食品安全评定方法、系统、移动终端及存储介质与流程

本发明涉及食品安全技术领域，特别涉及一种食品安全评定方法、系统、移动终端及存储介质。

背景技术：

近年来，随着人们生活水平的提高，食品的质量和安全性越来越受到关注，人们的观念已经从如何吃得饱向如何吃得好、吃得安全转变。我国目前食品安全形势依然严峻，食品安全问题频发，如何快速有效地解决食品安全问题是我国当前的一个重大课题。近年来，随着食品生产规模的急剧扩大，生态环境污染的日趋严重，食品安全恶性事件频频发生。在世界范围内，食品安全形势不容乐观。食品安全事件是一种比较容易造成群体性发病的事件，往往引起较大的社会影响。而近年来相继爆发的疯牛病、二恶英、禽流感、苏丹红、受污染奶粉等一系列事件,使得各国日益关注食品安全问题。据who调査，全球每年大约有1000万人死于食源性疾病,食品安全问题严重威胁着人的生命，已经成为全球性的重大公共卫生问题。

现有的食品安全评定方法中，通过采用抽检的方式进行食品质量的检测，并根据抽样检测结果以进行食品安全的评定。

现有的食品安全评定方式中，由于只通过抽样检测的方式进行食品安全的评定，进而导致食品安全评定的精准度较低。

技术实现要素：

基于此，本发明提供一种食品安全评定方法、系统、移动终端及存储介质，用于解决现有技术中食品安全评定精准度低的问题。

基于此，本发明提供一种食品安全评定方法、系统、移动终端及存储介质，用于解决现有技术中食品安全评定准确的低的问题。

第一方面，本发明提供了一种食品安全评定方法，所述方法包括：

采集当前食品的生产加工信息，对所述生产加工信息进行信誉分析，并根据信誉分析结果进行信誉值权重计算，以得到信誉权重值，所述生产加工信息包括生产商信息、加工商信息和销售商信息，信誉分析用于评定所述当前食品生产加工过程中对应厂家的信誉；

对所述当前食品进行质量分析，并根据所述质量分析结果进行质量权重计算，以得到食品权重值；

对所述食品权重值和所述信誉权重值进行加权计算，以得到食品安全值，并根据所述食品安全值以评定所述当前食品的安全等级。

上述食品安全评定方法，通过对所述食品权重值和所述信誉权重值进行加权计算的设计，以使采用基于所述食品权重值和所述信誉权重值双重检测计算的方式以进行食品安全的综合评定，进而有效的提高了所述食品安全评定方法的精准度，通过对信誉分析结果进行所述信誉值权重计算的设计，以提高了所述信誉权重值的准确性，通过对所述质量分析结果进行所述质量权重计算的设计，以提高了所述食品权重值的准确性。上述食品安全评定方法中，通过基于食品的质量和厂商的信誉好坏以进行食品安全的综合评定，提高了食品安全评定的准确性。

进一步地，所述获取当前食品的生产加工信息的步骤之前，所述方法包括：：

当食品完成生产、加工或售卖时，分别对应采集并存储所述生产商信息、所述加工商信息或所述销售商信息，所述生产商信息、所述加工商信息和所述销售商信息内均分别包含对应厂家的名称和组织机构代码；

其中，通过对所述生产商信息、所述加工商信息、所述销售商信息的采集和存储，以使方便了对食品生产加工过程的追踪，且为信誉分析提供了数据保障，提高了所述信誉权重值计算的准确性。

进一步地，所述对所述生产加工信息进行信誉分析的步骤包括：

分别获取所述生产加工信息中的生产商名称、加工商名称和销售商名称；

根据所述生产商名称、所述加工商名称和所述销售商名称依序进行网络评论查询，以得到生产商评论数据、加工商评论数据和销售商评论数据；

分别对所述生产商评论数据、所述加工商评论数据和所述销售商评论数据进行评论比例计算，所述评论比例计算用于分别计算所述生产商评论数据、所述加工商评论数据和所述销售商评论数据中好评、中评和差评的比例；

其中，通过根据所述生产商名称、所述加工商名称和所述销售商名称依序进行网络评论查询的设计，以方便了对所述生产商评论数据、所述加工商评论数据和所述销售商评论数据的获取，通过分别对所述生产商评论数据、所述加工商评论数据和所述销售商评论数据进行评论比例计算的设计，以方便了好评、中评和差评比例的计算。

