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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利用智能技术提升乳及乳制品安全性
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2026
Food Control
中科院一区JCR一区
Shubham Singh Patel, Aarti Bains, Ravinder Kaushik, Sanju Bhala Dhull, Rupak Nagraik, Mohammad Fareed, Sandeep Janghu, & Prince Chawla
计算机标签
机器学习/统计学习 缺陷/异物检测与定位 高光谱/多光谱光谱 红外/拉曼光谱数据食品标签
液态乳 暴露评估与风险表征 其他安全问题 显微与成像技术乳及乳制品营养价值较高，但也容易受到掺假、微生物污染、品质劣变和供应链欺诈等问题影响。本文综述了智能技术在提升乳品安全和质量控制中的应用。文章重点讨论了人工智能、机器学习、大数据分析、区块链、物联网、高光谱成像和数字图像分析等技术在乳品领域的应用。人工智能和机器学习可用于快速检测掺假物、污染物和质量缺陷；物联网系统可实时监控储藏、运输和环境条件；区块链可提高乳品供应链的可追溯性和透明度；大数据分析可强化风险评估和决策；高光谱成像与数字图像分析可实现杂质和产品缺陷的无损识别。综述认为，多种智能技术的集成有助于减少乳品掺假和污染、降低浪费、优化乳品加工，并支撑更安全的乳及乳制品生产。
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十种食用花茶非挥发性和挥发性化合物差异的比较研究：整合多组学、分子对接与机器学习方法
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2026
LWT
中科院一区JCR一区
Yi-xiao Xiao, Wen-zhang Qian, Shao-jun Fan, Xu Han, Fei Wang, Yun-yi Hu, Sheng-xiang Chen, Hong-ling Hu, & Shun Gao
计算机标签
随机森林 定量预测/回归分析 红外/拉曼光谱数据 时序传感器/物联网数据食品标签
食用花卉 茶/茶饮料 特征风味 抗氧化/抗炎等功能 光谱/色谱/质谱等分析方法 代谢组学 多酚与黄酮中国花茶因其香气和健康特性而被视为传统功能饮品。本研究采用整合方法，结合智能感官评价（电子鼻/电子舌）、非靶向代谢组学、GC-MS、分子对接和机器学习，对十种食用花茶进行分析，包括重瓣桃、东京樱花、鄂西樱桃、李、梅、美人梅、日本晚樱、桃、海棠和紫叶李等。感官评价显示，PSF、MMF 和 PSLF 品质较优（评分高于 84），并与甜味和鲜味特征相关。电子鼻和 GC-MS 揭示了不同样品的挥发性特征，其中 PSLF 的花香与较高倍半萜含量相关。电子舌检测到 PPF 和 PMF 具有明显苦味，分子对接显示尽管其生物碱含量较低，但 gambiriin A1 等化合物可能通过与苦味受体 T2R46 作用贡献苦味。代谢组学共识别出 3049 种共有代谢物，与鲜味受体 T1R1/T1R3 的分子对接确认 O-acetyl-L-homoserine 和黄酮苷类为关键呈味活性化合物。生物活性测定表明，PSLF 具有较强抗氧化能力（DPPH/ABTS IC50 分别为 0.375/0.242 mg/mL），PSF 对 alpha-glucosidase 具有较强抑制作用（IC50 为 0.086 mg/mL）。随机森林建模进一步指出槲皮素衍生物和 citrusin 异构体是主要生物活性贡献物。该多组学分析为理解花茶传统吸引力提供了科学依据，并支持其在功能饮料中的定向应用。
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一种开源 Python 工作流：通过高光谱图像分析结合机器学习表征食品样品和食品过程
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2026
LWT
中科院一区JCR一区
Yendoubouam Lalle, Yuri Kominami, & Arno Germond
计算机标签
图像分割网络 偏最小二乘法 缺陷/异物检测与定位 高光谱/多光谱光谱 红外/拉曼光谱数据食品标签
