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 276 条结果
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便携式近红外光谱仪结合机器学习技术分类亚临床乳腺炎牛奶的研究
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2024
Food Control
中科院一区JCR一区
Erik da Silva Pereira, J.P. Cruz-Tirado, Bruna Lourenço Crippa, Rafaela Martins Morasi, Jaqueline Milagres de Almeida, Douglas Fernandes Barbin, Sylvio Barbon Junior, & Nathalia Cristina Cirone Silva
计算机标签
机器学习/统计学习 偏最小二乘法 支持向量机 随机森林 分类/鉴别/等级评定 红外/拉曼光谱数据食品标签
液态乳 品质、结构与理化性质 食品安全与风险评估 光谱/色谱/质谱等分析方法 传统统计分析与回归牛乳是人类饮食中一种传统食品。但奶牛罹患隐性乳房炎后，会破坏牛乳的营养成分，同时对消费者健康构成威胁。本研究旨在探究利用便携式近红外光谱仪（NIRS），将其作为筛查隐性乳房炎污染牛乳的检测方法的可行性。实验所用牛乳样本集的构成高度复杂，涵盖两个季节（冬季、夏季）、两个年份（2021 年、2022 年）、巴西五个地理产区（戈亚斯州、帕拉州、帕拉伊巴州、圣保罗州及圣卡塔琳娜州），且奶牛饲喂模式存在差异。研究人员采用主成分分析（PCA）、偏最小二乘判别分析（PLS-DA），以及随机森林（RF）、支持向量机（SVM）等机器学习模型，对采集到的样本光谱数据进行分析。主成分分析结果表明，隐性乳房炎牛乳与健康牛乳样本的聚类差异，与乳糖含量的变化密切相关。这一现象在偏最小二乘判别分析中同样得到验证，该模型检测隐性乳房炎牛乳的准确率达 78%，而随机森林和支持向量机模型的准确率均为 62%。不过，随机森林模型检测乳房炎牛乳样本的灵敏度（召回率）更高，达到 78%；支持向量机模型则在识别健康牛乳样本方面表现突出，准确率达 81%。此外，研究证实，利用孤立森林算法剔除异常样本后，基于近红外光谱数据构建的随机森林与支持向量机模型性能显著提升，其精确率最高可提升 25%。综上，便携式近红外光谱仪有望作为乳品行业筛查隐性乳房炎牛乳的检测手段。
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基于采后储存期‘jukhyang’和‘Merry Queen’草莓挥发性有机化合物的储存时长机器学习预测
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2024
Postharvest Biology and Technology
中科院一区JCR一区
Eunsu Do, Mingyeong Kim, Da-Yeong Ko, Mijeong Lee, Cheolgyu Lee & Kang-Mo Ku
计算机标签
其他深度学习结构 偏最小二乘法 随机森林 智能手机/其他 定量预测/回归分析食品标签
新鲜水果 货架期预测与品质劣变动力学 其他品质相关性质草莓（Fragaria × ananassa Duch.）是一种广受欢迎的园艺作物，以其独特的口感和风味而闻名。为了建立一个准确的草莓新鲜度预测模型，研究人员对完全成熟的‘竹香’和‘欢乐女王’草莓的比色数据、总可溶性固形物、可滴定酸度和挥发性有机化合物（VOCs）进行了研究。在冷藏（10°C，相对湿度79%）0、4、8和12天后进行了数据测量。虽然常规的质量决定因素在储存期间变化细微，但大量的挥发性有机化合物代谢物数据被证明足以构建草莓新鲜度预测模型。在评估的算法中，包括正交偏最小二乘（OPLS）、随机森林、偏最小二乘（PLS）回归和人工神经网络多层感知器（MLP），多层感知器算法的准确率最高。利用25种挥发性有机化合物的变化，开发了一个多层感知器模型，测试集的R²为0.999，准确率较高。1-己醇、甲苯、异戊酸乙酯、丙酸乙酯和异戊醇等化合物被确定为多层感知器新鲜度预测模型的重要生物标志物。这些发现凸显了挥发性有机化合物作为预测储存期间草莓新鲜度关键指标的潜力。
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改进的DCGAN模型：基于高光谱图像的哈密瓜农药残留识别数据增强方法
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2024
Food Control
中科院一区JCR一区
Haibo Tan, Yating Hu, Benxue Ma, Guowei Yu, & Yujie Li
计算机标签
深度学习 支持向量机 随机森林 生成对抗网络 分类/鉴别/等级评定 高光谱/多光谱光谱食品标签