进一步地，所述根据信誉分析结果进行信誉值权重计算的步骤包括：

根据所述评论比例计算的计算结果，分别获取所述生产商评论数据、所述加工商评论数据和所述销售商评论数据中好评比例、中评比例和差评比例；

获取本地存储的信誉权重计算规则，并根据所述信誉权重计算规则分别对每个所述好评比例、所述中评比例和所述差评比例进行计算，以得到所述信誉权重值；

其中，通过所述好评比例、所述中评比例和所述差评比例的获取设计，以使为所述信誉权重值的计算提供了数据基础，且通过根据所述信誉权重计算规则分别对每个所述好评比例、所述中评比例和所述差评比例进行计算的设计，以使对所述当前食品的生产加工过程中所有厂商的信誉进行综合评定。

进一步地，所述信誉权重计算规则中采用的计算公式为：

k1×d1+k2×d2+k3×d3＝m

其中，k1、k2和k3均为常数，d1为所述生产商评论数据、所述加工商评论数据和所述销售商评论数据中所述好评比例的和，d2为所述生产商评论数据、所述加工商评论数据和所述销售商评论数据中所述中评比例的和，d3为所述生产商评论数据、所述加工商评论数据和所述销售商评论数据中所述差评比例的和，m为所述信誉权重值；

其中，通过上述计算公式的设计，以提高了所述信誉权重值的准确性。

进一步地，所述对所述当前食品进行质量分析，并根据所述质量分析结果进行质量权重计算的步骤包括：

根据预设抽样次数对所述当前食品进行抽样，以得到抽样品；

分别对每个所述抽样品进行质量分析，所述质量分析用于检测所述抽样品中的有害元素成分比例；

获取本地存储的质量权重计算规则，并根据所述质量权重计算规则分别对每个所述元素成分比例进行计算，以得到所述食品权重值；

其中，对每个所述抽样品进行质量分析的设计，以使进行所述有害元素成分比例的计算，并通过根据所述质量权重计算规则分别对每个所述元素成分比例进行计算的设计，提高了所述食品权重值的准确性。

进一步地，所述加权计算采用的计算公式为：

m－h×(a1+a2+a3…+an)/n＝q

其中，h为权重基数，a1、a2、a3…an分别为每个所述抽样品中所述有害元素成分比例，n为所述预设抽样次数，q为所述食品安全值；

其中，通过上述计算公式的计算，以提高了所述食品安全值的准确性。

第二方面，本发明提供了一种食品安全评定系统，包括：

第一计算模块，用于采集当前食品的生产加工信息，对所述生产加工信息进行信誉分析，并根据信誉分析结果进行信誉值权重计算，以得到信誉权重值，所述生产加工信息包括生产商信息、加工商信息和销售商信息，信誉分析用于评定所述当前食品生产加工过程中对应厂家的信誉；

第二计算模块，用于对所述当前食品进行质量分析，并根据所述质量分析结果进行质量权重计算，以得到食品权重值；

第三计算模块，用于对所述食品权重值和所述信誉权重值进行加权计算，以得到食品安全值，并根据所述食品安全值以评定所述当前食品的安全等级。

上述食品安全评定系统，通过所述第三计算模块对所述食品权重值和所述信誉权重值进行加权计算的设计，以使采用基于所述食品权重值和所述信誉权重值双重检测计算的方式以进行食品安全的综合评定，进而有效的提高了所述食品安全评定方法的精准度，通过所述第一计算模块对信誉分析结果进行所述信誉值权重计算的设计，以提高了所述信誉权重值的准确性，通过对所述质量分析结果进行所述质量权重计算的设计，以提高了所述食品权重值的准确性。上述食品安全评定系统中，通过基于食品的质量和厂商的信誉好坏以进行食品安全的综合评定，提高了食品安全评定的准确性。

第三方面，本发明提供了一种移动终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述移动终端执行上述的食品安全评定方法。

第四方面，本发明提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述的食品安全评定方法的步骤。

附图说明

图1为本发明第一实施例提供的食品安全评定方法的流程图；

图2为本发明第二实施例提供的食品安全评定方法的流程图；

图3为图2中步骤s41的具体实施步骤的流程图；

图4为图2中步骤s51的具体实施步骤的流程图；

图5为本发明第三实施例提供的食品安全评定系统的结构示意图；

图6为本发明第四实施例提供的食品安全评定系统的结构示意图；

如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。

具体实施方式

为为了便于更好地理解本发明，下面将结合相关实施例附图对本发明进行进一步地解释。附图中给出了本发明的实施例，但本发明并不仅限于上述的优选实施例。相反，提供这些实施例的目的是为了使本发明的公开面更加得充分。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。

计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(ram)，只读存储器(rom)，可擦除可编辑只读存储器(eprom或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(cdrom)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

