类目筛选（计算机学者）
清除筛选
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模型类型
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机器学习/统计学习
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偏最小二乘法
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支持向量机
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随机森林
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K-近邻
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梯度提升决策树
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主成分分析/判别分析
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逻辑回归/贝叶斯
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智能手机/其他
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深度学习
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卷积神经网络
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循环神经网络
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目标检测网络
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图像分割网络
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生成对抗网络
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图神经网络
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序列到序列/编码-解码
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其他深度学习结构
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大模型与 LLM
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大语言模型
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视觉基础模型
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多模态基础模型
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知识图谱与 LLM 集成
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垂直领域微调/指令调优
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检索增强生成
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模型设计/优化策略
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迁移学习/领域自适应
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小样本学习
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模型可解释性
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模型轻量化/边缘计算
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特征工程与选择策略
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超参优化/自动机器学习
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强化学习
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模型任务
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分类/鉴别/等级评定
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定量预测/回归分析
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缺陷/异物检测与定位
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过程控制与实时优化
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知识抽取与语义理解
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设计/生成与推荐
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模拟与数字孪生
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模型数据
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来源
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可见光/RGB/视频数据
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高光谱/多光谱光谱
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红外/拉曼光谱数据
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时序传感器/物联网数据
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组学数据
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质构/流变/感官数据
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文本/知识库/法规数据
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多模态/融合数据
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量级
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小规模数据集
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中等规模数据集
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大规模数据集
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超大规模/工业级数据集
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公开数据集
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合成/仿真数据为主
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深度筛选（食品学者）
清除筛选
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研究对象/基质维度
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谷物/块根/豆与坚果类
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小麦
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玉米
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大米
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杂粮
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马铃薯
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其他根茎类
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其他谷物与块根
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豆类与坚果（及籽类）
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肉类/蛋类与水产品
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畜肉
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禽肉
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鱼肉
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甲壳类
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软体与贝类
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内脏及副产物
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其他肉与水产品
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蛋类及其制品
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乳及乳制品
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液态乳
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发酵乳/酸奶
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奶酪
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乳粉
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乳清及乳清制品
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其他乳制品
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水果/蔬菜与菌菇类/植物类
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新鲜水果
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新鲜蔬菜
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果蔬汁/浓缩汁
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果蔬干/果脯/蔬菜干
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其他果蔬制品/植物类
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食用菌菇
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食用花卉
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油脂及油脂制品
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植物油
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动物油脂
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起酥油/人造脂肪
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油炸食品
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其他油脂制品
