基于机器学习的食品添加剂安全性与稳定性虚拟评价研究

摘要

在食品工业不断发展以及食品安全标准日益严苛的背景下，传统食品添加剂评价方式很难满足高效精准的监管需求。本文聚焦基于机器学习的食品添加剂安全性与稳定性虚拟评价研究，分析其在提升风险识别效率、构建智能分析体系、优化加工工艺控制三个方面的理论价值，阐述了融合数据分析、嵌入虚拟实训、引入智能算法的策略，旨在推动食品安全评价从经验依赖向数据驱动转型，为食品质量控制提供支持。