请参阅图1，为本发明第一实施例提供的食品安全评定方法的流程图，包括步骤s10至s30。

步骤s10，采集当前食品的生产加工信息，对所述生产加工信息进行信誉分析，并根据信誉分析结果进行信誉值权重计算，以得到信誉权重值；

其中，所述生产加工信息包括生产商信息、加工商信息和销售商信息，信誉分析用于评定所述当前食品生产加工过程中对应厂家的信誉。

具体的，本实施例中，在食品的生产、加工和销售流程中均设有信号传感器，该信号传感器用于检测到食品完成了初步的生产、加工或最终的销售时发送信号至系统，此时系统对应进行厂家数据的获取。

例如，当食品从生产商处完成初步加工进行装车，以输送至加工商进行食品加工时，基于物联网发送生产完成信号至系统，该生产完成信号中携带有生产商的名称信息和食品的名称信息，系统此时根据接收到的生产完成信号以进行所述生产商信息的采集和存储，可以理解的，食品完成加工或最终销售时，系统基于物联网对应进行所述加工商信息和所述销售商信息的获取。

此外，本实施例中当完成所述生产加工信息的获取后，对所述生产加工信息进行信誉分析，该信誉分析用于评定所述当前食品生产加工过程中所有厂商的综合信誉，该综合信誉用于进行所述当前食品安全性的综合评定，当所述信誉权重值越大时，则证明所述当前食品生产加工过程中所有厂商的信誉越高，所述当前食品的安全性越高，当所述信誉权重值越小时，则证明所述当前食品生产加工过程中所有厂商的信誉越低，所述当前食品的安全性较低，具体的，本实施例中通过对信誉分析结果采用所述信誉值权重计算的方式，以进行所述信誉权重值的计算，进而提高了对所述当前食品生产加工过程中所有厂商信誉的综合评定的准确性。

步骤s20，对所述当前食品进行质量分析，并根据所述质量分析结果进行质量权重计算，以得到食品权重值；

其中，对所述当前食品进行质量分析采用的方式可以为抽样检测，该抽样检测通过获取用户预先设置的抽样次数后，以随机进行抽样品的获取，并分别对每个抽样品进行质量的分析，以分别判断每个抽样品的质量是否合格。

优选的，本实施例中并根据抽样检测的质量分析结果进行质量权重计算，以计算得到食品权重值，该食品权重值用于综合判定所述当前食品的质量，且本实施例中质量权重计算中采用的计算公式用户可根据需求自主进行设置，提高了用户的体验。

步骤s30，对所述食品权重值和所述信誉权重值进行加权计算，以得到食品安全值，并根据所述食品安全值以评定所述当前食品的安全等级；

其中，通过对所述食品权重值和所述信誉权重值进行加权计算，以提高所述食品安全值的准确性，且本实施例中根据所述食品安全值以评定所述当前食品的安全等级所采用的方式可以为，通过采用优、良、中、差的方式进行所述安全等级的评定，优选的，本实施例中还可通过直接采用数值大小的方式进行所述安全等级的评定，当所述食品安全值越大时，则所述当前食品被评定的所述安全等级越高，当所述食品安全值越小时，则所述当前食品被评定的所述安全等级越低。

本实施例中，通过对所述食品权重值和所述信誉权重值进行加权计算的设计，以使采用基于所述食品权重值和所述信誉权重值双重检测计算的方式以进行食品安全的综合评定，进而有效的提高了所述食品安全评定方法的精准度，通过对信誉分析结果进行所述信誉值权重计算的设计，以提高了所述信誉权重值的准确性，通过对所述质量分析结果进行所述质量权重计算的设计，以提高了所述食品权重值的准确性。上述食品安全评定方法中，通过基于食品的质量和厂商的信誉好坏以进行食品安全的综合评定，提高了食品安全评定的准确性。

请参阅图2，为本发明第二实施例提供的食品安全评定方法的流程图，所述方法包括步骤s11至s61。

步骤s11，当食品完成生产、加工或售卖时，分别对应采集并存储所述生产商信息、所述加工商信息或所述销售商信息；

其中，所述生产商信息、所述加工商信息和所述销售商信息内均分别包含对应厂家的名称和组织机构代码，所述生产加工信息包括生产商信息、加工商信息和销售商信息，信誉分析用于评定所述当前食品生产加工过程中对应厂家的信誉。

步骤s21，采集当前食品的生产加工信息，分别获取所述生产加工信息中的生产商名称、加工商名称和销售商名称；

具体的，本实施例中，在食品的生产、加工和销售流程中均设有信号传感器，该信号传感器用于检测到食品完成了初步的生产、加工或最终的销售时发送信号至系统，此时系统对应进行厂家数据的获取。