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饮料
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果蔬饮料
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茶/茶饮料
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咖啡饮料
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乳饮料
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功能/运动饮料
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碳酸饮料
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酒精饮料
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其他饮料
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糖、焙烤与糖果制品
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面包
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蛋糕/糕点
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饼干/薄脆制品
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糖果
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巧克力及含可可制品
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其他焙烤与糖果制品
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蜂蜜等天然糖
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发酵食品及酱腌制品
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大豆发酵制品
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蔬菜发酵制品
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发酵豆制品
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谷物发酵食品
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肉类发酵制品
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水产发酵制品
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其他酱腌/发酵食品
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复合/即食/餐饮食品
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方便面及速食米面
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预制菜/即食菜肴
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冷冻方便食品
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罐头菜肴
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餐饮菜品与团餐
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其他复合食品
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新资源食材
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昆虫蛋白
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微藻及藻类产品
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单细胞蛋白
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细胞培养肉
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其他新资源食材
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食品添加剂与配料
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碳水化合物配料
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脂肪/油脂配料
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蛋白质配料
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乳化剂/稳定剂/增稠剂
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甜味剂
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香精香料
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酸度调节剂/防腐剂/抗氧化剂
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营养强化剂
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其他添加剂与配料
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新材料/包装与接触材料
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塑料材料
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纸及纸板
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金属材料
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玻璃材料
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生物基/可降解材料
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多层复合材料
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探针与分析传感材料
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其他材料
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食品加工设备与机械系统
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热处理设备
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干燥设备
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挤压/混合/成型设备
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分选/分级/检验设备
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灌装/封口/包装设备与生产线
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清洗/CIP/卫生相关设备
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输送/搬运/机器人系统
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其他加工设备与系统
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研究主题/科学问题维度
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加工与新加工技术
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传统热加工
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非热加工技术
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物理辅助加工
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3D 打印与结构构筑
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挤压膨化与共挤技术
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其他加工技术
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保藏与贮藏
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冷藏与冷冻保藏
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干燥保藏
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改良气调/控气贮藏
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保鲜涂膜与保鲜剂
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货架期预测与品质劣变动力学
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其他保藏技术
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品质、结构与理化性质
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质构与流变性质
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颜色与外观品质
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微观结构与成像
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氧化、褐变等化学变化
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其他品质相关性质
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特征风味
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营养与生物功能
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基本营养价值评价
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抗氧化/抗炎等功能
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血糖、血脂与代谢相关功能
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肠道健康与微生物相关功能
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其他生物活性与健康效应
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食品安全与风险评估
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微生物安全
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化学污染物
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加工污染物
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过敏原与毒性问题
