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 1098 条结果
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使用比色IDA传感器阵列快速监测苹果醋发酵过程中总酸的动态变化
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2022
Food Chemistry
中科院一区JCR一区
计算机标签
偏最小二乘法 支持向量机 深度学习 定量预测/回归分析食品标签
果蔬饮料 加工与新加工技术 品质、结构与理化性质 光谱/色谱/质谱等分析方法 酚酸类本研究构建了一种比色传感器阵列（CSA），用于苹果醋发酵过程中总酸含量的定量测定。该传感器阵列基于 指示剂置换法（IDA） 进行合理设计，选用Cu 2+、Zn 2+、Ni 2+三种金属离子作为有机酸的受体。
时间稳定性实验结果表明，所制备的比色传感器阵列具备良好的操作稳定性。研究通过图像分析，采用三类定量模型对苹果醋发酵液中的总酸含量进行估测，包括一种线性模型 ——偏最小二乘法（PLS），以及两种非线性模型 ——支持向量回归（SVR）与反向传播人工神经网络（BP-ANN）。
其中表现更优的 SVR 模型，其预测相关系数（R P）、预测均方根误差（RMSEP）和剩余预测偏差（RPD）分别为0.8708、0.0545、10.91。结果表明，该比色传感器阵列在苹果醋发酵过程总酸定量监测中具有优异的应用潜力。 -
利用可见光-近红外高光谱成像评估番茄品质的新量化指标
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2022
Food Chemistry
中科院一区JCR一区
计算机标签
机器学习/统计学习 定量预测/回归分析 高光谱/多光谱光谱食品标签
新鲜蔬菜 品质、结构与理化性质 光谱/色谱/质谱等分析方法番茄品质通常采用单一指标进行评价，而非综合指标。为建立综合评价指标，本研究采用可见 - 近红外（Vis-NIR）高光谱成像技术采集 3 个品种番茄的图像，并测定 12 项品质指标作为参考标准。
研究分析了不同指标的变化趋势与相关性，通过因子分析构建综合品质指数（CQI）；基于高光谱数据，利用 连续投影算法（SPA） 筛选特征波长，并以此建立 3 种综合品质指数预测回归模型。结果表明，多元线性回归（MLR）模型效果最优，其验证集决定系数RV2、验证集均方根误差RMSEV与性能偏差比RPD分别为0.87、1.33、2.58。
随后生成空间分布图，实现番茄果实综合品质指数的可视化。本研究证实，结合高光谱成像与化学计量学可无损预测番茄综合品质，进而确定最佳采收期。 -
基于液相色谱-Orbitrap高分辨质谱的非靶向代谢组学与蛋白质组学方法检测巴沙鱼肉中的猪肉掺假
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2022
Food Chemistry
中科院一区JCR一区
计算机标签
偏最小二乘法 主成分分析/判别分析 分类/鉴别/等级评定 组学数据食品标签
鱼肉 食品安全与风险评估 蛋白质组学 代谢组学 光谱/色谱/质谱等分析方法博氏巨鲇（Pangasius hypophthalmus） 是优质的蛋白质来源，但受经济利益驱使，其鱼肉（PHM）常被掺入猪肉造假，因此亟需建立对应的真伪鉴别分析方法。
本研究采用液相色谱 - 高分辨质谱（LC-HRMS） 结合非靶向代谢组学、蛋白质组学，联合主成分分析（PCA）、偏最小二乘判别分析（PLS-DA）等化学计量学方法，成功实现纯品与掺假鲇鱼肉的区分，模型拟合优度（R>0.95）与预测能力（Q>0.5）均表现良好。
研究发现，磷脂代谢物PC(o-18:0/18:2(9Z,12Z)) 可作为猪肉的潜在标志物，而二肉豆蔻酰磷脂酰胆碱（DMPC） 为鲇鱼肉特征标志物；同时鉴定得到猪肉特征肽段，分别来自肌红蛋白（HPGDFGADAQGAMSK）与β- 血红蛋白（FFESFGDLSNADAVMGNPK）。
基于 LC-HRMS 的代谢组学与蛋白质组学方法，可检出鱼肉中低至 0.5%（w/w） 的猪肉掺假量。综上，LC-HRMS 非靶向代谢组 / 蛋白质组联用化学计量学，可作为检测鱼肉中猪肉掺假的高效可靠手段。 -
微波和超声诱导蘑菇混合物的4D打印：高效将麦角固醇转化为维生素D
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2022
Food Chemistry
中科院一区JCR一区
计算机标签
偏最小二乘法 深度学习 定量预测/回归分析食品标签
食用菌菇 物理辅助加工 3D 打印与结构构筑 品质、结构与理化性质 脂溶性维生素 A/D/E/K本研究旨在采用微波、超声联合 4D 打印技术，促进含菇渣的打印坯体中麦角固醇向维生素 D₂转化。在紫外照射条件下，不同辐照面积、不同物理场预处理的打印坯体，其转化效果存在差异。
与原料相比，打印坯体中维生素 D₂含量提升至4.6 倍；经物理场预处理的样品，其维生素 D₂含量较未预处理组高2.2～3.8 倍。偏最小二乘回归（PLS）分析表明：辐照面积影响程度最大，超声处理影响最小。预处理可提高维生素 D₂含量，其机制可能是预处理使麦角固醇更易受紫外作用，而辐照面积的扩大进一步强化了这一正向效应。
本研究同时构建了人工神经网络模型，用于预测样品中麦角固醇与维生素 D₂含量。 -
我的食物安全吗？基于AI对含痕量麸质或坚果的扁豆粉样品进行分类
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2022
Food Chemistry
中科院一区JCR一区
计算机标签
卷积神经网络 分类/鉴别/等级评定 可见光/RGB/视频数据 大规模数据集食品标签
豆类与坚果（及籽类） 过敏原与毒性问题 显微与成像技术本文提出一种基于人工智能、可用于实时快速检测掺假扁豆粉的分析方法。研究采用基于卷积神经网络与迁移学习（ResNet34）构建数学模型并完成训练，用于识别含有痕量小麦（麸质）或开心果（坚果）的扁豆粉样品，分别为两类高危人群（乳糜泻患者与坚果过敏人群）提供检测支持。
该技术依托普通单反相机拍摄的照片进行图像分析，进而按照掺假物种类与添加量（最高至 50 ppm）完成分组判别。针对两种掺假物分别训练独立算法，每个神经网络均使用2200 张图像进行训练。采用独立盲测集（采集图像的 10%，初始随机划分）评估模型性能，结果表现优异：含开心果粉末的扁豆粉样品正确分类率达 99.1%，含小麦粉的样品分类准确率为96.4%。
