© 2023-2026 上海数据发展科技有限责任公司 版权所有
沪ICP备17003045号-15沪公网安备31010402336585号
贵州初好农业科技开发有限公司
企业贵州初好农业科技开发有限公司成立于2018年，属农副食品加工业，主营（酒制品生产、酒类经营、食品销售等。面向食品安全、数据分析、产品质量检验等领域提供数据服务，开放刺梨干片检验检测数据集（食品安全、数据分析）、刺梨原浆系列检验检测数据集（产品质量检验、风险评估）、刺梨精粹原液检验检测数据集（产品质量检测、数据分析），支撑品质管理与工艺优化。
食品安全数据分析产品质量检验农副食品加工高新技术企业
数据集列表
香橙刺梨凝胶糖果检验检测数据集
1.数据清洗与标准化处理：检查"实测值"字段的完整性，确保无空值或逻辑冲突。验证数值型数据是否在合理范围内，统一检验项目名称格式，拆分复合字段。
2.数据加工与匿名化处理：保留"公司名称"作为必要生产商信息，因其不涉及个人数据且为公开商业信息，符合《电子商务法》对经营者信息披露要求。明确标注带"*"项目不在CNAS认可范围内，避免误导数据使用者。
3.算法模型构建：通过输入检验项目实测值与标准指标，对数值型指标进行阈值比对、对定性指标匹配关键词库，输出单项判定及综合质量评分；同时利用历史检测数据训练时序模型，实现趋势预警，提前识别潜在超标风险。
4.合规性说明：数据为产品质检结果，依据《产品质量法》需公开部分信息，不涉及个人隐私数据，无需额外匿名化。检验依据均为现行有效版本，符合《标准化法》要求。
贵州省数据知识产权登记平台2025-07-31 更新140
刺梨原浆系列检验检测数据集
1.数据清洗与标准化：对原始检测数据进行清洗，剔除异常值。统一计量单位及格式规范，确保数据一致性。
2.数据分类与标签化处理：按检测项目分类，并标注是否符合标准。对不在CNAS认可范围的项目单独标识，区分参考数据与合规数据。
3.算法模型构建：基于历史检测数据，通过线性回归或机器学习算法预测新批次产品关键指标。结合重金属、农药残留数据，采用加权评分算法评估产品安全风险等级。
贵州省数据知识产权登记平台2025-07-30 更新220
刺梨清汁检验检测数据集
1.数据处理规则：对原始检测数据进行缺失值填补，“未检出”数据按测定低限处理、异常值校验（基于国家标准指标阈值）。建立检验项目与产品质量维度关联模型。采用统计分析算法评估指标稳定性；利用机器学习模型预测批次质量波动风险。
2.算法技术说明：核心检测项目采用GB5009系列标准方法，确保数据合规性与可比性。针对“总黄酮未检出”等低含量数据，应用阈值判定算法自动标记检测限以下结果，避免误判。基于多指标综合评分系统，输出产品安全等级。
贵州省数据知识产权登记平台2025-07-30 更新120
刺梨蒟蒻果冻检验检测数据集
1.数据采集规则：依据国家标准等规范检测流程，确保检测项目的合规性与可追溯性。采用定量限（LOQ）明确检测精度，确保结果可验证。
2.数据处理算法：应用统计学规则计算菌落总数、大肠菌群等指标，符合GB系列标准中的计数法则。通过折光法自动化计算可溶性固形物含量，减少人为误差。
3.合规性判定逻辑：构建“标准阈值-检测结果”比对模型，自动判定项目是否符合标准。
4.数据安全处理：对敏感信息进行脱敏处理，仅保留关键检测指标，确保数据共享合规性。
贵州省数据知识产权登记平台2025-07-30 更新120
刺梨精粉检验检测数据集
1.数据清洗与标准化处理：对原始检测数据进行清洗，剔除异常值，确保结果可靠性。采用统一格式对多源检测指标进行标准化整合，便于跨平台分析。