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暴露评估与风险表征
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其他安全问题
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包装与智能监测
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包装设计与机械性能
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活性包装
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智能/指示型包装
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包装系统中的监测与标签应用
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其他包装相关研究
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可持续性与资源高值化
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副产物与废弃物高值利用
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能耗/水耗与环境影响分析
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生命周期评价与碳足迹
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循环经济与绿色供应链
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其他可持续性主题
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感官科学与消费者研究
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感官评价与方法学
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消费者偏好与接受度
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市场细分与消费行为
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标签、营养声称与信息呈现
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其他感官与消费者研究
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过程控制与数字化
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过程监测与在线检测
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过程优化与控制策略
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生产管理与数字化工厂
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其他过程控制与数字化研究
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研究方法/证据层级维度
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理化与结构表征
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常规理化指标测定
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质构与流变测试
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显微与成像技术
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光谱/色谱/质谱等分析方法
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其他理化与结构表征
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微生物与发酵实验
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微生物计数与生长曲线
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菌种筛选与特性评价
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发酵工艺与动力学
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生物膜与耐受性研究
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其他微生物/发酵方法
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组学与高通量技术
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基因组学
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转录组学
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蛋白质组学
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代谢组学
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微生物组/宏基因组学
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其他组学方法
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风味组学
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体外模型
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体外消化模型
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体外发酵模型
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细胞模型
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模拟胃肠/肠道系统
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其他体外模型
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动物实验/人体试验
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小动物实验
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大动物实验
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人体干预试验
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观察性人群研究
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其他体内/人群研究
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统计建模与仿真
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传统统计分析与回归
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响应面分析与多因素优化
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动力学建模
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数值仿真
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其他统计建模方法
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问卷/市场与消费者研究
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问卷设计与实施
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访谈与质性研究
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行为实验与选择实验
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其他消费者研究方法
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标准/法规/数据库分析
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标准与法规对比分析
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政策评估与影响分析
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食品成分/消费数据库分析
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其他标准法规相关方法
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其他方法
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专利分析
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德尔菲法与专家咨询
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情景分析与情景模拟
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其他难以归类的方法
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关键营养素/成分维度
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常量营养素（宏量）
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蛋白质与氨基酸
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脂质与脂肪酸
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碳水化合物与糖类
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膳食纤维与抗性淀粉
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可溶性膳食纤维
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不溶性膳食纤维
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抗性淀粉
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其他膳食纤维类成分
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维生素
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脂溶性维生素 A/D/E/K
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维生素 C
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维生素 B 族
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其他维生素或前体
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矿物质与微量元素
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钙
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铁
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锌