例如，当食品从生产商处完成初步加工进行装车，以输送至加工商进行食品加工时，基于物联网发送生产完成信号至系统，该生产完成信号中携带有生产商的名称信息和食品的名称信息，系统此时根据接收到的生产完成信号以进行所述生产商信息的采集和存储，可以理解的，食品完成加工或最终销售时，系统基于物联网对应进行所述加工商信息和所述销售商信息的获取。

步骤s31，根据所述生产商名称、所述加工商名称和所述销售商名称依序进行网络评论查询，以得到生产商评论数据、加工商评论数据和销售商评论数据；

步骤s41，分别对所述生产商评论数据、所述加工商评论数据和所述销售商评论数据进行评论比例计算，以得到信誉权重值；

其中，所述评论比例计算用于分别计算所述生产商评论数据、所述加工商评论数据和所述销售商评论数据中好评、中评和差评的比例；

具体的，请参阅图3，为图2中步骤s41的具体实施步骤的流程图，包括步骤s410至s411。

步骤s410，根据所述评论比例计算的计算结果，分别获取所述生产商评论数据、所述加工商评论数据和所述销售商评论数据中好评比例、中评比例和差评比例；

步骤s411，获取本地存储的信誉权重计算规则，并根据所述信誉权重计算规则分别对每个所述好评比例、所述中评比例和所述差评比例进行计算，以得到所述信誉权重值。

优选的，本实施例中所述信誉权重计算规则中采用的计算公式为：

k1×d1+k2×d2+k3×d3＝m

其中，k1、k2和k3均为常数，d1为所述生产商评论数据、所述加工商评论数据和所述销售商评论数据中所述好评比例的和，d2为所述生产商评论数据、所述加工商评论数据和所述销售商评论数据中所述中评比例的和，d3为所述生产商评论数据、所述加工商评论数据和所述销售商评论数据中所述差评比例的和，m为所述信誉权重值。

本实施例中当完成所述生产加工信息的获取后，对所述生产加工信息进行信誉分析，该信誉分析用于评定所述当前食品生产加工过程中所有厂商的综合信誉，该综合信誉用于进行所述当前食品安全性的综合评定，当所述信誉权重值越大时，则证明所述当前食品生产加工过程中所有厂商的信誉越高，所述当前食品的安全性越高，当所述信誉权重值越小时，则证明所述当前食品生产加工过程中所有厂商的信誉越低，所述当前食品的安全性较低，具体的，本实施例中通过对信誉分析结果采用所述信誉值权重计算的方式，以进行所述信誉权重值的计算，进而提高了对所述当前食品生产加工过程中所有厂商信誉的综合评定的准确性。

请继续参阅图2，步骤s51，对所述当前食品进行质量分析，并根据所述质量分析结果进行质量权重计算，以得到食品权重值；

具体的，请参阅图4，为图2中步骤s51的具体实施步骤的流程图，包括步骤s510至s512。

步骤s510，根据预设抽样次数对所述当前食品进行抽样，以得到抽样品；

步骤s511，分别对每个所述抽样品进行质量分析，所述质量分析用于检测所述抽样品中的有害元素成分比例；

步骤s512，获取本地存储的质量权重计算规则，并根据所述质量权重计算规则分别对每个所述元素成分比例进行计算，以得到所述食品权重值；

其中，对所述当前食品进行质量分析采用的方式可以为抽样检测，该抽样检测通过获取用户预先设置的抽样次数后，以随机进行抽样品的获取，并分别对每个抽样品进行质量的分析，以分别判断每个抽样品的质量是否合格。

优选的，本实施例中并根据抽样检测的质量分析结果进行质量权重计算，以计算得到食品权重值，该食品权重值用于综合判定所述当前食品的质量，且本实施例中质量权重计算中采用的计算公式用户可根据需求自主进行设置，提高了用户的体验。

请继续参阅图2，步骤s61，对所述食品权重值和所述信誉权重值进行加权计算，以得到食品安全值，并根据所述食品安全值以评定所述当前食品的安全等级；

其中，通过对所述食品权重值和所述信誉权重值进行加权计算，以提高所述食品安全值的准确性，且本实施例中根据所述食品安全值以评定所述当前食品的安全等级所采用的方式可以为，通过采用优、良、中、差的方式进行所述安全等级的评定，优选的，本实施例中还可通过直接采用数值大小的方式进行所述安全等级的评定，当所述食品安全值越大时，则所述当前食品被评定的所述安全等级越高，当所述食品安全值越小时，则所述当前食品被评定的所述安全等级越低。

