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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基于近红外光谱结合协作区间偏最小二乘法和遗传算法追踪恩施玉露鲜叶地理来源的高效方法
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2024
LWT
中科院一区JCR一区
Shengpeng Wang, Lin Feng, Panpan Liu, Anhui Gui, Shiwei Gao, Jing Teng, Fei Ye, Zixiang Jiang, Xueping Wang, Jinjin Xue, Zhiyu Song, & Pengcheng Zheng
计算机标签
偏最小二乘法 主成分分析/判别分析 特征工程与选择策略 分类/鉴别/等级评定 红外/拉曼光谱数据食品标签
茶/茶饮料 食品安全与风险评估 其他安全问题 光谱/色谱/质谱等分析方法本文应用近红外光谱（NIRS）和多种化学计量学方法高效区分鲜茶叶的产地。关键成分通过偏最小二乘判别分析（PLS-DA）方法获得。使用PLS、协同区间PLS（siPLS）、主成分分析（PCA）、遗传算法（GA）及其组合方法建立了NIRS无损判别模型。随后，使用外部样品验证了实际应用。研究确定了九个关键成分（投影变量重要性（VIP）>1）：表没食子儿茶素、表儿茶素、总糖、水提物、总儿茶素、没食子儿茶素没食子酸酯、茶多酚、没食子儿茶素和表没食子儿茶素没食子酸酯。在六种近红外光谱（NIRS）模型中，使用37个光谱数据点的siPLS-GA模型产生了最佳结果（Rp² = 0.9706, RMSEP = 0.0772, RPD = 6.59）。该模型对预测集样品的预测准确率为96.67%，对外部样品的预测准确率为93.33%。它提供了一种快速、精确且无创的方法来监测和规范鲜茶叶的非法贸易，从而保证恩施玉露产品的加工来源的真实性，并促进恩施玉露茶产业的长期繁荣与稳定。
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基于短波红外成像的预处理方法与机器学习算法在干紫菜蛋白质含量测定中的创新策略
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2024
Food Chemistry: X
中科院一区JCR一区
Eunghee Kim,Jong-Jin Park,Gyuseok Lee,Jeong-Seok Cho,Seul-Ki Park,Dae-Yong Yun,Kee-Jai Park & Jeong-Ho Lim
计算机标签
支持向量机 特征工程与选择策略 定量预测/回归分析 高光谱/多光谱光谱食品标签
其他肉与水产品 品质、结构与理化性质 常规理化指标测定 光谱/色谱/质谱等分析方法 蛋白质与氨基酸在本研究中，我们探究了短波红外（SWIR）高光谱成像结合竞争性自适应重加权采样（CARS）和先进回归模型在紫菜干蛋白质含量无损检测中的应用。我们利用900–1700 nm的光谱范围，旨在通过CARS选择信息丰富的波长，并应用多种预处理技术（标准正态变量[SNV]、Savitzky-Golay滤波[SG]、正交信号校正[OSC]和StandardScaler[SS]）来提高模型的准确性，从而优化质量控制流程。基于CARS选择的波长训练的SNV-OSC-StandardScaler-支持向量回归（SVR）模型显著优于其他配置，其预测决定系数（Rp²）为0.9673，预测均方根误差为0.4043，剩余预测偏差为5.533。这些结果凸显了短波红外高光谱成像作为一种快速、精确的紫菜干质量评估工具的潜力，有助于食品行业的质量控制和紫菜干市场的发展。
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基于ICP-OES与ICP-MS分析结合化学计量学方法的洋葱地理起源判别分析
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2024
Food Research International
中科院一区JCR一区
Kyu Sang Sim, Hyoyoung Kim, Suel Hye Hur, Tae Woong Na, Ji Hye Lee & Ho Jin Kim
计算机标签
偏最小二乘法 主成分分析/判别分析 智能手机/其他 特征工程与选择策略 分类/鉴别/等级评定食品标签