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碘/硒等微量元素
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钠/钾/镁等常量矿物质
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其他矿物质
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植物化学/生物活性成分
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多酚与黄酮
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花青素与类胡萝卜素
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酚酸类
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含硫植物化合物
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其他植物化学物质
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益生菌/益生元/合生元
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益生菌菌株
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益生元
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合生元产品
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可发酵底物与其他肠道相关成分
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功能性脂类与糖替代品
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植物甾醇/甾烷醇
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共轭亚油酸
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中链脂肪酸
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糖醇类
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非营养性甜味剂
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盐替代品与其他代谢敏感因子
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其他特殊成分
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咖啡因
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茶氨酸
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胆固醇
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嘌呤
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其他特殊成分
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标签记录（计算机学者）
清除全部筛选
标签记录（食品学者）
共 2456 条结果
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羊栖菜褐藻多酚的超声辅助提取、纯化、鉴定及生物活性评价：RSM与SVM-GA的比较研究
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2026
Ultrasonics Sonochemistry
中科院一区JCR一区
Weibin He, Qimiao Kong, Haoran Li, Yuhan Wu, Runyan Huang, Li Yu, Shanshan Shen, Chaojian Xu, Yuehua Han, Yuting Ai, & Jianping Jiang
计算机标签
支持向量机 定量预测/回归分析食品标签
微藻及藻类产品 物理辅助加工 过程优化与控制策略 抗氧化/抗炎等功能 光谱/色谱/质谱等分析方法 响应面分析与多因素优化 多酚与黄酮羊栖菜是分布于中国、韩国和日本的药食同源物种，其褐藻多酚具有重要的生物活性价值。本研究采用响应面法（RSM）和遗传算法优化的支持向量机（SVM-GA）优化羊栖菜褐藻多酚（SFP）的超声辅助提取（UAE）工艺，比较其与常规水浴提取和超声辅助酶法提取的效率，并开展中试规模实验。此外，研究还考察了超声处理对大孔树脂吸附和解吸 SFP 效率的影响。结果表明，SVM-GA 的优化性能优于 RSM。确定的最优 UAE 条件为：提取时间 75 min、提取温度 70 ℃、液固比 20 mL/g、乙醇浓度 30%、超声功率 320 W。在此条件下，总褐藻多酚含量为 0.52±0.021 mg 间苯三酚当量/g，总酚含量为 3.42±0.071 mg 没食子酸当量/g。大孔吸附树脂纯化实验显示，HPD600 是纯化 SFP 效果较好的树脂之一。在 65 W 超声强度下，超声通过增加树脂表面的氢键形成和表面粗糙度，提高了 HPD600 对 SFP 的吸附与解吸能力。SFP 的吸附过程可由准二级动力学模型和 Freundlich 模型较好地描述。研究进一步选取常规振荡辅助 HPD600 纯化样品（SFP-SA）和超声辅助 HPD600 纯化样品（SFP-UA），评价其抗氧化及抗神经炎症活性。采用超高效液相色谱–四极杆飞行时间串联质谱（UPLC-Q-TOF-MS/MS）初步鉴定出 8 类褐藻多酚。该方法可有效提取和纯化羊栖菜褐藻多酚，其良好的抗氧化与抗神经炎症特性显示出在功能食品领域的广泛应用潜力。
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利用 FTIR 和多变量分析优化添加接骨木莓与君迁子提取物的乳清-糙米蛋白棒结构
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2026
LWT
中科院一区JCR一区
Maryam Kaspour, Amir Pourfarzad, & Sayed Amir Hossein Goli
计算机标签
偏最小二乘法 定量预测/回归分析 红外/拉曼光谱数据 质构/流变/感官数据食品标签
大米 乳清及乳清制品 质构与流变性质 特征风味 光谱/色谱/质谱等分析方法 常规理化指标测定 多酚与黄酮蛋白棒是广泛消费的功能性零食，但在贮藏过程中常因过度硬化、保水性不足和感官接受度降低而发生品质劣变。本研究考察了接骨木莓提取物和君迁子浓缩物对乳清-糙米蛋白棒理化、微生物、结构、抗氧化和感官特性的影响，并采用响应面法优化配方。优化配方使硬度降低 53.2%，并显著提高抗氧化能力，包括 DPPH 活性提高 57.8%、总酚含量提高 144.4%、总黄酮含量提高 345.2%，FRAP 值也明显升高。随着 D. lotus 浓度增加，水分活度降低且酚类驱动的抗菌作用增强，微生物稳定性得到改善。FTIR 分析显示，这些配方促使蛋白结构由刚性 alpha-helix 和分子间 beta-sheet 转向更柔性的 beta-turn 和分子内 beta-sheet，从而提高基质柔韧性。感官评价确认了风味、质构和总体接受度的改善。RSM 确定 0.98 g/100 g 接骨木莓提取物和 19.10 g/100 g D. lotus 浓缩物为最佳添加量。偏最小二乘回归表明 FTIR 衍生结构特征与关键品质属性之间存在强相关性，支持光谱-多变量方法用于蛋白基零食产品评价。
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稀有微生物类群作为酱香型白酒发酵产量差异的潜在驱动因素：来自微生态学和机器学习的见解
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2026
International Journal of Food Microbiology
中科院一区JCR一区
Shuai Li, Liang Yang, Hai Du, Shuyi Qiu, & Yan Xu
计算机标签
机器学习/统计学习 模型可解释性 定量预测/回归分析食品标签
酒精饮料 特征风味 常规理化指标测定 发酵工艺与动力学酱香型白酒的多轮固态发酵过程表现出白酒产量的显著波动。然而，产量变化的微生态因素及其调控策略仍不清楚。在本研究中，我们系统地检查了第1轮到第7轮的微生态结构和理化参数，以解释产量变化。稀有微生物类群，尤其是始终稀有类群（ART）和条件性稀有类群（CRT），在塑造微生物网络和群落组装中发挥了关键作用。此外，稀有微生物如地衣芽孢杆菌（Lentibacillus）和假单胞菌属（Pseudomonas）表现出与丰度较高微生物如醋酸菌（Acetobacter）和假丝酵母（Zygosaccharomyces）（SF：65.83%，PF：61.89%）明显不同的生态位分割，从而协同促进了白酒产量的变化。此外，开发了一种堆叠集成模型，并将其集成到用于产量预测的交互式网页平台中，其准确性和泛化能力均高于单一算法（R² = 0.80 - 0.86；误差 = 6.34%）。SHAP（Shapley加性解释）可解释性分析进一步阐明，高产批次主要受益于酒糟中乳酸含量低（<5.10 mg/g）和酸度低（<3.33 mg/g），而低产批次则受到淀粉不足（<13.23%）和水分过低（<43.82%）的限制。本研究揭示了稀有微生物在产量变化中的关键生态作用，并提出了一种用于发酵控制的人工智能模型。
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农产品的智能干燥：工业4.0视角
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2026
Trends in Food Science & Technology
中科院一区JCR一区
Jijnasha Bal, V. Kavan Kumar, & Narayan Lal Panwar
计算机标签
机器学习/统计学习 模型轻量化/边缘计算 过程控制与实时优化 多模态/融合数据 时序传感器/物联网数据食品标签
其他果蔬制品/植物类 干燥保藏 过程控制与数字化 常规理化指标测定背景：物联网（IoT）整合促进了模块化传感器的部署和边缘级嵌入式系统的决策，同时云平台支持远程诊断和预测分析。机器学习模型支持自适应控制、湿度预测和异常检测。数字孪生进一步提高了仿真准确性和运营韧性。尽管有这些进展，在传感器校准、连接性、数据安全和标准化方面仍然存在挑战，尤其是在农村部署中。范围：将物联网启用框架应用于农业食品干燥系统正引发在采后管理处理中方式的重大变化，将现有的工业4.0原则框架与工业5.0的目标相连接。本综述回顾了物联网在食品干燥中的发展、系统架构及实际应用，作为工业4.0的核心组成部分，强调其在提高能源效率、保持产品质量和自动化流程方面的积极影响。主要发现和结论：本文指出了未来方向，包括多模态传感、区块链可追溯性以及用于自主控制的边缘人工智能。通过将物联网与可持续工程和智能分析相结合，农业食品材料的干燥过程可以实现革命性改进，以满足全球对粮食安全、节能和气候适应性的需求。本综述为研究人员和从业者提供了开发可扩展、智能且包容性干燥技术的全面路线图，以服务下一代智能农业。
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基于低结晶度纳米酶标记的双模侧向流生物传感结合机器学习指导的食品细菌污染风险分层
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2026
Food Research International
中科院一区JCR一区
Rui Shu, Sijie Liu, Huilin Jia, Lei zhao, Ibrahim A. Darwish, Jianlong Wang & Daohong Zhang
计算机标签
智能手机/其他 定量预测/回归分析 可见光/RGB/视频数据 质构/流变/感官数据食品标签
软体与贝类 探针与分析传感材料 微生物安全 显微与成像技术 微生物计数与生长曲线致病菌持续威胁公共卫生安全，这推动了对集快速现场检测与风险导向评估于一体的分析方法的需求。本研究以墨鱼墨纳米颗粒（CPB NPs）为载体生长低结晶度普鲁士蓝纳米颗粒（PBNPs），构建了一种多功能纳米酶标记的双模式（比色/催化）侧流生物传感器（LFB），用于检测鼠伤寒沙门氏菌。墨鱼墨来源的色素调控纳米级低结晶度PBNPs的形成，提升了催化活性位点的暴露程度，改善了分散稳定性，并赋予其天然的生物相容性。CPB NPs展现出显著增强的过氧化物酶样活性，可在侧流生物传感器上产生双比色信号，相较于传统胶体金检测法（检测限10⁵菌落形成单位/毫升），灵敏度提升了100倍（检测限10³菌落形成单位/毫升）。本研究进一步构建了神经网络机器学习模型，该模型可将侧流生物传感器的多特征检测结果转化为定量风险等级，预测准确率达95.7%；对致病菌浓度呈现良好的线性关系（决定系数R²分别为0.942和0.962），且训练集与测试集的平均绝对误差较低（分别为0.176和0.208）。此策略将侧流生物传感器从定性检测升级为致病菌监测的风险预测工具。