优选的，本实施例中，所述加权计算采用的计算公式为：

m－h×(a1+a2+a3…+an)/n＝q

其中，h为权重基数，a1、a2、a3…an分别为每个所述抽样品中所述有害元素成分比例，n为所述预设抽样次数，q为所述食品安全值。

本实施例中，通过对所述食品权重值和所述信誉权重值进行加权计算的设计，以使采用基于所述食品权重值和所述信誉权重值双重检测计算的方式以进行食品安全的综合评定，进而有效的提高了所述食品安全评定方法的精准度，通过对信誉分析结果进行所述信誉值权重计算的设计，以提高了所述信誉权重值的准确性，通过对所述质量分析结果进行所述质量权重计算的设计，以提高了所述食品权重值的准确性。上述食品安全评定方法中，通过基于食品的质量和厂商的信誉好坏以进行食品安全的综合评定，提高了食品安全评定的准确性。

请参阅图5，为本发明第三实施例提供的食品安全评定系统100的结构示意图，包括：

第一计算模块10，用于采集当前食品的生产加工信息，对所述生产加工信息进行信誉分析，并根据信誉分析结果进行信誉值权重计算，以得到信誉权重值，所述生产加工信息包括生产商信息、加工商信息和销售商信息，信誉分析用于评定所述当前食品生产加工过程中对应厂家的信誉，其中，所述生产加工信息包括生产商信息、加工商信息和销售商信息，信誉分析用于评定所述当前食品生产加工过程中对应厂家的信誉。

具体的，本实施例中，在食品的生产、加工和销售流程中均设有信号传感器，该信号传感器用于检测到食品完成了初步的生产、加工或最终的销售时发送信号至系统，此时系统对应进行厂家数据的获取。

例如，当食品从生产商处完成初步加工进行装车，以输送至加工商进行食品加工时，基于物联网发送生产完成信号至系统，该生产完成信号中携带有生产商的名称信息和食品的名称信息，系统此时根据接收到的生产完成信号以进行所述生产商信息的采集和存储，可以理解的，食品完成加工或最终销售时，系统基于物联网对应进行所述加工商信息和所述销售商信息的获取。

此外，本实施例中当完成所述生产加工信息的获取后，对所述生产加工信息进行信誉分析，该信誉分析用于评定所述当前食品生产加工过程中所有厂商的综合信誉，该综合信誉用于进行所述当前食品安全性的综合评定，当所述信誉权重值越大时，则证明所述当前食品生产加工过程中所有厂商的信誉越高，所述当前食品的安全性越高，当所述信誉权重值越小时，则证明所述当前食品生产加工过程中所有厂商的信誉越低，所述当前食品的安全性较低，具体的，本实施例中通过对信誉分析结果采用所述信誉值权重计算的方式，以进行所述信誉权重值的计算，进而提高了对所述当前食品生产加工过程中所有厂商信誉的综合评定的准确性。

第二计算模块20，用于对所述当前食品进行质量分析，并根据所述质量分析结果进行质量权重计算，以得到食品权重值，其中，对所述当前食品进行质量分析采用的方式可以为抽样检测，该抽样检测通过获取用户预先设置的抽样次数后，以随机进行抽样品的获取，并分别对每个抽样品进行质量的分析，以分别判断每个抽样品的质量是否合格。

优选的，本实施例中并根据抽样检测的质量分析结果进行质量权重计算，以计算得到食品权重值，该食品权重值用于综合判定所述当前食品的质量，且本实施例中质量权重计算中采用的计算公式用户可根据需求自主进行设置，提高了用户的体验。

第三计算模块30，用于对所述食品权重值和所述信誉权重值进行加权计算，以得到食品安全值，并根据所述食品安全值以评定所述当前食品的安全等级；

其中，通过对所述食品权重值和所述信誉权重值进行加权计算，以提高所述食品安全值的准确性，且本实施例中根据所述食品安全值以评定所述当前食品的安全等级所采用的方式可以为，通过采用优、良、中、差的方式进行所述安全等级的评定，优选的，本实施例中还可通过直接采用数值大小的方式进行所述安全等级的评定，当所述食品安全值越大时，则所述当前食品被评定的所述安全等级越高，当所述食品安全值越小时，则所述当前食品被评定的所述安全等级越低。

所述第一计算模块10包括：

第一获取单元11，用于分别获取所述生产加工信息中的生产商名称、加工商名称和销售商名称。

第一查询单元12，用于根据所述生产商名称、所述加工商名称和所述销售商名称依序进行网络评论查询，以得到生产商评论数据、加工商评论数据和销售商评论数据。

第一计算单元13，用于分别对所述生产商评论数据、所述加工商评论数据和所述销售商评论数据进行评论比例计算，所述评论比例计算用于分别计算所述生产商评论数据、所述加工商评论数据和所述销售商评论数据中好评、中评和差评的比例。

