类目筛选（计算机学者）
清除筛选
-
模型类型
-
机器学习/统计学习
-
偏最小二乘法
-
支持向量机
-
随机森林
-
K-近邻
-
梯度提升决策树
-
主成分分析/判别分析
-
逻辑回归/贝叶斯
-
智能手机/其他
-
-
深度学习
-
卷积神经网络
-
循环神经网络
-
目标检测网络
-
图像分割网络
-
生成对抗网络
-
图神经网络
-
序列到序列/编码-解码
-
其他深度学习结构
-
-
大模型与 LLM
-
大语言模型
-
视觉基础模型
-
多模态基础模型
-
知识图谱与 LLM 集成
-
垂直领域微调/指令调优
-
检索增强生成
-
-
模型设计/优化策略
-
迁移学习/领域自适应
-
小样本学习
-
模型可解释性
-
模型轻量化/边缘计算
-
特征工程与选择策略
-
超参优化/自动机器学习
-
强化学习
-
-
-
模型任务
-
分类/鉴别/等级评定
-
定量预测/回归分析
-
缺陷/异物检测与定位
-
过程控制与实时优化
-
知识抽取与语义理解
-
设计/生成与推荐
-
模拟与数字孪生
-
-
模型数据
-
来源
-
可见光/RGB/视频数据
-
高光谱/多光谱光谱
-
红外/拉曼光谱数据
-
时序传感器/物联网数据
-
组学数据
-
质构/流变/感官数据
-
文本/知识库/法规数据
-
多模态/融合数据
-
-
量级
-
小规模数据集
-
中等规模数据集
-
大规模数据集
-
超大规模/工业级数据集
-
公开数据集
-
合成/仿真数据为主
-
-
深度筛选（食品学者）
清除筛选
-
研究对象/基质维度
-
谷物/块根/豆与坚果类
-
小麦
-
玉米
-
大米
-
杂粮
-
马铃薯
-
其他根茎类
-
其他谷物与块根
-
豆类与坚果（及籽类）
-
-
肉类/蛋类与水产品
-
畜肉
-
禽肉
-
鱼肉
-
甲壳类
-
软体与贝类
-
内脏及副产物
-
其他肉与水产品
-
蛋类及其制品
-
-
乳及乳制品
-
液态乳
-
发酵乳/酸奶
-
奶酪
-
乳粉
-
乳清及乳清制品
-
其他乳制品
-
-
水果/蔬菜与菌菇类/植物类
-
新鲜水果
-
新鲜蔬菜
-
果蔬汁/浓缩汁
-
果蔬干/果脯/蔬菜干
-
其他果蔬制品/植物类
-
食用菌菇
-
食用花卉
-
-
油脂及油脂制品
-
植物油
-
动物油脂
-
起酥油/人造脂肪
-
油炸食品
-
其他油脂制品
-
-
饮料
-
果蔬饮料
-
茶/茶饮料
-
咖啡饮料
-
乳饮料
-
功能/运动饮料
-
碳酸饮料
-
酒精饮料
-
其他饮料
-
-
糖、焙烤与糖果制品
-
面包
-
蛋糕/糕点
-
饼干/薄脆制品
-
糖果
-
巧克力及含可可制品
-
其他焙烤与糖果制品
-
蜂蜜等天然糖
-
-
发酵食品及酱腌制品
-
大豆发酵制品
-
蔬菜发酵制品
-
发酵豆制品
-
谷物发酵食品
-
肉类发酵制品
-
水产发酵制品
-
其他酱腌/发酵食品
-
-
复合/即食/餐饮食品
-
方便面及速食米面
-
预制菜/即食菜肴
-
冷冻方便食品
-
罐头菜肴
-
餐饮菜品与团餐
-
其他复合食品
-
-
新资源食材
-
昆虫蛋白
-
微藻及藻类产品
-
单细胞蛋白
-
细胞培养肉
-
其他新资源食材
-
-
食品添加剂与配料
-
碳水化合物配料
-
脂肪/油脂配料
-
蛋白质配料
-
乳化剂/稳定剂/增稠剂
-
甜味剂
-
香精香料
-
酸度调节剂/防腐剂/抗氧化剂
-
营养强化剂
-
其他添加剂与配料
-
-
新材料/包装与接触材料
-
塑料材料
-
纸及纸板
-
金属材料
-
