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 130 条结果
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用于新鲜茶叶多性状快速质量评估的优化近红外光谱-机器学习框架
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2025
LWT
中科院一区JCR一区
Xia Yin, Yangbo Xiao, Jie Li, Yongqiang Pei, Yingying Shen, & Xiaoyu Wang
计算机标签
偏最小二乘法 特征工程与选择策略 定量预测/回归分析 红外/拉曼光谱数据 中等规模数据集食品标签
茶/茶饮料 品质、结构与理化性质 光谱/色谱/质谱等分析方法 蛋白质与氨基酸 多酚与黄酮当前鲜茶叶的质量评价方法在实时多组分分析方面存在局限性，成为智能茶叶加工的瓶颈。本研究提出了一种结合近红外光谱（NIRS）与先进波长选择技术的方法，以建立快速、无损的质量评估系统。我们对233个代表不同品种和成熟度的样品进行了全面分析，比较了四种波长优化算法（CARS、BOSS、VCPA-GA、VCPA-IRIV）与偏最小二乘法（PLS）建模的结合效果。所开发的模型成功实现了多项质量参数的同时预测，包括茶多酚、氨基酸、咖啡因以及主要儿茶素单体（EGCG、ECG），预测残差偏差（RPD）值在2.07至4.06之间。值得注意的是，所有 RPD 值均超过 2.5，显示出适合实际应用的强大预测能力。在测试的算法中，VCPA-GA 在氨基酸预测方面表现最佳，而 CARS 在多酚分析中表现出色。本研究为自动化茶叶生产中的实时质量监控提供了有效的解决方案，支持该行业向更可持续的精准农业实践转型。
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台式近红外光谱技术结合机器学习用于红美人柑橘的多任务分析：产地鉴别与抗氧化成分定量
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2025
Food Chemistry
中科院一区JCR一区
Tao Jiang, Jianjun Ding, Shaofeng Yuan, Yuliang Cheng, Yahui Guo, Hang Yu & Weirong Yao
计算机标签
智能手机/其他 特征工程与选择策略 分类/鉴别/等级评定 定量预测/回归分析 红外/拉曼光谱数据食品标签
新鲜水果 光谱/色谱/质谱等分析方法 植物化学/生物活性成分由于“红美人”柑橘具有地理标志优势，出于经济动机的产地欺诈现象应运而生，同时其抗氧化成分也存在显著差异。本研究采用台式可见-近红外（Vis-NIR）光谱技术结合机器学习模型，对“红美人”柑橘的产地进行鉴别，并对其抗氧化成分进行定量分析。其中，Savitzky-Golay预处理方法分别在分类模型和回归模型中提升了性能，面积归一化预处理方法也有同样效果。随后，Boruta算法特征选择进一步提高了模型的回归和分类性能。在这些模型中，前馈神经网络模型在产地分类方面达到了最高的准确率（88.7%），每个产地的误分类样本较少（1-2个），且具有优异的AUC值（0.943）。在定量分析方面，该模型在抗坏血酸（R²=0.875）、总酚（R²=0.856）和总黄酮（R²=0.806）的定量分析中也表现出最佳的回归效果。因此，台式可见-近红外光谱技术为水果的同时质量评估和产地真实性鉴别提供了一种实用且高效的多任务分析方法。
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利用高光谱成像结合对称堆叠集成算法快速测定羊肉新鲜度
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2025
Meat Science
中科院一区JCR一区
Jue Zhang, Haqing Tian, Maoguo Gong, Lina Zhang, Kai Zhao, Yang Yu, Hongyu Zhao & Xinzhuan Zhang
计算机标签
支持向量机 随机森林 特征工程与选择策略 分类/鉴别/等级评定 定量预测/回归分析 高光谱/多光谱光谱 质构/流变/感官数据食品标签