其中，通过根据所述生产商名称、所述加工商名称和所述销售商名称依序进行网络评论查询的设计，以方便了对所述生产商评论数据、所述加工商评论数据和所述销售商评论数据的获取，通过分别对所述生产商评论数据、所述加工商评论数据和所述销售商评论数据进行评论比例计算的设计，以方便了好评、中评和差评比例的计算。

第二获取单元14，用于根据所述评论比例计算的计算结果，分别获取所述生产商评论数据、所述加工商评论数据和所述销售商评论数据中好评比例、中评比例和差评比例。

第二计算单元15，用于获取本地存储的信誉权重计算规则，并根据所述信誉权重计算规则分别对每个所述好评比例、所述中评比例和所述差评比例进行计算，以得到所述信誉权重值。

其中，通过所述好评比例、所述中评比例和所述差评比例的获取设计，以使为所述信誉权重值的计算提供了数据基础，且通过根据所述信誉权重计算规则分别对每个所述好评比例、所述中评比例和所述差评比例进行计算的设计，以使对所述当前食品的生产加工过程中所有厂商的信誉进行综合评定。

优选的，本实施例中，所述信誉权重计算规则中采用的计算公式为：

k1×d1+k2×d2+k3×d3＝m

其中，k1、k2和k3均为常数，d1为所述生产商评论数据、所述加工商评论数据和所述销售商评论数据中所述好评比例的和，d2为所述生产商评论数据、所述加工商评论数据和所述销售商评论数据中所述中评比例的和，d3为所述生产商评论数据、所述加工商评论数据和所述销售商评论数据中所述差评比例的和，m为所述信誉权重值。

本实施例中当完成所述生产加工信息的获取后，对所述生产加工信息进行信誉分析，该信誉分析用于评定所述当前食品生产加工过程中所有厂商的综合信誉，该综合信誉用于进行所述当前食品安全性的综合评定，当所述信誉权重值越大时，则证明所述当前食品生产加工过程中所有厂商的信誉越高，所述当前食品的安全性越高，当所述信誉权重值越小时，则证明所述当前食品生产加工过程中所有厂商的信誉越低，所述当前食品的安全性较低，具体的，本实施例中通过对信誉分析结果采用所述信誉值权重计算的方式，以进行所述信誉权重值的计算，进而提高了对所述当前食品生产加工过程中所有厂商信誉的综合评定的准确性。

所述第二计算模块20包括：

抽样单元21，用于根据预设抽样次数对所述当前食品进行抽样，以得到抽样品；

分析单元22，用于分别对每个所述抽样品进行质量分析，所述质量分析用于检测所述抽样品中的有害元素成分比例；

第三计算单元23，用于获取本地存储的质量权重计算规则，并根据所述质量权重计算规则分别对每个所述元素成分比例进行计算，以得到所述食品权重值。

其中，对每个所述抽样品进行质量分析的设计，以使进行所述有害元素成分比例的计算，并通过根据所述质量权重计算规则分别对每个所述元素成分比例进行计算的设计，提高了所述食品权重值的准确性。

优选的，本实施例中并根据抽样检测的质量分析结果进行质量权重计算，以计算得到食品权重值，该食品权重值用于综合判定所述当前食品的质量，且本实施例中质量权重计算中采用的计算公式用户可根据需求自主进行设置，提高了用户的体验。

此外，本实施例中，所述第三计算模块30中的所述加权计算采用的计算公式为：

m－h×(a1+a2+a3…+an)/n＝q

其中，h为权重基数，a1、a2、a3…an分别为每个所述抽样品中所述有害元素成分比例，n为所述预设抽样次数，q为所述食品安全值。

本实施例中，通过所述第三计算模块30对所述食品权重值和所述信誉权重值进行加权计算的设计，以使采用基于所述食品权重值和所述信誉权重值双重检测计算的方式以进行食品安全的综合评定，进而有效的提高了所述食品安全评定方法的精准度，通过所述第一计算模块10对信誉分析结果进行所述信誉值权重计算的设计，以提高了所述信誉权重值的准确性，通过对所述质量分析结果进行所述质量权重计算的设计，以提高了所述食品权重值的准确性。上述食品安全评定系统100中，通过基于食品的质量和厂商的信誉好坏以进行食品安全的综合评定，提高了食品安全评定的准确性。

请参阅图6，为本发明第四实施例提供的食品安全评定系统100a的结构示意图，该第四实施例与第三实施例的结构大抵相同，其区别在于，本实施例中所述食品安全评定系统100a包括：

存储模块40，用于当食品完成生产、加工或售卖时，分别对应采集并存储所述生产商信息、所述加工商信息或所述销售商信息，所述生产商信息、所述加工商信息和所述销售商信息内均分别包含对应厂家的名称和组织机构代码，其中，通过对所述生产商信息、所述加工商信息、所述销售商信息的采集和存储，以使方便了对食品生产加工过程的追踪，且为信誉分析提供了数据保障，提高了所述信誉权重值计算的准确性。

