否可以提取某些因素,建立起一个大致的评估框 架,从而得到比较粗略的评估,然后依据这个评估法就来优化原有的方案；三、问题假设1.假设食品能且分为四大类,其他没
15、有被分类的食品对食品安全性所造成的影响忽视不计；2.假设影响食品安全性的因素能且分为四大类,其他没有被分类的因素对食品安全性所造成的影响忽视不计；3.假设调查样本在肯定的范畴内是均一的；4.假设全部食品生产厂商的信誉度均相同；5.假设抽检不受国家相关政策的影响；6.假设检测不同环节、不同因素的成本和工时相同；四、问题求解对于第一个问题,这里给出为不合格的不同类型食物的具体统计数据：5 / 15 名师归纳总结 - - - - - - -第 5 页,共 15 页精选学习资料 - - - - - - - - - 以上四个表是针对四种不同食物和四种担心全因素来源的一个统计；左图是按不合格食品数量做出的
16、；其中x 轴表示时间项,y 轴表示了被检测出的不合格食品数量；可以发觉其实这个走势是有点不正常的,缘由是在2022 年尾的时候监察部门来了一次范畴特别广的食品安全抽查工作,这应当是当时在国家发生如干期食品事故之后上级部门所严格要求的一 次活动；由于其样本大小的不确定性是的问题分析很麻烦,又在右边作出了相应的安全因 素所占百分比的图；意即在每一次的检测中,绘制出某一安全因素导致的不合格食品数量6 / 15 名师归纳总结 - - - - - - -第 6 页,共 15 页精选学习资料 - - - - - - - - - 所占那一次全部被检测出不合格食品数量的百分比,这样的话就可以忽视所采样本的大小
17、 从而更真实的反映出所要争论的几个安全因素的走势图；下面依据图形进行走势分析,第一是蔬菜水果类食品,这类食品的主要安全因素问题与的 确与时间有关,在微生物滋生的季节中可以发觉这是占据食物安全不合格的主要因素,而 在另一些时间段里,就是其他因素了,由于对于蔬菜水果,一般是不会发生重金属残留 的,而他本身也是自然型的东西,而为了储存便利,商贩们对蔬菜水果使用添加剂；对于 禽畜肉类情形与蔬菜水果类似,也是简洁在细菌滋生的高发季节沾染上微生物,导致其安 全不合格；鱼类也有这样的特点,由于前三样食品都是可以未经过加工的,收到重金属与添加剂影响而变得安全不合格的情形较少由于使用这些东西商贩们也得拿出许多钱
18、,而这是不必要的,假如只是对这些食品做简洁储存的话）；再看第四种食品,大致说来,这一 类可被称为加工后食品,简洁受到各个方面安全因素的影响；并且可以从图中看出他们所 受到的影响来源仍是比较均衡的；而认真比对四张图,发觉最受季节影响的要数微生物这 个因素了,由于微生物的繁衍生活是和季节条件息息相关的；而其他几种因素所占百分比 可以说都是由于微生物这个因素变化而变化的,另几个因素化学结构稳固,不简洁受到外 界条件的影响；下面这个图表是2022 年与 2022 年的各个环节食品合格率的统计,未收录2022 年数据的缘由是当年的数据报道方式发生转变,是每一期报道都依据各种不同的极为具体的食品进行分类抽
19、查,统计起来特别不便利,故未考虑收用；图中X轴前半段是依据2022 年的具体时间给出的,后半段是依据2022 年通报的期数来进行统计的；7 / 15 名师归纳总结 - - - - - - -第 7 页,共 15 页精选学习资料 - - - - - - - - - 从图中我们可以看出合格率的变化是相当平稳的,只有偶然的情形才会使得它的变化发生突变,图中突变点为2022 年第四期通报处,再看具体数据,此次共检验696 批次,检验合格 501 批次,产品抽样批次合格率为72.0%；已经相当低了,这种检测数据不算是偶然,一方面,与时间有些关系,从上表中可以看出来,在春夏季的时候,食品合格率偏低,再 结
20、合每期通报上的表达可以知道多半都是由于微生物的污染导致的,而那些合格率特别高 的食品检测时间段常在秋冬季节；有个好玩的事实,是在节假日的时候,食品的不合格率 会略有增加,这个时候那些商贩更像是铤而走险,顶风作案,为了一点经济利益至人民的 生命安全于不顾；对于其次个问题,我自己采集的数据只有依据时间划分的类型,而没有将地点标记为一 个因素 主要缘由是有些食品来源只说了具体的厂家名称为没有加上它所在的区域）,但是 在具体的数据采集中,仍是留意到食品的产地可以分为深圳本地与外地,而深圳本地有六 个区域,依据网络资料与自己数据统计信息的一点明白,大体情形是深圳外地的视频不合 格率情形高于本地产品,这可
21、能说明白深圳市的的确确走在食品检测的前沿上,力度大,信息公开透亮,而一些外地的区域好像没有深圳市管制的这么严格；仍有就是经济发达地 区的食品不合格率要低于经济发达地区的视频不合格率,这可能也是由于经济发达地区的 制度要健全一些,这种状况只能带来好的更好,坏的更坏的结果,食品检测背后可能有一 些经济规律在里边,而这个结论也只是建立在这么一点点数据的基础上,很可能不值得相 信；这里具体分析一下这种推测：由于经济发达,食品制造商或许不用担忧销量问题,也 就是不用担忧自己卖东西的利润,他们或许更想保住自己的牌子,由于一块好的招牌可以 为他们带来良性循环,只有有连续的销售量,他们就稳赚不赔,而由于食品安