玻璃材料
-
生物基/可降解材料
-
多层复合材料
-
探针与分析传感材料
-
其他材料
-
-
食品加工设备与机械系统
-
热处理设备
-
干燥设备
-
挤压/混合/成型设备
-
分选/分级/检验设备
-
灌装/封口/包装设备与生产线
-
清洗/CIP/卫生相关设备
-
输送/搬运/机器人系统
-
其他加工设备与系统
-
-
-
研究主题/科学问题维度
-
加工与新加工技术
-
传统热加工
-
非热加工技术
-
物理辅助加工
-
3D 打印与结构构筑
-
挤压膨化与共挤技术
-
其他加工技术
-
-
保藏与贮藏
-
冷藏与冷冻保藏
-
干燥保藏
-
改良气调/控气贮藏
-
保鲜涂膜与保鲜剂
-
货架期预测与品质劣变动力学
-
其他保藏技术
-
-
品质、结构与理化性质
-
质构与流变性质
-
颜色与外观品质
-
微观结构与成像
-
氧化、褐变等化学变化
-
其他品质相关性质
-
特征风味
-
-
营养与生物功能
-
基本营养价值评价
-
抗氧化/抗炎等功能
-
血糖、血脂与代谢相关功能
-
肠道健康与微生物相关功能
-
其他生物活性与健康效应
-
-
食品安全与风险评估
-
微生物安全
-
化学污染物
-
加工污染物
-
过敏原与毒性问题
-
暴露评估与风险表征
-
其他安全问题
-
-
包装与智能监测
-
包装设计与机械性能
-
活性包装
-
智能/指示型包装
-
包装系统中的监测与标签应用
-
其他包装相关研究
-
-
可持续性与资源高值化
-
副产物与废弃物高值利用
-
能耗/水耗与环境影响分析
-
生命周期评价与碳足迹
-
循环经济与绿色供应链
-
其他可持续性主题
-
-
感官科学与消费者研究
-
感官评价与方法学
-
消费者偏好与接受度
-
市场细分与消费行为
-
标签、营养声称与信息呈现
-
其他感官与消费者研究
-
-
过程控制与数字化
-
过程监测与在线检测
-
过程优化与控制策略
-
生产管理与数字化工厂
-
其他过程控制与数字化研究
-
-
-
研究方法/证据层级维度
-
理化与结构表征
-
常规理化指标测定
-
质构与流变测试
-
显微与成像技术
-
光谱/色谱/质谱等分析方法
-
其他理化与结构表征
-
-
微生物与发酵实验
-
微生物计数与生长曲线
-
菌种筛选与特性评价
-
发酵工艺与动力学
-
生物膜与耐受性研究
-
其他微生物/发酵方法
-
-
组学与高通量技术
-
基因组学
-
转录组学
-
蛋白质组学
-
代谢组学
-
微生物组/宏基因组学
-
其他组学方法
-
风味组学
-
-
体外模型
-
体外消化模型
-
体外发酵模型
-
细胞模型
-
模拟胃肠/肠道系统
-
其他体外模型
-
-
动物实验/人体试验
-
小动物实验
-
大动物实验
-
人体干预试验
-
观察性人群研究
-
其他体内/人群研究
-
-
统计建模与仿真
-
传统统计分析与回归
-
响应面分析与多因素优化
-
动力学建模
-
数值仿真
-
其他统计建模方法
-
-
问卷/市场与消费者研究
-
问卷设计与实施
-
访谈与质性研究
-
行为实验与选择实验
-
其他消费者研究方法
-
-
标准/法规/数据库分析
-
标准与法规对比分析
-
政策评估与影响分析
-
食品成分/消费数据库分析
-
其他标准法规相关方法
-
-
其他方法
-
专利分析
-
德尔菲法与专家咨询
-
情景分析与情景模拟
-
其他难以归类的方法
-
-
-
关键营养素/成分维度
-
常量营养素（宏量）
-
蛋白质与氨基酸
-
脂质与脂肪酸
-
碳水化合物与糖类