新鲜蔬菜 光谱/色谱/质谱等分析方法 矿物质与微量元素地理起源是农产品质量与安全的重要决定因素。本研究采用电感耦合等离子体（ICP）分析测定洋葱的无机元素含量，并用于鉴别其地理来源（韩国或中国）。对ICP结果应用了化学计量学方法，包括主成分分析（PCA）、偏最小二乘判别分析（PLS-DA）和正交偏最小二乘判别分析（OPLS-DA）。OPLS-DA能有效区分各组，并筛选出17个变量重要性投影（VIP）值≥1的元素。受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）为1，表明模型具有极佳的判别能力。通过热图可直观观察组间元素含量差异，并利用典型判别分析（CDA）以100%的准确率确定了洋葱的原产国。该方法能准确区分韩国与中国洋葱，预计将有助于农产品的溯源鉴别。
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将近红外高光谱成像与机器学习和特征选择相结合：检测特级初榨橄榄油中掺入的低等级橄榄油和榛子油
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2024
Current Research in Food Science
中科院一区JCR一区
Derick Malavi, Katleen Raes & Sam Van Haute
计算机标签
偏最小二乘法 支持向量机 随机森林 K-近邻 逻辑回归/贝叶斯 智能手机/其他 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
植物油 食品安全与风险评估 光谱/色谱/质谱等分析方法检测特级初榨橄榄油（EVOO）中的掺假行为，对于化学成分相似的油类而言尤其具有挑战性。本研究应用近红外高光谱成像（NIR-HSI）和机器学习（ML）技术，检测不同浓度（1%、5%、10%、20%、40%和100% 质量比）的榛子油、精炼橄榄油和橄榄果渣油对特级初榨橄榄油的掺假情况。研究采用萨维茨基-戈莱滤波、一阶和二阶导数、多元散射校正（MSC）、标准正态变量（SNV）及其组合对光谱数据进行预处理，并通过主成分分析（PCA）降低数据维度。分类工作借助偏最小二乘判别分析（PLS-DA）和多种机器学习算法完成，包括k近邻（k-NN）、朴素贝叶斯、随机森林（RF）、支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）。在区分纯特级初榨橄榄油、掺假物和掺假油时，PLS-DA、k-NN、RF、SVM、NB和ANN模型的准确率分别达到97.0–99.0%、96.2–100%、96.5–100%、98.6–99.5%、93.9–99.7%和99.2–100%。在二分类中，PLS-DA、RF、SVM和ANN的性能显著优于朴素贝叶斯（p < 0.05），马修斯相关系数（MCC）均超过0.90。除朴素贝叶斯外，所有二分类器在结合SNV/MSC、萨维茨基-戈莱平滑及导数处理后，在区分纯特级初榨橄榄油与掺假油时，准确率、灵敏度、特异性、F1分数、精确度和MCC均稳定达到满分（1.0）。使用全光谱的模型与基于关键变量选择的模型在性能上无显著差异（p > 0.05）。不过，PLS-DA和ANN的性能显著优于k-NN、RF和SVM（p < 0.05），其MCC值在0.95至1.00之间，表明分类性能更优。这些研究结果表明，将近红外高光谱成像与机器学习相结合，并辅以关键变量选择，有望为检测特级初榨橄榄油中的掺假行为以及打击橄榄油行业的欺诈活动提供一种有效、无损的解决方案。
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便携式近红外光谱结合变量选择-线性判别分析技术用于硫熏陈皮的精确无损检测
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2024
LWT
中科院一区JCR一区
Xiwen Qiu, Yiqing Dong, Liwen Jiang, Wei Fan, Guorong Du, & Pao Li
计算机标签
主成分分析/判别分析 特征工程与选择策略 分类/鉴别/等级评定 红外/拉曼光谱数据食品标签
其他果蔬制品/植物类 化学污染物 其他安全问题 光谱/色谱/质谱等分析方法陈皮（CRP）是一种重要的中药材和食品。硫磺熏蒸可能引起陈皮的化学转化，而外观上没有差异，从而对人体健康产生有害影响。本文基于便携式近红外光谱（NIRS）和化学计量学，建立了一种准确且无损的硫磺熏蒸陈皮检测方法。收集了389份正常陈皮和350份硫磺熏蒸陈皮，同时直接获取了外皮和内囊的光谱而不破坏样品。采用新的变量选择-线性判别分析（LDA）方法以及其他四种基于模式识别的现有LDA方法，结合光谱预处理方法，建立了硫磺熏蒸陈皮的识别模型。这些模型通过使用验证集以及一个月后收集的外部验证集进行评估。结果显示，表皮的识别准确率优于内囊的识别准确率。二阶导数 (2nd)- 竞争自适应重加权抽样 (CARS)- LDA 模型具有最佳识别能力，验证集准确率为 98.92%，外部验证集准确率为 99.46%。此外，本文提出的随机化测试 (RT)- LDA 方法结合了高稳健性和高准确率的优点。