22、全出问题而8 / 15 名师归纳总结 - - - - - - -第 8 页,共 15 页精选学习资料 - - - - - - - - - 砸了这块招牌的话,第一,是再也不会有顾客进行购买；其次,食品制造商也会因此而付 出繁重的经济赔偿；第三,他们仍极有可能会因此而受到法律的制裁；可以说,就是由于 经济发达而留住了他们,而由于利益因素导致他们不得不生产安全食品,由于一方面造伪 造假节省生产成本而得到的钱财有可能根本比不上多销售几件产品的成本；另一方面是为 了稳固,由于流程化的食品生产必定会增加效率从这个方面削减开支；而对于经济欠发达 地区或是地理位置不优的地区,更多的食品商都是些小商小贩,他们流
23、淌性强,制作规模 小,不带考虑自身制造食品的口头影响力,这样想来,他们节省下来的生产成本就很可能 是他们利润中不小的一个份额,这种情形下他们会挑选铤而走险,他们流淌性强,仍有他 们规模小,导致他们可以实行“ 打一枪换个地方” 的移动生产模式,一方面躲避制裁,另 一方面重新寻求销售途径,这就是食品安全问题背后的经济因素；同样的,地理因素也和 经济因素相勾连,由于食品制造厂的选址背后牵扯到的是一堆经济问题,要好地方就得花 钱,经济发达地区的地皮当然是相当昂贵,规模小的厂商不敢选用,他们也只好跑到经济 欠发达的地方 最多的就是乡镇,或者是城中村,郊区这类地方）,而这类地方生活条件不 好,环境可能也不
24、好,而且这种地方四周或多或少会有一些企业工厂,如是在这些地方生 产食品,就很可能在生产过程中以及储存过程仍有运输过程中收到污染；另一是经济欠发 达地区会向经济发达地区运输所生产的食品,由于经济发达地区消费水平高,人口流淌 大,自然是抱负的销售地,而假如生产食品的地方就选在经济发达地区,那么必定会少掉 中间的运输过程以及节省了储存过程；而对于经济欠发达地区的食品生产商贩,他们既要 增加运输成本又要增加存放成本,从而很可能会在生产过程中大打折扣,而且在这两个过 程中又极可能会增加食品安全性的下降,所以综上所述,食品不合格率是和食品生产地区 有肯定关系的；这个结论也可以适量的说明为什么外来食品的不合
25、格率会略低于深圳市本 地区的食品不合格率；对于第三个问题而言,检测部门应当平均每次检测食品的数量,而不是在某些时间段搞 得很集中,就比如说,上面几个图中在某些期的数据就明显比其他时间段的数据来的更 多,这种情形不应当由于节假日的缘由就这样莫名其妙的增加多于平常如干倍的检测数 量；而通过深圳市食品检测的报告也可以看到这一点他们在进步,就是在 2022 年的数据统 计中,就是采纳每一期抽查大量品种的食品类型而把食品抽查的样本数适当降低,也就是 一种类似于“ 多次少取” 的方法,这样做的好处是：第一,铺开了食品检测面,这种敏捷 的品种选取会特别有成效的防范那些食品生产商那种侥幸心理,对某个食品类型检
26、测的次 数多了会带个生产者一种感觉,就是自己无时无刻不是在收到掌握之中,从而起到一个约 9 / 15 名师归纳总结 - - - - - - -第 9 页,共 15 页精选学习资料 - - - - - - - - - 束作用；其次,由于选取的样本数量变少,可以节省食品检测所花费的成本,仍有这样可以防止冗余数据,就是某一期中数据量会变得特别大那种情形,其实那时没有必要的,仍不如把检测量变得更平均,这样加大了检测的密度无论是品种上,仍是时间上）,换来的是检测效率的提高；比方说,对于一家不合格的食品制造商,去检查一次他可能逃过了,这是他躲避掉的概率是和样本容量选区有关,是一次的,而如果多次抽查,虽然说
27、看单次,他躲避掉的概率会上升,但留意到这种概率会以几何级数做下降概率始终小于1）,所以,这种“ 多次少取” 肯定是一个极为有效的方法,从这也可以看出深圳市检测技术的 提升；从反面来看待,对于抽查频次过高的食品就应当相对削减一些,由于检测成本有 限,对某类食品的检测成本花费过高必定使得对其他食品类型检测的不力,由于食品无处 不在,类型丰富,我们不是为了“ 求精” ；而是务必“ 求全” ,从整体效用上提高检测水 平,而非在单方面的提高某类食品的监管；究竟人手,资金有限,可定时要依据食品类型 所占多少而对检测的样本数进行匀称安排的；这一点应当没有问题,目的就是为了更平均 的检测各个品类的食品 从统计
28、角度而言,就是使它的方差尽可能低,对于此处,就是该食 品类型占全部食品类型的比重与抽查所选样本数量的关系）；五、问题总结这个问题最难的就是进行合理的数据分类,体重所需处理的数据所具有的属性特别的 多,并且数据给出的格式也由于年度变化而发生变化,这就给问题的分析带来巨大的麻 烦；在解决问题中大量的时间都是投入到数据的手工统计中了,并且纷乱的数据量根本让 我想不到有什么可以操作的模型,于是也是有想到通过图表的手段直接清楚明白的表现问 题,将数据作适当的分类,把干扰要素通过适当的分类降到最低；但是食品统计过程中抽 查的视频来源特别复杂,比如说水果蔬菜类就有可能是自然的类型,也有可能是餐馆里边 的水果