-
-
膳食纤维与抗性淀粉
-
可溶性膳食纤维
-
不溶性膳食纤维
-
抗性淀粉
-
其他膳食纤维类成分
-
-
维生素
-
脂溶性维生素 A/D/E/K
-
维生素 C
-
维生素 B 族
-
其他维生素或前体
-
-
矿物质与微量元素
-
钙
-
铁
-
锌
-
碘/硒等微量元素
-
钠/钾/镁等常量矿物质
-
其他矿物质
-
-
植物化学/生物活性成分
-
多酚与黄酮
-
花青素与类胡萝卜素
-
酚酸类
-
含硫植物化合物
-
其他植物化学物质
-
-
益生菌/益生元/合生元
-
益生菌菌株
-
益生元
-
合生元产品
-
可发酵底物与其他肠道相关成分
-
-
功能性脂类与糖替代品
-
植物甾醇/甾烷醇
-
共轭亚油酸
-
中链脂肪酸
-
糖醇类
-
非营养性甜味剂
-
盐替代品与其他代谢敏感因子
-
-
其他特殊成分
-
咖啡因
-
茶氨酸
-
胆固醇
-
嘌呤
-
其他特殊成分
-
-
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
-
用于食品样品中乐果农药现场测定的智能手机集成打印纸传感器设计
查看原文
2022
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
化学污染物 质量管理与追溯系统 显微与成像技术 光谱/色谱/质谱等分析方法本文设计了一种操作简便、便携化、集成智能手机的纸质印刷传感器，该传感器以 铜银核壳纳米颗粒（Cu@Ag NPs）为传感单元，用于食品样品中乐果（dimethoate） 农药的现场检测，并将检测结果与紫外 - 可见分光光度法进行对比。
该传感器识别乐果的工作原理为：将农药滴加至制备好的传感试纸或装有纳米颗粒的玻璃样品瓶后，黄色的纳米颗粒体系变为橘黄色，同时伴随特征吸收峰发生红移（bathochromic shift）。研究采用智能手机色彩识别 App 与比色法，实现食品中乐果的定量分析。
纸质传感器与比色法检测乐果的线性范围分别为100～2000 μg/L和50～2500 μg/L，检出限分别为30 μg/L和16 μg/L。相较于其他基于纳米颗粒的比色检测方法，智能手机联用纸质传感装置的优势在于：检测快速、无需大型仪器、且纳米颗粒试液消耗量更低，经济高效。 -
BoostSweet：学习甜味剂的分子感知表示
查看原文
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/回归分析食品标签
甜味剂 品质、结构与理化性质安全型人工甜味剂的研发一直是食品工业领域的研究热点。以往基于定量构效关系（QSAR）的机器学习（ML）研究，已为甜味预测提供了部分分子规律，但借助对甜味活性因子的化学识别，此类模型仍有优化空间。本研究构建的机器学习模型为软投票集成模型，以轻量梯度提升机为基模型，同时输入分层指纹与 alvaDesc 分子描述符特征，实现了当前顶尖的预测性能，受试者工作特征曲线下面积（AUROC）达 0.961。
通过特征重要性与数据集分析，本研究发现：分子中作为氢键供体的氮原子数目，是决定物质甜味的关键因素。该研究结果有助于深化分子结构与甜味之间关联机制的认知，可为依托分子结构依赖性设计新型甜味剂提供理论依据。 -
基于1H NMR和UPLC-HRMS的代谢组学方法评估Touriga Nacional葡萄酒的葡萄成熟度与浸渍时间及其与化学稳定性的相关性
查看原文