2.指标关联分析算法：构建多维度指标相关性模型，辅助判断关键成分对产品质量的影响。应用统计方法，评估各批次样品的合规稳定性。
3.合规性判定规则：基于国家标准，通过预设阈值自动判定检测结果是否达标。
4.数据安全与隐私处理：对涉及企业生产信息的敏感数据进行匿名化处理，确保在共享或流通中符合《个人信息保护法》等法规要求。
贵州省数据知识产权登记平台2025-07-30 更新110
刺力精华液检验检测数据集
1.数据清洗与标准化：对原始检测数据进行清洗，剔除异常值，统一数据格式。
2.检测算法与模型构建：采用国家标准方法进行化学成分定量分析，结合仪器自动计算模型。微生物检测应用概率统计模型（如n=5,c=2,m=10²的抽样方案），基于泊松分布计算超标风险。
3.感官评价指标量化：附加页中的气味、色泽等主观指标通过标准化评分规则转化为可比较的数值数据，结合多人盲测取平均值降低误差。
4.合规性判定逻辑：基于预设阈值自动判定检测结果是否符合标准要求，生成结构化结论。
5.数据关联规则：建立营养成分与功能宣称的关联模型，辅助产品标签合规与宣传依据。
贵州省数据知识产权登记平台2025-07-30 更新50
刺梨味饮料系列检验检测数据集
1.数据采集规则：依据国家标准及企业标准，对刺梨饮料样品进行规范采样，采用n=5的采样方案，设定c、m、M限值。
2.数据处理算法与模型：对检测原始数据进行异常值剔除，并关联对应标准限值进行自动化判定。基于污染物、微生物超标风险，构建加权评分模型，输出综合安全评级。采用分光光度法计算总黄酮含量，基于SOD酶活性测定标准进行酶活性动态评估。
贵州省数据知识产权登记平台2025-07-30 更新70
刺梨浓缩汁检验检测数据集
1.数据清洗与标准化：对原始检测数据进行清洗，剔除异常值，统一计量单位。对未检出项进行标准化标注，确保数据完整性。
2.算法模型构建：采用多指标关联分析模型，量化SOD活性、单宁含量与抗氧化能力的相关性，支持产品功效评估。基于GB标准方法构建维生素C含量计算算法，确保检测结果可复现。
3.数据安全与合规处理：对涉及企业生产信息的敏感数据进行脱敏处理，仅保留关键检测指标，确保数据共享不侵犯商业秘密。
贵州省数据知识产权登记平台2025-07-30 更新120
刺梨精华浓缩液检验检测数据集
1.数据处理规则：依据国家标准方法进行多维度检测，确保数据来源合法合规。去除异常值、无效数据，对未检出项进行标准化标注，避免数据误导。将营养成分、感官指标、微生物、农药残留等检测结果进行结构化整合，形成综合质量评估模型。
2.算法模型：基于各检测项权重，通过加权求和计算综合质量评分，辅助快速判定产品等级。
3.合规性验证算法：自动比对国家标准与实测值，生成单项判定结果，如“合格”/“不合格”，减少人工审核误差。
贵州省数据知识产权登记平台2025-07-30 更新60
刺梨精粹原液检验检测数据集
1.数据清洗与标准化：对原始检测数据进行异常值剔除。统一计量单位与格式，确保多指标数据可比性。
2.算法模型构建：采用加权评分模型综合评估产品质量：将维生素C含量、SOD酶活性等关键指标与标准要求对比，赋予加权系数计算综合品质评分。基于微生物检测数据（菌落总数、大肠菌群等），应用统计学（如n=5,c=2,m=10²规则）判定批次风险等级。
3.合规性判定逻辑：逐项对比检测结果与GB/T 31121、GB 5009等国家标准阈值，自动生成“符合/不符合”判定。
贵州省数据知识产权登记平台2025-07-30 更新170