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 339 条结果
-
释放鲜味肽的潜力：制备方法、评价策略、健康益处及味觉传导机制的综合评述
查看原文
2025
Food Research International
中科院一区JCR一区
Jianhua Zhao, Xinyu Li, Lunjie Huang, Hongbin Lin & Qiang He
计算机标签
深度学习 设计/生成与推荐食品标签
营养与生物功能 特征风味 感官评价与方法学 组学与高通量技术 体外模型 显微与成像技术 小动物实验 数值仿真 蛋白质与氨基酸当前技术难以实现鲜味肽的高通量筛选与标准化评价。此外，鲜味受体激活所涉及的构象机制尚未完全阐明，极大地限制了鲜味肽的进一步发展。因此，本文系统综述了鲜味肽的呈味特性、功能特性、高效制备技术、评价方法及其味觉传导机制。多组学技术、分子模拟，尤其是深度学习在鲜味肽高通量筛选中展现出显著优势。此外，细胞与动物模型、味蕾生物传感器及脑电图技术是评价鲜味肽呈味特性的有效方法。通过异源表达获得完整的鲜味受体，并结合冷冻电镜、单分子FRET、三维变异性分析、多光谱技术以及先进的分子动力学模拟，将有助于深入理解鲜味肽与受体的结合机制。本综述为食品工业中鲜味肽的开发、利用与健康化应用提供了新方向。
-
智能食品质量监测：一种用于稳健牛肉质量评估的混合扩张卷积网络和BiLSTM-MSVM模型
查看原文
2025
Food Control
中科院一区JCR一区
Vincent Vianncy & Natesan Gobalakrishnan
计算机标签
深度学习 分类/鉴别/等级评定 时序传感器/物联网数据食品标签
畜肉 特征风味 光谱/色谱/质谱等分析方法牛肉是全球广泛消费的食品。它含有大量蛋白质和脂肪，因此不能长期储存。确保牛肉质量是满足顾客需求的重要措施。为解决人工牛肉质量分析耗时过长的问题，近年来开始使用一种称为电子鼻的设备，该设备包含多个传感器，用于检测牛肉释放的挥发性气体。为此，本文提出了一种结合扩张卷积网络、双向长短期记忆网络和多类支持向量机的系统，基于四种标准品质对牛肉质量进行评估。该系统使用“不同部位牛肉的电子鼻”数据集进行评估。在该系统中，采用离散小波变换噪声过滤技术对传感器采集的数据进行预处理。然后，使用一维精细卷积网络从预处理数据中提取最优特征。接下来，使用混合双向长短期记忆-多类支持向量机架构对这些特征进行分类。评估结果表明，所提模型达到了98.74%的准确率、98.24%的精确率、97.91%的召回率、98.07%的F1分数和99.32%的特异性。在训练和测试效率方面，该模型均显著优于现有模型，训练和测试时间分别减少至38分钟和3.8分钟。这表明所提模型在牛肉质量评估方面具有优越性。
-
用于农产品内外品质检测的集成多模态柔性传感器与人工智能驱动的融合建模
查看原文
2025
Trends in Food Science & Technology
中科院一区JCR一区
Zongxian Wang, Chaoyang Jia, Weizhong He, Xiaoshuan Zhang & Huanhuan Feng
计算机标签
机器学习/统计学习 深度学习 分类/鉴别/等级评定 定量预测/回归分析 多模态/融合数据食品标签
智能/指示型包装 包装系统中的监测与标签应用背景：传统的质量检测方法往往受限于设备僵化带来的灵活性不足、单模态准确性较低以及内外部质量分离评估等问题。近年来，多模态柔性传感器和人工智能（AI）技术的进步提供了一种变革性的方法，能够实现对产品内外部质量属性的无损、连续且精确的监测。这些创新对于优化农产品质量管理、减少浪费以及保障质量安全至关重要。