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/等级评定食品标签
酒精饮料 品质、结构与理化性质 光谱/色谱/质谱等分析方法 多酚与黄酮国产多瑞加（Touriga Nacional）是在巴西东北部圣弗朗西斯科河谷产区适应性优良的葡萄牙葡萄品种。然而，受葡萄酸度偏低、酚类物质成熟度不足所导致的化学稳定性差等问题限制，该品种所酿葡萄酒仅适用于短期饮用。为此，本研究采用超高效液相色谱 - 高分辨质谱联用技术、核磁共振波谱法，结合化学计量学方法（主成分分析 PCA、偏最小二乘判别分析 PLS-DA），评估两个采收季中葡萄成熟度与浸渍时间对葡萄酒化学组成的影响，并探究上述试验因素如何作用于葡萄酒化学稳定性。
结果表明，葡萄成熟度是影响酒体的主导因素。总体而言，2 月采收的未成熟葡萄、搭配短时间浸渍工艺所酿葡萄酒中，酚酸与短链有机酸含量显著更高（p<0.05）；而采用 7 月采收的过熟葡萄、延长浸渍时间后，葡萄酒中原花青素及其他类黄酮含量显著上升。此外，以过熟葡萄酿造的葡萄酒稳定性更优，且这类酒体中半乳糖醛酸含量更高。 -
基于人工智能增强高光谱成像技术实时监测大黄鱼鱼片颜色变化
查看原文
2022
Food Chemistry
中科院一区JCR一区
计算机标签
深度学习 定量预测/回归分析 红外/拉曼光谱数据食品标签
鱼肉 颜色与外观品质 光谱/色谱/质谱等分析方法本研究首次将可见 - 近红外高光谱成像（Vis-NIR HSI）系统与人工神经网络相结合，探究其用于监测低温贮藏过程中大黄鱼（Larimichthys crocea）鱼片色泽变化的可行性。研究构建了基于泄漏修正线性单元（Leaky-ReLU）激活函数的前馈神经网络（FNN），作为非线性定量分析模型。
基于优选光谱，该模型对色泽指标具备优良的预测精度：其中亮度值L ∗、红度值a ∗、黄度值b ∗的预测决定系数R P2分别为 0.908、0.915、0.977，预测均方根误差
RMSEP分别为 1.062、3.315、0.082。最终，采用简化版 FNN-Leaky-ReLU 模型（S-FNN-L）实现鱼片色泽参数分布的可视化成像。结果表明，高光谱成像技术可替代传统色差仪，以快速、无损的方式完成鱼片色泽检测与空间分布测定，具备良好应用可行性。 -
利用短波红外高光谱成像和同步辐射傅里叶变换红外显微光谱探究玉米籽粒中黄曲霉感染与黄曲霉毒素B1生物合成的时空模式
查看原文
2022
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 红外/拉曼光谱数据食品标签
玉米 微生物安全 光谱/色谱/质谱等分析方法黄曲霉与玉米籽粒互作过程中，调控其生长及黄曲霉毒素 B₁（AFB₁）合成的动态分子机制尚不明确。本研究联合采用短波红外高光谱成像（SWIR-HSI）与同步辐射傅里叶变换红外显微光谱（SR-FTIR microspectroscopy），从宏观与微观层面，系统探究黄曲霉侵染对不同损伤程度玉米籽粒造成的化学组成及时空分布变化。
利用短波红外高光谱成像提取黄曲霉生长过程的光谱信息，并实现 AFB₁含量的定量检测；针对三类样品，通过偏最小二乘回归（PLSR）分别构建了效果良好的全光谱模型与简化多光谱模型。此外，结合同步辐射红外显微光谱与二维相关光谱（2DCOS），揭示了玉米籽粒中营养物质损耗与微量 AFB₁动态变化的可能先后次序。
该研究为定量解析玉米真菌侵染与 AFB₁累积的时空规律提供了新视角，也为玉米在线分选检测奠定了理论基础。
