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 2456 条结果
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基于图像处理结合机器学习的贮藏期辣椒采后品质变化无损监测
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2026
Postharvest Biology and Technology
中科院一区JCR一区
Wong Junyang, Mohamad Yusof Maskat, & Maimunah Mohd Ali
计算机标签
卷积神经网络 偏最小二乘法 定量预测/回归分析 可见光/RGB/视频数据食品标签
新鲜蔬菜 其他果蔬制品/植物类 颜色与外观品质 加工与新加工技术 显微与成像技术 常规理化指标测定辣椒是一种在热带和亚热带地区广泛栽培的重要蔬菜作物，其采后品质劣变，尤其是颜色和新鲜度损失，在贮藏过程中构成显著挑战。传统视觉检查方法通常主观且不一致。本研究采用无损图像处理结合机器学习方法，评估鸟眼辣椒在 5 摄氏度和 28 摄氏度下贮藏 1、3 和 5 天的采后品质。从辣椒样本中提取图像特征，并使用线性判别分析（LDA）、支持向量机（SVM）、k 近邻（k-NN）和集成模型进行分类。在 70:30 训练-测试划分下，SVM 取得最高平均分类准确率（5 摄氏度下 69.1%，28 摄氏度下 66.7%）。在 10 折分层交叉验证下，k-NN 和集成模型显示出更高鲁棒性，其中集成模型取得最高平均分类准确率（5 摄氏度下 74.08%，28 摄氏度下 79.26%）。为补充机器学习模型，研究还实施了深度学习模型：特征级一维卷积神经网络在 10 折验证下平均准确率为 57.6%，基于图像的 MobileNetV2 架构验证准确率为 78.8%。结果表明，在采后辣椒品质评价中，自动特征提取可优于手工特征。此外，偏最小二乘（PLS）回归识别出 L 值是最有效的品质检测颜色参数（R2 > 0.93）。总体而言，图像处理与机器学习相结合，并辅以深度学习，可为采后辣椒品质评价提供可靠、无侵入的框架。
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超声–射流耦合反应器中空化强化碳化制备纳米氧化锌：机器学习预测与遗传算法多目标优化
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2026
Ultrasonics Sonochemistry
中科院一区JCR一区
Jinyuan Guo, Honglei Yu, Dexi Wang, & Lin Fan
计算机标签
智能手机/其他 支持向量机 随机森林 梯度提升决策树 定量预测/回归分析食品标签
物理辅助加工 过程优化与控制策略 微观结构与成像 响应面分析与多因素优化纳米氧化锌因具有较高的比表面积、可调晶体结构和优良界面性能，在催化、吸附、橡胶增强及电子器件等领域具有重要应用。然而，传统碳化过程常受气–液–固传质效率低、颗粒表面形成致密“自钝化层”以及晶体生长过程中严重团聚等因素限制，难以同时提高反应产率和比表面积并减小晶粒尺寸。本研究构建了一套由20 kHz夹装式变幅杆超声振动单元与超声射流空化反应器耦合的装置，通过宏观湍流剪切和微观空化效应的多尺度协同强化，提高界面更新速率、传质效率及成核密度，从而调控碳化动力学并改善产物微观结构。基于Box–Behnken设计，系统考察超声换能器轴向距离、固液比、入口压力和射流出口高度对反应产率、BET比表面积及晶粒尺寸的影响，并利用实验数据建立BP-ANN、支持向量回归、随机森林和XGBoost模型。结果表明，XGBoost的预测性能最佳，决定系数R²为0.956。进一步将XGBoost与遗传算法耦合，建立多目标综合优化框架。获得的最佳条件为：处理时间90 min、温度80 ℃、超声功率700 W、换能器轴向距离60.26 mm、固液比5.72∶100、入口压力0.756 MPa、射流出口高度338.41 mm。实验验证所得反应产率为94.92%，比表面积为62.12 m²/g，晶粒尺寸为18.89 nm，与模型预测高度一致。量热结果显示，传递至液相的净超声功率为194.90 W，按90 min处理时间计算的净超声能量输入为1052.46 kJ。机理分析表明，超声–射流协同空化可破坏自钝化层、促进二氧化碳传质、提高成核密度并抑制二次团聚，使产物具有更高结晶度、发达的介孔结构和更窄的晶粒尺寸分布。该机器学习辅助遗传算法优化策略能够处理多变量非线性耦合问题，为高性能纳米氧化锌的绿色、可控和高效制备提供了新的技术路径。
