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 1098 条结果
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利用近红外光谱便捷预测食用玫瑰花瓣在红外干燥过程中的抗氧化活性
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2022
Food Chemistry
中科院一区JCR一区
计算机标签
偏最小二乘法 深度学习 定量预测/回归分析 红外/拉曼光谱数据食品标签
食用花卉 物理辅助加工 光谱/色谱/质谱等分析方法本研究采用 红外干燥（IRD） 技术对玫瑰花瓣进行脱水处理，以提升干燥效率并保留产品品质。研究建立了一种用于预测红外干燥过程中玫瑰花瓣抗氧化能力的方法，检测指标包括 DPPH、ABTS 自由基清除能力与三价铁离子还原抗氧化能力（FRAP）。
研究采用 偏最小二乘回归（PLSR）和反向传播人工神经网络（BP-ANN） 建模，构建近红外（NIR）光谱与抗氧化能力之间的关联模型。模型拟合结果表明，基于近红外光谱数据预测红外干燥期间玫瑰花瓣的 DPPH、ABTS 自由基清除能力及 FRAP 值时，BP-ANN 模型的预测准确度高于 PLSR 模型。
结果表明，近红外光谱参数结合多元校正方法，搭配适宜的数学模型，可可靠地预测红外干燥玫瑰花瓣的抗氧化能力。 -
手持式近红外光谱仪与机器学习方法在工业糖生产多过程阶段监测中的应用
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2022
Food Chemistry
中科院一区JCR一区
计算机标签
偏最小二乘法 支持向量机 定量预测/回归分析 红外/拉曼光谱数据食品标签
糖、焙烤与糖果制品 过程监测与在线检测 光谱/色谱/质谱等分析方法 碳水化合物与糖类本研究旨在评估便携式近红外（NIR）光谱仪在制糖工业生产各环节中，建立校正模型以定量测定锤度（Brix）与蔗糖分（Pol）的应用性能。由于样品来源于两个榨季，存在较强的变异性，研究分别采用透射模式与漫反射模式采集近红外光谱。建模方法上，考察了偏最小二乘法（PLS）、结合变量筛选的 PLS，以及支持向量机回归（SVR），其中 SVR 用于处理数据中的非线性关系。
整体结果表明，SVR 模型表现最优：透射模式下，锤度与蔗糖分的预测均方根误差（RMSEP）分别为 0.59%、0.69%（质量分数）；漫反射模式下则分别为 1.44%、2.44%（质量分数）。基于透射光谱的模型结果，与文献中采用台式仪器的报道水平相当，凸显出便携式光谱仪成本更低、使用更简便的优势。 -
侧甲基对β-胡萝卜素结构和振动性质的影响：以丁二烯和异戊二烯为例
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2022
Food Chemistry
中科院一区JCR一区
计算机标签
设计/生成与推荐 机器学习/统计学习食品标签
光谱/色谱/质谱等分析方法 花青素与类胡萝卜素本文以反式丁二烯与反式异戊二烯这两种中等大小分子为研究对象，报道了甲基对 β- 类胡萝卜素分子结构与振动光谱性质影响的理论研究。以反式 - 1,3 - 丁二烯和反式 - 异戊二烯作为 β- 类胡萝卜素的最小结构基元，采用包含相关一致基组与极化一致基组的密度泛函理论（DFT） 进行计算，并通过非线性最小二乘法拟合，在完全基组极限（CBS）下对其分子结构与简谐振动频率进行估算。
使用 B3LYP、BLYP 密度泛函结合大基组得到的优化构型与简谐频率，可通过一种计算效率显著更高的方法精准重现，该方法采用了新近改进的 STO (1M)-3G 斯莱特型基组。将优选的密度泛函分别与 STO (1M)-3G 和 6-311++G 基组组合，同样可成功预测 β- 胡萝卜素的分子结构与简谐振动频率。
本研究证实，所采用的理论计算层级可推广应用于包含 β- 类胡萝卜素在内、存在于多种天然食品中的更大分子体系。该分子模拟方案适用于食品中生物活性化合物的研究，能够更深入揭示其在生物体内的功能机制，而这些功能与其分子结构和光谱性质直接相关；该方法还可基于各类食品基质中 β- 类胡萝卜素的谱峰归属，为实验定性分析提供理论支撑。 -
基于化学计量学方法研究商业单甘油酯诱导的菜籽油凝胶化
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2022
Food Chemistry
中科院一区JCR一区
计算机标签
机器学习/统计学习 深度学习 定量预测/回归分析 红外/拉曼光谱数据食品标签
植物油 品质、结构与理化性质 光谱/色谱/质谱等分析方法 脂质与脂肪酸市售富含单甘酯（MGs）的油脂胶凝剂是酰基甘油酯构成的复杂混合物，其胶凝性能随所用基础油种类与胶凝剂浓度的不同而发生变化。本研究建立了一套化学计量学方法，用以识别胶凝过程中的关键影响参数。研究采用气相色谱（GC）与核磁共振（NMR）技术对混合物中的脂肪酸及酰基甘油酯组分进行定性解析，并定义了相应分析参数；通过计算特定酰基甘油酯类群与组分比例，实现分析结果的简化归纳。
为确定关键分析参数，本研究将人工神经网络应用于 定量结构 - 性质关系（QSPR） 研究，关联经流变学振荡实验测定的胶凝性能参数。结果表明：低胶凝剂浓度下，富含 C16:0 的单甘酯与特征异构体比例均对储能模量G′存在正向促进作用；高浓度条件下，富含 C18:0 的酰基甘油酯与不饱和 / 饱和脂肪酸比例对G′呈正向影响。与之相反，低浓度下富含 C18:0 的酰基甘油酯对G′的提升作用较弱。 -
使用近红外光谱和数字图像量化与认证面包用小麦粉中木薯淀粉含量的可行性研究
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2022
Food Chemistry
中科院一区JCR一区
计算机标签
偏最小二乘法 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
小麦 食品安全与风险评估 光谱/色谱/质谱等分析方法本研究开展了一项可行性探究，采用近红外光谱（NIR）与化学计量学辅助彩色直方图分析系统（CACHAS），对小麦粉中木薯淀粉含量进行定量测定与真伪鉴别。针对无添加剂的标准小麦粉，偏最小二乘法（PLS）预测结果为：预测相关系数rpred=0.977，预测均方根误差RMSEP=1.826 mg・kg⁻¹；对于含食品添加剂的商品小麦粉，所得rpred=0.995，RMSEP=1.004 mg·kg⁻¹。
此外，采用数据驱动软独立建模分类法（dd-SIMCA）对标准小麦粉分别建模时，NIR 与 CACHAS 的预测性能相近，可对所有目标样品进行真伪鉴别，并能正确识别出疑似掺假的样品；但该方法在商品小麦粉上未得到理想结果。综上，近红外光谱更适用于完成精准的定量与定性分析，而 CACHAS 仅可作为一种备选的初步筛查手段。