第一计算模块10，用于采集当前食品的生产加工信息，对所述生产加工信息进行信誉分析，并根据信誉分析结果进行信誉值权重计算，以得到信誉权重值，所述生产加工信息包括生产商信息、加工商信息和销售商信息，信誉分析用于评定所述当前食品生产加工过程中对应厂家的信誉，其中，所述生产加工信息包括生产商信息、加工商信息和销售商信息，信誉分析用于评定所述当前食品生产加工过程中对应厂家的信誉。

具体的，本实施例中，在食品的生产、加工和销售流程中均设有信号传感器，该信号传感器用于检测到食品完成了初步的生产、加工或最终的销售时发送信号至系统，此时系统对应进行厂家数据的获取。

例如，当食品从生产商处完成初步加工进行装车，以输送至加工商进行食品加工时，基于物联网发送生产完成信号至系统，该生产完成信号中携带有生产商的名称信息和食品的名称信息，系统此时根据接收到的生产完成信号以进行所述生产商信息的采集和存储，可以理解的，食品完成加工或最终销售时，系统基于物联网对应进行所述加工商信息和所述销售商信息的获取。

此外，本实施例中当完成所述生产加工信息的获取后，对所述生产加工信息进行信誉分析，该信誉分析用于评定所述当前食品生产加工过程中所有厂商的综合信誉，该综合信誉用于进行所述当前食品安全性的综合评定，当所述信誉权重值越大时，则证明所述当前食品生产加工过程中所有厂商的信誉越高，所述当前食品的安全性越高，当所述信誉权重值越小时，则证明所述当前食品生产加工过程中所有厂商的信誉越低，所述当前食品的安全性较低，具体的，本实施例中通过对信誉分析结果采用所述信誉值权重计算的方式，以进行所述信誉权重值的计算，进而提高了对所述当前食品生产加工过程中所有厂商信誉的综合评定的准确性。

第二计算模块20，用于对所述当前食品进行质量分析，并根据所述质量分析结果进行质量权重计算，以得到食品权重值，其中，对所述当前食品进行质量分析采用的方式可以为抽样检测，该抽样检测通过获取用户预先设置的抽样次数后，以随机进行抽样品的获取，并分别对每个抽样品进行质量的分析，以分别判断每个抽样品的质量是否合格。

优选的，本实施例中并根据抽样检测的质量分析结果进行质量权重计算，以计算得到食品权重值，该食品权重值用于综合判定所述当前食品的质量，且本实施例中质量权重计算中采用的计算公式用户可根据需求自主进行设置，提高了用户的体验。

第三计算模块30，用于对所述食品权重值和所述信誉权重值进行加权计算，以得到食品安全值，并根据所述食品安全值以评定所述当前食品的安全等级；

其中，通过对所述食品权重值和所述信誉权重值进行加权计算，以提高所述食品安全值的准确性，且本实施例中根据所述食品安全值以评定所述当前食品的安全等级所采用的方式可以为，通过采用优、良、中、差的方式进行所述安全等级的评定，优选的，本实施例中还可通过直接采用数值大小的方式进行所述安全等级的评定，当所述食品安全值越大时，则所述当前食品被评定的所述安全等级越高，当所述食品安全值越小时，则所述当前食品被评定的所述安全等级越低。

所述第一计算模块10包括：

第一获取单元11，用于分别获取所述生产加工信息中的生产商名称、加工商名称和销售商名称。

第一查询单元12，用于根据所述生产商名称、所述加工商名称和所述销售商名称依序进行网络评论查询，以得到生产商评论数据、加工商评论数据和销售商评论数据。

第一计算单元13，用于分别对所述生产商评论数据、所述加工商评论数据和所述销售商评论数据进行评论比例计算，所述评论比例计算用于分别计算所述生产商评论数据、所述加工商评论数据和所述销售商评论数据中好评、中评和差评的比例。

其中，通过根据所述生产商名称、所述加工商名称和所述销售商名称依序进行网络评论查询的设计，以方便了对所述生产商评论数据、所述加工商评论数据和所述销售商评论数据的获取，通过分别对所述生产商评论数据、所述加工商评论数据和所述销售商评论数据进行评论比例计算的设计，以方便了好评、中评和差评比例的计算。

第二获取单元14，用于根据所述评论比例计算的计算结果，分别获取所述生产商评论数据、所述加工商评论数据和所述销售商评论数据中好评比例、中评比例和差评比例。

第二计算单元15，用于获取本地存储的信誉权重计算规则，并根据所述信誉权重计算规则分别对每个所述好评比例、所述中评比例和所述差评比例进行计算，以得到所述信誉权重值。