新鲜水果 食品安全与风险评估 化学污染物 光谱/色谱/质谱等分析方法由于农药的不规范使用，哈密瓜农药残留问题日益引发关注，这一现象已构成潜在的食品安全隐患。因此，建立一套哈密瓜农药残留的快速无损检测方法迫在眉睫。本研究采用短波红外高光谱成像技术（SWIR-HSI）开展哈密瓜农药残留鉴别研究。针对不同农药残留类型的哈密瓜光谱数据集，提出一种基于改进型深度卷积生成对抗网络（DCGAN）的数据增强方法以扩充样本量。研究引入最近邻分类器（1-NN）对生成光谱的质量进行评估，以此确定模型的最优训练轮次。通过决策树（DT）、随机森林（RF）及支持向量机（SVM）三种常用分类器，验证了改进型 DCGAN 算法的有效性。结果表明，改进型 DCGAN 可不同程度提升三类分类器的检测性能：决策树、随机森林与支持向量机的准确率分别提升 13.13%、7.50% 和 11.25%；其中支持向量机模型的检测准确率最高，达 93.13%。上述研究结果证实，短波红外高光谱成像技术结合基于改进型深度卷积生成对抗网络的数据增强方法，在哈密瓜农药残留检测领域具有良好的应用前景。
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美国与以色列初榨橄榄油化学组分与感官特性的关系：缺陷预测模型的开发
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2024
Journal of Agricultural and Food Chemistry
中科院一区JCR一区
Mario V. Calatayud, Xueqi Li, Arnon Dag, Ofir Benjamin, Zipora Tietel, Juan J. Polari, Isaac Zipori & Selina C. Wang
计算机标签
随机森林 分类/鉴别/等级评定 定量预测/回归分析食品标签
植物油 感官科学与消费者研究 氧化、褐变等化学变化 光谱/色谱/质谱等分析方法 脂质与脂肪酸 多酚与黄酮维珍橄榄油（VOO）的质量是由化学参数和感官参数共同决定的。化学参数是客观的，通过仪器测量得出，而感官质量评估则基于人工小组进行，这可能会存在主观性、重复性较差、易疲劳以及需要长时间且成本高昂的培训等问题。通过训练有素的小组可以尽量减少品尝偏差，但将人类用作测试工具不可避免地会受到各种心理偏差、刺激因素和延续效应的影响。本研究的目的是评估有助于现有人工小组评估 VOO 感官特性的仪器方法，并利用来自美国和以色列的 VOO 样本开发基于化学的感官特性预测模型。我们的结果表明，油脂酸败与化学成分含量高度相关；1-戊烯-3-酮、3-己烯-1-醇、（E）-2-戊醛和 1-辛烯-3-醇是与酸败缺陷相关的主要挥发性物质（这些化合物的浓度较低）。积极的感官特性，如果香，与 1-乙酰氧基皮诺树脂醇和己醛有关，而苦味则与皮诺树脂醇（橄榄苦苷的醛形式）以及橄榄苦苷的二醛形式相关。随机森林模型表明，芦丁、（E）-2-己烯醛、1-戊烯-3-酮和 C18：0 是预测橄榄油样本中感官缺陷发生的最有效指标。换句话说，当这些化合物低于或高于某一阈值时，感官小组更有可能发现诸如酸败之类的缺陷。
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赋能可解释人工智能的物联网多传感器系统用于实时牛奶掺假检测
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2024
Food Control
中科院一区JCR一区
Kashish Goyal, Parteek Kumar & Karun Verma
计算机标签
机器学习/统计学习 随机森林 模型可解释性 分类/鉴别/等级评定 时序传感器/物联网数据食品标签
液态乳 食品安全与风险评估 常规理化指标测定 蛋白质与氨基酸 脂质与脂肪酸 碳水化合物与糖类针对牛奶掺假危害牛奶营养完整性与消费者健康这一突出问题，本文提出了一套创新性的人工智能物联网多传感器系统。牛奶作为关键营养来源，其消费量日趋增长，这就要求我们采取严格措施保障牛奶的安全性与品质。传统掺假检测方法存在诸多局限，因此亟需开发一套自动化的先进检测方案。该系统集成了多种可实现实时检测的传感器，可监测酸碱度（pH）、电导率（EC）、温度、气体参数及挥发性有机化合物（VOC）参数；同时还能检测牛奶样品中的关键成分指标，包括脂肪、蛋白质、非脂乳固体（SNF）、乳糖及比重值。针对尿素、淀粉、碳酸氢钠、麦芽糊精与甲醛这几种特定掺假物质，研究采用基于机器学习的集成算法技术开展分类检测。该集成算法的性能优于随机森林（RF）、轻量级梯度提升机（Light GBM）、极端随机树分类器等传统算法，在牛奶数据集的掺假物质检测任务中，准确率高达 96%。本研究的核心贡献在于开发了一款基于物联网的数据采集装置，该装置可与传感器系统无缝集成，实现高效精准的检测。此外，研究还采用可解释人工智能（XAI）技术对所提模型的输出结果进行分析，并借助沙普利可加性解释（SHAP）分析框架阐明集成模型的决策过程，从而提升检测结果的可解释性。这套人工智能物联网多传感器系统凭借其实时监测能力与精准分类性能，成为解决牛奶掺假问题的极具前景的方案，有望推动乳制品行业完善牛奶质量管控措施。该系统能够快速检测并分类各类掺假物质，对于解决牛奶品质受损这一普遍问题具有重要意义，进而保障消费者健康，维护行业诚信。