研究范围与方法：本综述系统总结了多模态柔性传感器和人工智能驱动的融合建模在农产品质量检测领域的最新进展。综述概括了有关监测微环境和质量参数的柔性传感器在设计、功能、制造及信号传输方面的近期研究。此外，本综述还重点介绍了基于人工智能的数据融合框架及其在评估农产品内外部质量属性中的应用。同时，本文还探讨了当前存在的挑战和未来的发展前景，为农产品质量检测领域的进一步研究和实际应用提供指导。
主要发现与结论：多模态柔性传感器和人工智能驱动的融合建模在推动农业质量检测发展方面具有巨大潜力。这些技术能够实现对物理、化学和生物指标的实时监测，显著提高了整个供应链中质量评估的准确性、可靠性和可追溯性。人工智能算法通过揭示复杂的相关性和预测质量演变趋势，进一步增强了数据解读能力。这些都将推动农产品质量检测向更高智能化和精准化的方向转变。 -
基于高光谱成像和自动化可解释机器学习监测羊肉脂质与蛋白质氧化损伤
查看原文
2025
Food Research International
中科院一区JCR一区
Weiguo Yi, Xingyan Zhao, Xueyan Yun, Songlei Wang & Tungalag Dong
计算机标签
机器学习/统计学习 深度学习 模型可解释性 定量预测/回归分析 高光谱/多光谱光谱食品标签
畜肉 氧化、褐变等化学变化 过程监测与在线检测 光谱/色谱/质谱等分析方法目前，利用高光谱成像（HSI）结合机器学习（ML）检测脂质和蛋白质氧化的方法需要数据科学家和领域专家的参与来调整模型架构和优化超参数。此外，预测模型在预测结果和决策过程方面缺乏可解释性。本研究针对经过不同冻融循环处理的羊肉样本的可见-近红外高光谱图像，开发了ML、自动化机器学习（AutoML）和自动化深度学习（AutoDL）模型，以评估在无需人工干预的情况下构建脂质和蛋白质氧化预测模型的可行性。研究使用SHapley Additive exPlanations（SHAP）方法来解释预测模型。结果表明，AutoDL获得了脂质氧化（R2p = 0.9021，RMSEP = 0.0542 mg/kg，RPD = 3.3624）和蛋白质氧化（R2p = 0.8805，RMSEP = 3.8065 nmol/mg，RPD = 3.0789）的有效预测模型。AutoML驱动的堆叠集成模型进一步提高了模型的泛化能力，预测脂质和蛋白质氧化的R2p分别达到0.9237和0.9347。通过SHAP确定的重要波长与光谱分析结果高度一致，并且该分析还确定了这些重要波长对模型输出影响的大小和方向。最后，对羊肉在不同冻融循环中脂质和蛋白质氧化的变化进行了可视化。研究表明，HSI、AutoML和SHAP的结合可以在无需人工协助的情况下，生成高质量的可解释模型，用于监测羊肉的脂质和蛋白质氧化损伤。
-
一种微流控纸质荧光传感器，集成智能手机平台，实现现场快速检测氧化乐果农药
查看原文
2025
Food Chemistry
中科院一区JCR一区
Shuai Li, Jingkai Zhao, Junfeng Wu, Ling Wang, Chuanan Yao, Jiandong Hu & Hao Zhang
计算机标签
智能手机/其他 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
化学污染物本文研发了一种将荧光微流控纸基试纸与便携式智能手机传感平台相结合的新型方法，用于快速、灵敏地检测氧化乐果农药。该微流控纸基试纸的检测机理基于氧化石墨烯（GO）对花菁3（Cy3）标记适配体（Cy3-APT）的荧光猝灭效应。当体系中存在氧化乐果时，Cy3标记适配体从氧化石墨烯表面脱离，荧光信号显著恢复，可通过智能手机传感平台实现可视化检测。利用内置预训练卷积神经网络模型的自研应用软件对图像进行分析，在氧化乐果浓度0~50纳摩尔每升范围内，回归系数高达0.9964。该智能手机检测平台可在10分钟内实现实际样品中氧化乐果农药的现场快速检测，检测结果与标准检测方法具有良好的一致性。综上，所构建的微流控纸基荧光传感器结合智能手机传感平台，有效提升了对有机磷农药的检测性能。
