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 364 条结果
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利用近红外高光谱成像和化学计量分析薯片中的丙烯酰胺含量
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2025
Food Chemistry
中科院一区JCR一区
Carlos Miguel Peraza-Alemán, Ainara López-Maestresalas, Carmen Jarén, Jose Ignacio Ruiz de Galarreta, Leire Barandalla & Silvia Arazuri
计算机标签
偏最小二乘法 支持向量机 其他深度学习结构 定量预测/回归分析 高光谱/多光谱光谱食品标签
马铃薯 油炸食品 化学污染物 光谱/色谱/质谱等分析方法本研究探讨了近红外高光谱成像（NIR-HSI）在预测薯片中丙烯酰胺含量的潜力。分析了两种土豆品种（Agria和Jaerla）共300个块茎，这些块茎在两个季节内生长并采用相同油炸条件。采用偏最小二乘回归（PLSR）和支持向量机回归（SVMR），结合丙烯酰胺水平的对数变换，开发预测模型。PLSR最优结果为R2p：0.85，RMSEP：201 μg/kg，RPD：2.53，而SVMR为R。2p：0.80，RMSEP：229 μg/kg，RPD：2.22。此外，选择显著波长使变量减少了87.95%，且不影响模型准确性。最后，对外部验证集中的所有芯片进行了丙烯酰胺含量的空间映射。该方法既具量化功能，也具备可视化功能，从而增强加工马铃薯中丙烯酰胺鉴定的质量控制。
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利用前面荧光光谱和多种多变量分析技术检测和定量其他级别橄榄油对特级初榨橄榄油的掺假
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2025
Food Chemistry
中科院一区JCR一区
Hicham Zaroual, El Mestafa El Hadrami, Abdellah Farah, Yassine Ezzoubi, Christine Chénè & Romdhane Karoui
计算机标签
机器学习/统计学习 偏最小二乘法 支持向量机 主成分分析/判别分析 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
植物油 光谱/色谱/质谱等分析方法 脂质与脂肪酸本研究探究利用正面荧光光谱技术，检测特级初榨橄榄油被低等级橄榄油（初榨橄榄油、普通初榨橄榄油、灯用初榨橄榄油、精炼橄榄油、果渣橄榄油）以5%~50%掺假比例进行掺伪的情况。在270纳米、290纳米和430纳米激发波长下，采用主成分分析、因子判别分析和偏最小二乘判别分析（PLS-DA）对发射光谱进行分析。其中430纳米波长下的偏最小二乘判别分析效果最优，分类准确率达到100%，可完全区分12组纯橄榄油样品与掺伪橄榄油样品。
在纯度预测方面，将偏最小二乘、主成分、支持向量机回归模型应用于发射光谱数据，在430纳米、290纳米、270纳米波长下分别得到0.995、0.96、0.98的高决定系数，预测误差仅为1.09%。研究结果证实，该方法在特级初榨橄榄油掺伪检测与定量分析中具备极高的准确度。 -
水果烈酒仪器数据分析中的模式识别：现状与未来展望
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2025
Trends in Food Science & Technology
中科院一区JCR一区
Hilthon Alves Ramos, Valdiênia Mendes Aguiar, David Douglas De Sousa Fernandes & Germano Vera
计算机标签
偏最小二乘法 支持向量机 主成分分析/判别分析 分类/鉴别/等级评定 红外/拉曼光谱数据食品标签
酒精饮料 食品安全与风险评估 光谱/色谱/质谱等分析方法背景：水果烈酒（FS）是世界各地生产的蒸馏饮料，供当地消费，基本上对特定地区或族群具有重要的文化价值。关于水果烈酒的研究十分重要，因为这些研究能传承当地文化传统，并保障此类产品的质量。水果品种、pH值、发酵与蒸馏工艺以及储存条件等因素，对水果烈酒的化学复杂性有着深远影响。然而，人们对具有地理标识的产品日益青睐，加之手工生产缺乏官方数据，这引发了对欺诈行为的担忧。欺诈可能包括用工业乙醇掺假以及谎报产地，这不仅会影响地区文化（包括造成经济影响），还会危害公众健康。通过仪器分析技术获取多元数据，再运用化学计量学模型对这些数据进行处理，已成为提升可追溯性、保护地理标志以及维持稳定质量标准的最具前景的方法。