其中，通过所述好评比例、所述中评比例和所述差评比例的获取设计，以使为所述信誉权重值的计算提供了数据基础，且通过根据所述信誉权重计算规则分别对每个所述好评比例、所述中评比例和所述差评比例进行计算的设计，以使对所述当前食品的生产加工过程中所有厂商的信誉进行综合评定。

优选的，本实施例中，所述信誉权重计算规则中采用的计算公式为：

k1×d1+k2×d2+k3×d3＝m

其中，k1、k2和k3均为常数，d1为所述生产商评论数据、所述加工商评论数据和所述销售商评论数据中所述好评比例的和，d2为所述生产商评论数据、所述加工商评论数据和所述销售商评论数据中所述中评比例的和，d3为所述生产商评论数据、所述加工商评论数据和所述销售商评论数据中所述差评比例的和，m为所述信誉权重值。

本实施例中当完成所述生产加工信息的获取后，对所述生产加工信息进行信誉分析，该信誉分析用于评定所述当前食品生产加工过程中所有厂商的综合信誉，该综合信誉用于进行所述当前食品安全性的综合评定，当所述信誉权重值越大时，则证明所述当前食品生产加工过程中所有厂商的信誉越高，所述当前食品的安全性越高，当所述信誉权重值越小时，则证明所述当前食品生产加工过程中所有厂商的信誉越低，所述当前食品的安全性较低，具体的，本实施例中通过对信誉分析结果采用所述信誉值权重计算的方式，以进行所述信誉权重值的计算，进而提高了对所述当前食品生产加工过程中所有厂商信誉的综合评定的准确性。

所述第二计算模块20包括：

抽样单元21，用于根据预设抽样次数对所述当前食品进行抽样，以得到抽样品；

分析单元22，用于分别对每个所述抽样品进行质量分析，所述质量分析用于检测所述抽样品中的有害元素成分比例；

第三计算单元23，用于获取本地存储的质量权重计算规则，并根据所述质量权重计算规则分别对每个所述元素成分比例进行计算，以得到所述食品权重值。

其中，对每个所述抽样品进行质量分析的设计，以使进行所述有害元素成分比例的计算，并通过根据所述质量权重计算规则分别对每个所述元素成分比例进行计算的设计，提高了所述食品权重值的准确性。

优选的，本实施例中并根据抽样检测的质量分析结果进行质量权重计算，以计算得到食品权重值，该食品权重值用于综合判定所述当前食品的质量，且本实施例中质量权重计算中采用的计算公式用户可根据需求自主进行设置，提高了用户的体验。

此外，本实施例中，所述第三计算模块30中的所述加权计算采用的计算公式为：

m－h×(a1+a2+a3…+an)/n＝q

其中，h为权重基数，a1、a2、a3…an分别为每个所述抽样品中所述有害元素成分比例，n为所述预设抽样次数，q为所述食品安全值。

本实施例中，通过所述第三计算模块30对所述食品权重值和所述信誉权重值进行加权计算的设计，以使采用基于所述食品权重值和所述信誉权重值双重检测计算的方式以进行食品安全的综合评定，进而有效的提高了所述食品安全评定方法的精准度，通过所述第一计算模块10对信誉分析结果进行所述信誉值权重计算的设计，以提高了所述信誉权重值的准确性，通过对所述质量分析结果进行所述质量权重计算的设计，以提高了所述食品权重值的准确性。上述食品安全评定系统100中，通过基于食品的质量和厂商的信誉好坏以进行食品安全的综合评定，提高了食品安全评定的准确性。

本实施例还提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序在执行时，包括如下步骤：

采集当前食品的生产加工信息，对所述生产加工信息进行信誉分析，并根据信誉分析结果进行信誉值权重计算，以得到信誉权重值，所述生产加工信息包括生产商信息、加工商信息和销售商信息，信誉分析用于评定所述当前食品生产加工过程中对应厂家的信誉；

对所述当前食品进行质量分析，并根据所述质量分析结果进行质量权重计算，以得到食品权重值；

对所述食品权重值和所述信誉权重值进行加权计算，以得到食品安全值，并根据所述食品安全值以评定所述当前食品的安全等级。所述的存储介质，如：rom/ram、磁碟、光盘等。

上述实施例描述了本发明的技术原理，这些描述只是为了解释本发明的原理，而不能以任何方式解释为本发明保护范围的限制。基于此处的解释，本领域的技术人员不需要付出创造性的劳动即可联想到本发明的其他具体实施方式，这些方式都将落入本发明的保护范围内。