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 1098 条结果
-
卷积神经网络在南岩龙虾供应链中的分级应用
查看原文
2020
Food Control
中科院一区JCR一区
计算机标签
卷积神经网络 图像分割网络 分类/鉴别/等级评定 定量预测/回归分析 可见光/RGB/视频数据食品标签
甲壳类 质量管理与追溯系统 显微与成像技术南部岩龙虾（SRL）是澳大利亚经济中重要的出口商业渔业品种，每年为该国创造2.5 亿澳元的经济价值。然而，该产业面临食品安全与产品掺假等多重风险，亟需构建高效的溯源体系。相较于现有基于标签的追踪系统，生物特征识别技术安全性更优，被视为可行解决方案。
本文阐述了如何将 卷积神经网络（CNN） 与图像处理技术相结合，为南部岩龙虾供应链构建自动化分级方案。该研究是整套低成本生物特征识别溯源体系研发的核心环节，整套体系旨在实现龙虾从捕捞到餐桌的全供应链追踪。本研究借助卷积神经网络，在已有龙虾分级研究基础上优化升级，旨在建立可靠、灵活的溯源方法，以适配多样化的供应链场景。
该方法采用预训练的 Mask-RCNN 模型，从龙虾图像中提取感兴趣区域；依托模型的深度学习能力，可自动分割出龙虾头胸甲区域，进而计算尺寸、重量、色泽等分级指标，同时为后续龙虾个体识别研究生成高质量输入数据集。
研究在龙虾加工厂采集的大规模图像数据集上完成方法验证，并在移动应用环境中进行测试，证实了该方法的有效性。本研究成果为构建完整的南部岩龙虾产品生物特征溯源体系提供了关键支撑。 -
基于X射线CT与机器学习的梨果实内部质量无损检测研究
查看原文
2020
Food Control
中科院一区JCR一区
计算机标签
机器学习/统计学习 缺陷/异物检测与定位 可见光/RGB/视频数据食品标签
新鲜水果 品质、结构与理化性质 显微与成像技术为维持鲜梨采后品质、实现全年优质果品供应，生产中常采用可控供应链与长期贮藏技术。但在贮藏期间，若贮藏条件欠佳，果实易发生内部生理失调病变，且这类病害通常无外部表观症状，现有商用品质分级系统无法对其进行可靠、无损的检测。
本研究提出将特征提取算法、支持向量机与 X 射线计算机断层扫描（X-ray CT）相结合，成功实现对康伦斯（Conference）与赛普纳（Cepuna） 梨品种内部病变的无损检测。依据品种与所用特征数量的不同，分类模型对病果与健康果的区分准确率为 90.2%～95.1%；同时模型取得较低的假阳性率与假阴性率，分别介于 0.0%～6.7% 和 5.7%～13.3%。
基于康伦斯梨数据训练的分类模型可有效迁移应用于赛普纳梨，表明该方法对其他梨品种同样具备泛化能力。随着软硬件技术持续发展，检测速度不断提升、设备成本逐步降低，该方法可落地应用于工业场景，例如在线平移式 X 射线 CT 检测线。 -
手持式近红外光谱与机器学习技术集成用于鸡肉真实性的“测量与监测”研究
查看原文
2020
Food Control
中科院一区JCR一区
计算机标签
偏最小二乘法 支持向量机 深度学习 分类/鉴别/等级评定 红外/拉曼光谱数据食品标签
禽肉 质量管理与追溯系统 光谱/色谱/质谱等分析方法本研究将便携式手持式近红外（NIR）光谱技术与前沿分类算法相结合，建立了一套高效的鸡肉真伪鉴别方法。研究结果表明，利用近红外光谱不仅可以区分鲜肉与解冻肉，还能以较高准确率根据肉鸡养殖条件对鸡胸肉进行正确分类。
在所有试验中， 随机子空间判别集成算法（RSDE） 的性能均显著优于偏最小二乘判别分析（PLS-DA）、人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）等常用分类方法，分类准确率超过 95%。本研究证实，手持式近红外光谱结合机器学习算法，可作为一种实用、快速、无损的检测工具用于鸡肉真伪鉴别。
通过对比并组合不同的近红外光谱采集方案（即透过包装检测与直接接触肉样检测），本研究展示了该技术可供普通消费者与食品监管部门使用，用于核验包装鸡胸肉的真伪与来源的应用潜力。 -
利用激发-发射矩阵荧光与化学计量学方法快速检测芝麻油的真实性与掺假
查看原文
2020
Food Control
中科院一区JCR一区
计算机标签
偏最小二乘法 支持向量机 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/质谱等分析方法芝麻油（SO）属于高品质食用油，价格高于其他食用油脂，因而成为经济利益驱动型掺假的目标。本研究采用基于 激发 - 发射矩阵荧光（EEM） 与化学计量学的方法，实现芝麻油的快速判别与真伪鉴定。
首先通过 五因子交替三线性分解（ATLD） 模型，初步完成食用油样品中荧光组分的表征，获取具有实际化学意义的特征信息；随后采用线性判别分析（LDA）、偏最小二乘判别分析（PLS-DA）、支持向量机（SVM）、展平偏最小二乘判别分析（UPLS-DA）四种化学计量学方法，分别构建两类模型：模型 1 用于芝麻油与其他食用油的区分判别，模型 2 用于芝麻油及掺伪芝麻油的真伪鉴定。所有模型均取得良好的分类效果。
二阶校正算法（ATLD）与模式识别算法（LDA、PLS-DA、SVM）联用，既实现了食用油中组分的表征，又完成了掺伪芝麻油的快速检测。该方法快速准确、样品前处理简便，可用于高品质食用油的真伪鉴定与掺假检测。 -
振动光谱与化学计量学工具用于山羊奶真实性鉴别与安全控制提升
查看原文
2020
Food Control
中科院一区JCR一区
计算机标签
偏最小二乘法 K-近邻 主成分分析/判别分析 分类/鉴别/等级评定 红外/拉曼光谱数据食品标签
液态乳 食品安全与风险评估 光谱/色谱/质谱等分析方法山羊乳是食品掺假的高发目标，而近红外光谱技术（NIRS）已被成功应用于食品掺假鉴别。本研究旨在利用近红外光谱构建多元分类模型，用于山羊乳中掺假物的检测。
研究采用主成分分析（PCA）、控制图、k 近邻算法（k-NN）、偏最小二乘判别分析（PLS-DA）及类比软独立建模（SIMCA），对分别掺入水、尿素、牛乳清、牛乳的山羊乳样品进行检测。掺假体积分数设置为 0（对照组）、1%、5%、10%、15%、20%，共制得 300 份对照样品与 300 份掺假样品。
控制图可在 95% 置信水平下区分真品与掺假样品；PLS-DA 效果优于 k-NN 与 SIMCA，在建模校正、交叉验证及预测集中均实现 100% 的灵敏度与特异性。因此，近红外光谱结合 PLS-DA 模型可有效应用于山羊乳掺假相关的安全管控检测。