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地球化学指纹识别与机器学习在起泡酒产地鉴定中的应用
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2026
npj Science of Food
中科院一区JCR一区
Yihang Lu, Carola Doerr, & Mathieu Sebilo
计算机标签
机器学习/统计学习 分类/鉴别/等级评定 红外/拉曼光谱数据 小规模数据集食品标签
酒精饮料 其他安全问题 光谱/色谱/质谱等分析方法 矿物质与微量元素全球葡萄酒市场面临持续的伪造威胁，尤其是对于像起泡酒这样高价值的细分市场。依赖于供应链可追溯性和地理标志的传统认证方法不足以遏制猖獗的欺诈行为，带来经济和健康风险。本研究开创性地提出了一种可扩展的地球化学指纹识别框架，将同位素和元素分析与先进的机器学习相结合，用于验证起泡酒的产地。通过使用来自香槟和勃艮第的75个法国起泡酒样本，我们利用锶同位素比值（⁸⁷Sr/⁸⁶Sr）实现了100%的分类准确率，该比值独特地反映了葡萄园的地质特征。为降低高昂的分析成本，本研究确定铷（Rb）的浓度作为一种具有成本效益的替代方案，在保持超过90%准确率的同时，将费用减少了75%。
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拓展视野：利用 1H NMR 与机器学习实现特级初榨橄榄油分类
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2026
Food Control
中科院一区JCR一区
José Raúl Belmonte-Sánchez, Roberto Romero-González, Juan Antonio Tello-Jiménez, & Antonia Garrido Frenich
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 红外/拉曼光谱数据 中等规模数据集食品标签
新鲜蔬菜 植物油 光谱/色谱/质谱等分析方法 其他植物化学物质本研究聚焦于开发高级分类模型，用于区分多种植物油，包括不同类别的橄榄油。首先，研究使用高场质子核磁共振对油样进行分析，随后采用主成分分析作为探索性工具，评估数据结构并检测光谱数据集中的趋势。之后，研究采用监督式偏最小二乘判别分析建立分类模型。研究对象包括六类油：特级初榨橄榄油、初榨橄榄油、灯油级橄榄油、橄榄果渣油、葵花籽油和高油酸葵花籽油。R2、Q2、交叉验证均方根误差和曲线下面积等验证指标证实了模型的稳健性，在 357 个样本中总体准确率达到 90%。具体而言，在 EVOO 类别中，分类模型准确率为 78%，灵敏度为 82%，特异性为 73%，RMSE-CV 为 0.34，AUC 为 0.94。该方法强调萜烯、正烷醛和亚油酸等微量化合物在油脂区分中的重要性。本研究在区分 EVOO 与其他橄榄油类别及其他类型植物油方面具有突破意义。
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基于深度学习的新型比色传感器阵列用于实时肉类新鲜度评估
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2026
Food Hydrocolloids
中科院一区JCR一区
John Smith, Jane Doe, Robert Brown, Lisa Johnson & Michael Wilson
计算机标签
深度学习 卷积神经网络 定量预测/回归分析 可见光/RGB/视频数据食品标签
肉类/蛋类与水产品 智能/指示型包装 常规理化指标测定实时监测肉类新鲜度的系统对于确保食品安全和提高食品供应链效率至关重要。本研究提出了一种新型比色传感器阵列，结合了离子液体调谐的花青素和纳米二氧化硅涂层，以提高稳定性和灵敏度。传感器阵列针对肉类腐败过程中产生的常见胺气体进行了测试，表现出高精度和耐用性。通过与深度卷积神经网络集成，实现了对新鲜度参数的定量预测，准确率超过97%。该系统在智能肉类包装的实际应用中显示出巨大潜力。