畜肉 货架期预测与品质劣变动力学 颜色与外观品质 其他品质相关性质 微生物安全 常规理化指标测定 显微与成像技术 光谱/色谱/质谱等分析方法 微生物计数与生长曲线新鲜度是衡量羊肉质量的关键指标。本研究探讨了通过高光谱成像技术快速检测羊肉新鲜度的可行性。分析了羊肉样品在12天贮藏期内总挥发性盐基氮、菌落总数、pH值和亮度的变化。采用变量组合种群分析法增强数据可靠性并降低维度，同时开发了对称堆叠集成学习网络，用于预测羊肉的新鲜度指标和贮藏时间。结果表明，620-630 nm范围内的光谱峰是评估贮藏期间羊肉新鲜度的重要生物标志波长。SSEL网络在各指标上的表现均优于传统最优模型：SVM-stacking模型在TVB-N预测中表现突出（Rp² = 0.93，RMSEP = 2.28）；随机森林堆叠模型在TVC（Rp² = 0.91，RMSEP = 0.84）、pH（Rp² = 0.89，RMSEP = 0.19）和L（Rp² = 0.88，RMSEP = 1.83）预测中表现优异。此外，SVM-stacking模型在羊肉贮藏时间预测上也优于传统方法（Rp² = 0.93，RMSEP = 2.28）。该方法不仅实现了快速新鲜度评估，还捕捉了时间变化特征，并揭示了光谱变化背后的分子机制，为肉制品质量的精准检测奠定了基础。
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基于高光谱成像结合深度神经网络和支持向量机实现常见食源性病原体的高通量、快速、无损检测
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2025
Food Research International
中科院一区JCR一区
Ying Feng, Marlon M. Reis, Christine Tu, Aswathi Soni, Gale Brightwell, Moutong Chen, Jumei Zhang, Juan Wang, Qingping Wu & Yu Ding
计算机标签
支持向量机 主成分分析/判别分析 其他深度学习结构 特征工程与选择策略 分类/鉴别/等级评定 高光谱/多光谱光谱食品标签
微生物安全 过程监测与在线检测 光谱/色谱/质谱等分析方法蜡样芽孢杆菌、金黄色葡萄球菌和大肠杆菌等食源性病原体是全球胃肠疾病的主要原因，并经常污染乳制品。与核酸检测和MALDI-TOF MS相比，高光谱成像（HSI）具有多波段、快速、损伤小、非接触和无损检测等优势。然而，当前的HSI方法需要琼脂平板培养，这既耗时又费力。本研究首次使用24孔板中的细菌肉汤来收集HSI光谱，并结合机器学习进行增强的特征提取和分类。通过数据增强以及主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）进行降维后，深度神经网络和支持向量机（DNN-SVM）在分类蜡样芽孢杆菌、大肠杆菌和金黄色葡萄球菌时，在训练集上达到了100%的预测准确率，测试集上达到98.31%，验证集上达到93.33%。因此，开发了一种高通量、快速、无损的检测方法，预计可在十分钟内检测24个细菌肉汤样品。这表明HSI有潜力作为一种可行、稳健且无损的解决方案，用于食品中微生物病原体的实时监测。
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机器学习和GC-MS揭示不同成熟期切达干酪的特征风味化合物：与产地无关的识别
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2025
Food Research International
中科院一区JCR一区
Xinyue Hao, Liang Liu, Olayemi Eyituoyo Dudu, Baochao Hou, Weilian Hung, Jian He, Baolei Li, Kai Lin, Huaxi Yi, Lanwei Zhang & Pimin Gong
计算机标签
随机森林 智能手机/其他 特征工程与选择策略 分类/鉴别/等级评定 组学数据食品标签
奶酪 品质、结构与理化性质 光谱/色谱/质谱等分析方法切达干酪风味成分复杂，产地差异及实验数据的多变性阻碍了对不同成熟期切达干酪风味的可靠描述。本研究结合气相色谱-质谱（GC-MS）与机器学习，探索了在6–12°C成熟阶段、与产地无关的切达干酪共有特征成分。在六种分类器中，随机森林模型在评估切达干酪成熟期方面表现最佳。通过递归特征消除法从66种风味物质中筛选出14种风味物质（酮类、酸类和内酯类）作为特征风味来训练模型。SHAP交互值和决策树揭示了确定成熟期所需的最少量风味物质及其相应浓度。最后，实验中来自不同国家的商业切达干酪验证了特征风味化合物的可靠性。本研究首次证实，来自不同产地的切达干酪的某些风味具有一致的形成机制，推进了风味发展和成熟期判断的研究。