29、沙拉或是凉菜；肉类产品也一样,既有可能是来自于生产环节上的 即那些屠宰场或 养殖场）,也肯能是显现在流通环节上的,比如说超市出售的肉类产品,更有可能是经过 加工的,有些来源于卤肉店或者就是即开即食的包装产品；这些特别细致的分类导致问题 处理起来极为不便；10 / 15 名师归纳总结 - - - - - - -第 10 页,共 15 页精选学习资料 - - - - - - - - - 一个缘由是由于时间过于仓促,导致我想不出来什么好的模型能够去描述这个抽查过程；另一个是由于技术手段的落后,大量数据都是靠人工进行挑选与统计；所以我也只能借助图表和 WPS下的小工具进行纯人工的数据分析；期望以后能够
30、在完善对于这个题目的处理附件：检测时间时间检测合格生产环节合格流通环节检测餐饮消费环节合格 率检测 样本数合格合格合格样本样本数数率数率数数2022 1791 1666 93% 139 139 100% 150 2 98.70 % 2-28 2022 1483 1415 95.40 % 302 294 97.4079 79 100% 4-29 % 2022 112 107 95.60 % 219 212 96.8049 48 98% 5-27 % 2022 18 16 88.90 % 84 84 100% 6-10 2022 6-28248 242 97.60粽% 子）2022 7-248 4
31、8 100% 凉茶）2022 7-250 50 100% 冷饮）2022 165 165 100% 11 / 15 名师归纳总结 - - - - - - -第 11 页,共 15 页精选学习资料 - - - - - - - - - 7-2 谷物）2022 139 134 96.407-2肉制% 品）2022 7-234 6 82.40水产% 品）2022 7-780 80 100% 饮料）2022 7-760 58 96.70水产% 品）2022 7-7200 198 99% 鲜榨饮 料）2022 7-1550 50 100% 谷物）2022 7-23161 160 99.40水产% 品）20
32、22 7-2360 59 98.30罐% 头）2022 182 181 99.507-28凉% 菜）2022 251 244 97.208-03西餐% 菜12 / 15 名师归纳总结 - - - - - - -第 12 页,共 15 页精选学习资料 - - - - - - - - - 肴）2022 8-2031 29 93.50饮用% 水）2022 8-20133 131 98.50餐% 具）2022 8-2040 38 95% 固体饮料）2022 8-2032 30 93.70保鲜% 膜）2022 8-2018 16 88.9 洗涤剂）2022 8-3114 14 100% 沙拉酱）2022
33、 9-111 11 100% 啤酒）2022 9-1含乳17 17 100% 饮 料）2022 9-122 20 90.90酱% 油）2022 9-10128 127 99.20198 198 100% 51 51 100% 月% 饼）2022 195 191 97.90845 820 91.901436 1375 95.8013 / 15 名师归纳总结 - - - - - - -第 13 页,共 15 页精选学习资料 - - - - - - - - - 9-17 % % % 2022 9-1778 77 98.70181 181 100% 大% M）2022 9-30268 258 96.3
34、0食% 材）2022 10-50 50 100% 19小麦粉）2022 12-85 73 85.9023豆% 制品）2022 1599 1541 96.40469 454 96.8 515 549 96.901-1 % % 2022 419 410 97.901262 1208 95.702180 2085 95.601 % % % 2022 202 198 98% 2速冻食品）2022 1556 1374 88% 3 2022 696 501 72% 4 2022 540 507 94% 5 2022 295 256 86.806 % 2022 7乳92 88 96% 制品,蜂糖）331 3
35、28 99.102022 8 % 2022 1195 1150 96.2014 / 15 名师归纳总结 - - - - - - -第 14 页,共 15 页精选学习资料 - - - - - - - - - 9 234 218 % 2022 93.2010 % 2022 316 309 97.8011 % 2022 280 278 99.3012 % 2022 1088 1035 95.1013 % 2022 691 679 98.3014 % 2022 913 813 89.0015 % 2022 362 340 93.9016 % 2022 1559 1511 96.9017 % 2022 972 819 93.9018 % 2022 1060 1036 92.9019 % 15 / 15 名师归纳总结 - - - - - - -第 15 页,共 15 页