畜肉 鱼肉 品质、结构与理化性质 加工与新加工技术 光谱/色谱/质谱等分析方法 显微与成像技术食品工业需要快速、无损的监测手段，以防止腐败并保证质量。高光谱成像可快速量化大分子成分，但复杂光谱数据缺乏易用处理工具，限制了其应用。为解决这一障碍，本文提出了一个可定制的开源 Python 包，集成数据预处理、分割和机器学习。研究将该端到端工作流应用于两个不同食品过程，使用相对小规模数据集和两个光谱范围，即可见近红外至短波红外。首先，研究在干发酵香肠成熟过程中绘制空间水分损失和色素氧化图谱。其次，研究了一种传统保藏过程，该过程使 Na+ 从海藻转移至鱼肉；考虑到盐渍不足可能导致微生物腐败，研究旨在识别盐对鱼片间接影响的潜在光谱生物标志物。最佳模型以 97.9%（VNIR）和 89.6%（SWIR）的准确率区分盐渍和未盐渍样品，F1 分数分别超过 0.98 和 0.89。此外，PLS 回归模型表现出具有竞争力的预测性能（VNIR 的 R2 为 0.73，SWIR 的 R2 为 0.78），可生成定量的逐像素钠分布图。该适应性工具包通过降低计算门槛并保证 HSI 部署中的方法可重复性，为研究人员和工业应用提供支持。
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基于PLS-DA、SVM和BP-ANN模型的猪肉饼贮藏期间新鲜度（TVB-N）评价
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2025
Food Control
中科院一区JCR一区
Hui Lu, Aiying Song, Ming Li, Xiangqi Yao, Yuling Cai, Longlong Dong, Dacheng Kang & Yunguo Liu
计算机标签
偏最小二乘法 支持向量机 定量预测/回归分析 时序传感器/物联网数据食品标签
畜肉 货架期预测与品质劣变动力学 特征风味 风味组学本研究评估了猪肉饼在4°C下不同贮藏时间内的品质和新鲜度。使用电子鼻分析了样品的风味图谱，重点关注传感器对挥发性化合物的响应。应用了包括偏最小二乘判别分析（PLS-DA）、支持向量机（SVM）和反向传播人工神经网络（BP-ANN）在内的机器学习模型来预测新鲜度。挥发性盐基氮（TVB-N）被用作这些模型中的关键指标。结果表明，随着贮藏时间的延长，猪肉饼的品质下降。电子鼻传感器，特别是S4、S6和S14，对挥发性物质表现出很强的敏感性，突出了它们在评估新鲜度方面的相关性。在预测模型中，BP-ANN达到了最高的准确率（94%），其次是SVM（91%）和PLS-DA（89%）。基于性能最佳的BP-ANN模型，测试结果证实该模型预测的TVB-N值与实际值高度吻合，表现出优异的预测准确性。这进一步突显了本研究的实际应用性。这些发现表明，机器学习模型能够可靠地预测猪肉饼的新鲜度，为传统方法提供了一种非破坏性且高效的替代方案，而传统方法通常劳动密集且耗时。
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基于深度学习辅助的便携式拉曼光谱技术对虾中甲醛掺假的快速无损检测
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2025
Food Chemistry
中科院一区JCR一区
Chencheng Wei, Jiheng Zhang, Gaozheng Li, Yi Zhong, Zhaoting Ye, Handong Wang, Kezhi Li, Yuanzi Wu, Yuezhong Wu, Heng Luo, Qi Sun & Zuquan Weng
计算机标签
卷积神经网络 模型可解释性 分类/鉴别/等级评定 红外/拉曼光谱数据食品标签
甲壳类 化学污染物 光谱/色谱/质谱等分析方法 其他特殊成分甲醛（FA）是一种已知的致癌物，偶尔会被非法用作海鲜的防腐剂，而传统的甲醛残留检测方法往往无法满足无损检测的实际需求。在本研究中，我们开发了一种无需样品预处理、将便携式拉曼光谱仪与InceptionTime深度学习模型相结合的方法。该模型通过对虾表面的甲醛阴性和甲醛阳性拉曼光谱数据进行训练，在5毫克/千克（主要安全检测阈值）和100毫克/千克（滥用水平污染阈值）的检测阈值下，准确率分别达到84.40%和85.17%。代谢组学分析和权重可视化表明，该模型特别关注与特定氨基酸和虾青素结合蛋白相关的拉曼峰。此外，还发现两种氨基酸代谢物——硫代肉碱和棘肌碱是甲醛添加的直接指标。我们的模型为实时和现场甲醛检测场景提供了一种可现场部署且实用的方法。
