本论文构建了一个针对纯净水安全监控的问题模型，旨在通过数据分析和算法优化提升水质监测效率与准确性，保障公众饮水安全。
近年来我国水污染事件频发，对居民健康构成严重威胁，特别是纯净水的安全问题应当引起高度重视。
对于第一部分的分析任务，我们采用理想的指标分值转换方法来评估每个批次的各项指标，并用数值表示风险程度大小：数值越大，代表风险越高。通过MATLAB编程计算出这些分数后制定相应的评价标准和规则。同时利用熵权法确定各指标的客观权重，在结合主观赋重的基础上得出最终的权重向量；进而根据所得结果对各个批次的风险值进行评估并排序。
针对第二部分问题，依据第一部分的方法，我们为每个公司所有检测批次计算出加权平均风险度，并按照从高到低顺序排列这九家公司的名单：D、I、A、B、H、J、F、E和C。此外还对各家公司进行了具体分析发现：如A公司在10次测试中有4次不合格，主要原因是菌落总数超标；而电导率则是影响产品质量的第二大因素；霉菌与酵母则排名第三。
对于第三个问题，在深入研究检测出的不合格样品后我们得出结论，导致这些问题的主要原因集中在仓库管理上。具体到A、B和D公司而言：A和D公司在生产过程中未能有效控制纯净水中的电导率及菌落总数；而B公司的主要问题是未能严格管控电导率以及霉菌与酵母的数量。
对于第四个问题，我们使用线性规划方法建立了最大风险目标函数，并据此得出九家被检公司应分配的检测次数分别为：A公司18次、B公司17次、C公司18次、D公司18次、E公司0次、F和G各2次，H与I两家则分别需要接受一次及十七次测试。
最后，在综合以上分析的基础上我们得出结论认为纯净水的安全问题主要集中在仓库管理方面。因此建议该地区饮用水安全监管措施包括：加强对A、B以及D公司的精滤过程监控；严格检查小规模企业的成品杀菌流程，确保其符合国家标准；同时应监督所有工厂的出厂检验设备是否完备，并制定每日生产量上限及库存最大存储时间等规定以保障纯净水的安全供应。
5星
