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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一种香豆素-苯并噻唑探针驱动的多模态适体传感平台，用于牛奶中卡那霉素的无标记分析和便携式可视化检测
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2025
Food Chemistry
中科院一区JCR一区
计算机标签
智能手机/其他 定量预测/回归分析 可见光/RGB/视频数据食品标签
液态乳 化学污染物 光谱/色谱/质谱等分析方法卡那霉素（KANA）是一种氨基糖苷类抗生素，在食品安全领域被广泛使用，过量摄入会引发多种症状。尽管检测卡那霉素的传统方法已发展得较为成熟，但在实际场景应用中仍面临挑战。在此，我们报道一种基于香豆素-苯并噻唑探针和卡那霉素适配体的多模态适配体传感平台（DR1/K-apt），以实现对牛奶中卡那霉素的高效、准确分析。DR1/K-apt的形成能在30分钟内分别产生与卡那霉素响应对应的比色、荧光和视觉信号，这些信号构成了相应的检测方式，具有灵敏的检测限（0.001 mM）和较宽的检测线性范围。特别是，DR1/K-apt的荧光会产生明显的绿-红-绿颜色变化，这有助于构建一种基于智能手机的便携式纸质装置（K-cPAD），从而实现对卡那霉素的简便定量。该平台有望实现大规模无仪器、无化学标记的卡那霉素检测，并为抗生素评估和食品安全研究提供有力工具。
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人工神经网络辅助的比色-光热双模适体传感器用于β-伴大豆球蛋白的检测
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2025
Food Chemistry
中科院一区JCR一区
计算机标签
智能手机/其他 定量预测/回归分析食品标签
其他谷物与块根 过敏原与毒性问题 光谱/色谱/质谱等分析方法 蛋白质与氨基酸β-伴大豆球蛋白是大豆中最重要的过敏原，对其进行准确检测对保障食品安全具有重要意义。本研究采用新型多功能仿生纳米酶Au@His-MIL-88作为信号探针，结合催化发夹组装（CHA）技术，构建了一种人工神经网络（ANN）模型辅助的比色-光热双模适体传感器。该方法的检测范围为5–5000 ng/mL，检出限（LOD）为1.31 ng/mL。实际样品中β-伴大豆球蛋白的回收率为93.1–114.0%，表明该方法具有实用性。适体与CHA的结合扩大了目标应用范围，并提高了检测灵敏度。此外，ANN模型能够实现双模传感信号的深度融合与相互校正，从而减少回归误差，提高检测效率。所开发的检测方法在食品过敏原检测领域具有广阔的应用前景。
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集成智能手机的变色龙比率型镧系金属有机框架传感器：复杂环境和食品中生物标志物实时鉴别用半定量荧光法
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2025
Food Chemistry
中科院一区JCR一区
计算机标签
主成分分析/判别分析 分类/鉴别/等级评定 可见光/RGB/视频数据食品标签
探针与分析传感材料 微生物安全开发快速便捷的2,6-二吡啶酸（DPA）传感器对于提升食品和医疗领域的微生物安全具有重要意义，对更广泛的工业应用具有重要意义。本研究提出了镧系金属有机框架（[Ln（H）2（a）2（头部）2（H2O)5（MeOH）n， Ln = Eu， Tb），命名为CUST-865和CUST-866。这是首次使用主成分分析方法来区分DPA。DPA分子精确替代了金属有机框架中的配位水分子，使得构建开放式比例镧系荧光传感器成为可能。此外，开发了一种新颖的“一对二”逻辑传感器，具备单输入和双输出配置。该系统表现出变色龙般的行为，动态地根据输入调整输出信号。此外，配备彩色识别应用的智能手机平台能够检测DPA。CUST-865和CUST-866在自来水中的检测限为0.19微米和1.15微米，奶粉中为0.22微米和1.11微米。
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利用高光谱成像分析对月桂莓质量进行无损评估：从单个产品到模板包装产品，通过模型转移
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2025
Food Chemistry
中科院一区JCR一区
计算机标签
偏最小二乘法 定量预测/回归分析 高光谱/多光谱光谱食品标签
新鲜水果 颜色与外观品质 光谱/色谱/质谱等分析方法 传统统计分析与回归月桂莓是柔软美味的水果，但其质量评级带来了很大挑战。本研究采用高光谱成像（HSI）分析，用于预测单个及模板包装中月桂莓的重量和可溶固体含量（SSC），这些样本来自不同地区和日期的三批样本。一个简单的图像过程是利用图像区域描述符和平均灰度光谱测量月桂莓的质量。通过多重线性回归预测月桂莓权重，预测均方根误差（RMSEP）小于0.6。SSC预测采用优化的竞争加权重抽样算法结合偏最小二乘法（PLS），导致RMSEP低于0.8。为了提升其他批次单个或包装月桂莓的预测准确性，采用了斜率偏差校正（SBC）方法转移PLS模型。SBC有效解决了不同批次和采集模式间的预测偏差，展示了其提升基于HSI质量评估的潜力。
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赋能可解释人工智能的物联网多传感器系统用于实时牛奶掺假检测
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2024
Food Control
中科院一区JCR一区
计算机标签
机器学习/统计学习 随机森林 模型可解释性 分类/鉴别/等级评定 时序传感器/物联网数据食品标签
液态乳 食品安全与风险评估 常规理化指标测定 蛋白质与氨基酸 脂质与脂肪酸 碳水化合物与糖类针对牛奶掺假危害牛奶营养完整性与消费者健康这一突出问题，本文提出了一套创新性的人工智能物联网多传感器系统。牛奶作为关键营养来源，其消费量日趋增长，这就要求我们采取严格措施保障牛奶的安全性与品质。传统掺假检测方法存在诸多局限，因此亟需开发一套自动化的先进检测方案。
该系统集成了多种可实现实时检测的传感器，可监测酸碱度（pH）、电导率（EC）、温度、气体参数及挥发性有机化合物（VOC）参数；同时还能检测牛奶样品中的关键成分指标，包括脂肪、蛋白质、非脂乳固体（SNF）、乳糖及比重值。针对尿素、淀粉、碳酸氢钠、麦芽糊精与甲醛这几种特定掺假物质，研究采用基于机器学习的集成算法技术开展分类检测。该集成算法的性能优于随机森林（RF）、轻量级梯度提升机（Light GBM）、极端随机树分类器等传统算法，在牛奶数据集的掺假物质检测任务中，准确率高达 96%。
本研究的核心贡献在于开发了一款基于物联网的数据采集装置，该装置可与传感器系统无缝集成，实现高效精准的检测。此外，研究还采用可解释人工智能（XAI）技术对所提模型的输出结果进行分析，并借助沙普利可加性解释（SHAP）分析框架阐明集成模型的决策过程，从而提升检测结果的可解释性。
这套人工智能物联网多传感器系统凭借其实时监测能力与精准分类性能，成为解决牛奶掺假问题的极具前景的方案，有望推动乳制品行业完善牛奶质量管控措施。该系统能够快速检测并分类各类掺假物质，对于解决牛奶品质受损这一普遍问题具有重要意义，进而保障消费者健康，维护行业诚信。