范围与方法：本综述探讨了在用于水果烈酒认证、分类和识别的仪器分析数据中，化学计量学策略的现状。本文研究了经典统计方法（主成分分析、线性判别分析、偏最小二乘判别分析）和先进的机器学习算法（包括支持向量机和人工神经网络）在识别复杂模式和开发稳健预测模型方面的应用。获取数据所采用的分析技术包括高分辨率色谱技术（气相色谱-质谱联用）、红外光谱与质谱联用（红外质谱）、电感耦合等离子体质谱（电感耦合等离子体质谱）以及拉曼光谱。
主要发现与结论：结果表明，将化学计量学模型应用于仪器分析数据，对于解读水果烈酒基质的化学复杂性具有重要意义。气相色谱-质谱联用等技术能为挥发性物质提供高分辨率，而整合红外质谱、电感耦合等离子体质谱和振动光谱等多信号数据，则能为可追溯性提供更强的预测能力。机器学习算法可加强质量控制和认证工作，在高变异性系统中提供准确性和可靠性。未来的发展方向是巩固组学研究，并开发实时预测模型，以保护水果烈酒的风土特征和真实性。 -
使用高光谱成像和基于变分自编码器的深度学习对冷藏后的"亮红"柿子果实进行硬度分类
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2025
LWT
中科院一区JCR一区
Salvador Castillo-Gironés, Ángel González, Sandra Munera, Marcelino Martínez-Sober, Sergio Cubero, Nariane Q. Vilhena, Ivan Blanco-Álvarez, & Juan Gómez-Sanchis
计算机标签
卷积神经网络 其他深度学习结构 支持向量机 分类/鉴别/等级评定 高光谱/多光谱光谱食品标签
新鲜水果 冷藏与冷冻保藏 质构与流变性质 质构与流变测试 显微与成像技术硬度是"亮红"柿子水果最重要的品质参数之一，并且在冷藏过程中可能会受到显著影响。行业要求收获时硬度为40 N以便储存，商业化销售时为20 N。本研究评估了使用高光谱成像技术来确定工业条件下储存柿子的硬度。为此，水果样品在各种工业条件下储存长达三个月，以产生广泛的硬度水平。每个样品水果的高光谱图像在420-1010 nm范围内采集，并通过质构仪测量硬度。研究采用了一种创新的方法，将卷积变分自编码器（VAE）用于从硬度曲线和图像中提取特征，并结合聚类分析来识别硬度水平。聚类分析识别了三种不同的硬度类别（硬、中等和软），这些类别对应于行业的需求。使用六个波长，支持向量机（SVM）分类模型准确地将81.3%的果实样本分类到相应类别，从而为利用多光谱图像进行在线检测铺平了道路。这一方法展示了将高光谱成像与先进机器学习技术相结合，在不破坏果实的情况下预测"红亮"柿子硬度的潜力，可用于果实质量评估。
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酚类谱作为橄榄品种识别、追溯和质量控制的强效机器学习工具
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2025
Journal of Agricultural and Food Chemistry
中科院一区JCR一区
Fabiola Eugelio, Marcello Mascini, Elettra Marone, Federico Fanti, Sara Palmieri, Manuel Sergi, Michele Del Carlo, & Dario Compagnone
计算机标签
支持向量机 随机森林 K-近邻 主成分分析/判别分析 分类/鉴别/等级评定食品标签
新鲜水果 光谱/色谱/质谱等分析方法 脂质与脂肪酸本研究考察来自四个欧洲油橄榄品种（Arbequina、Arbosana、Frantene 和 Koroneiki）的橄榄酚类和脂肪酸谱，这些品种广泛种植于地中海地区，并在意大利不同成熟阶段采集。研究旨在评估橄榄化学谱作为品种分类标志物的潜力，并采用线性判别分析、k 近邻、朴素贝叶斯、随机森林和支持向量机等机器学习算法。结果显示，在所有模型中，酚类谱的分类准确率显著高于脂肪酸谱。基于酚类数据时，随机森林和支持向量机准确率达到 98%；而基于脂肪酸数据时，表现最好的朴素贝叶斯模型准确率仅为 65%。值得注意的是，绿原酸、阿魏酸和芹菜素等少量酚类化合物对分类具有关键作用。研究表明，机器学习结合酚类谱可提升橄榄产业中的品种识别、可追溯性和质量控制能力。
