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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通过数据驱动探索组合突变空间实现 (R)-转氨酶 AcTA 活性与热稳定性协同进化
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2026
Journal of Agricultural and Food Chemistry
中科院一区JCR一区
Lei Xing, Weixian Luo, Xinxin Zhang, Xinwen Liu, & Guochao Xu
计算机标签
机器学习/统计学习 设计/生成与推荐 合成/仿真数据为主食品标签
复合/即食/餐饮食品 营养与生物功能 蛋白质与氨基酸光学活性 (R)-胺是多种农用化学品和食品相关生物活性化合物的重要构件。为构建高效合成 (R)-胺的生物催化路线，研究通过计算指导虚拟筛选鉴定出来自 Aspergillus caelatus 的高性能 (R)-转氨酶 AcTA。研究进一步利用定向进化和机器学习的优势，开发了组合突变数据驱动探索框架 DECM，用于在全局组合突变景观中协同优化活性和热稳定性。共实验测试 25 个组合变体，其中 18 个相较野生型性能提升。变体 M3（H113F/V145C/T272S）的 kcat/KM 提高 5.6 倍，在 40 °C 下半衰期延长 10.2 倍，并可在 45 °C 下实现超过 98.0% 的转化率。分子动力学模拟提供了 M3 活性和热稳定性增强的结构证据。结果证明 DECM 可有效探索组合突变并加速定向进化。
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利用拉曼-红外融合和基于注意力的 LSTM 模型无损评估罗非鱼质构
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2026
Food Control
中科院一区JCR一区
Yiling Zhang, Xuekai Gao, Shahbaz Gul Hassan, Caijian Xie, Tonglai Liu, Shuangyin Liu, & Longqin Xu
计算机标签
循环神经网络 特征工程与选择策略 定量预测/回归分析 多模态/融合数据 高光谱/多光谱光谱食品标签
鱼肉 质构与流变性质 营养与生物功能 光谱/色谱/质谱等分析方法 显微与成像技术随着消费升级趋势增强，消费者对脆肉罗非鱼品质的需求已从基本营养供给逐渐转向更高层次的感官体验，人们迫切需要一种快速高效的方法来评价罗非鱼质构特性。本研究提出了一种无损评估方法，用于评价不同解剖部位和不同体重罗非鱼的质构特性。研究将拉曼光谱、红外高光谱成像与化学计量学技术结合，用于评估脆度、弹性、咀嚼性和内聚性等关键质构参数。研究构建了基于注意力机制的长短期记忆网络，并结合 ElasticNet 特征选择和中层数据融合，以高精度建立光谱反射数据与质构属性之间的关系。对于脆度、弹性、咀嚼性和内聚性，模型 Rp2 分别为 0.98、0.98、0.98 和 0.99，RMSEP 分别为 51.96、0.01、14.53 和 0.02，RPD 分别为 7.36、6.95、7.66 和 8.53。结果表明，该方法具有优异的预测能力。双光谱模态融合为统一饲养条件下罗非鱼不同身体部位质构差异评价提供了稳健的无损解决方案，在食品质量评估实际应用中具有显著潜力。
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推进数字深度：面向采后食品供应链质量管理的 AI 增强三维重建
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2026
Postharvest Biology and Technology
中科院一区JCR一区
Yuqiao Ren, Tong Lei, Weihao Meng, Da-Wen Sun, & Dimitrios Argyropoulos
计算机标签
机器学习/统计学习 分类/鉴别/等级评定 可见光/RGB/视频数据 时序传感器/物联网数据食品标签
新鲜蔬菜 品质、结构与理化性质 加工与新加工技术 显微与成像技术传统基于计算机视觉的质量感知缺乏深度信息，限制了其在采后供应链可靠食品质量管理中的应用。三维重建技术能够捕获详细的表面几何信息和内部结构信息，用于可靠的无损质量检测。结合新兴人工智能技术，基于三维数据的自适应管理为下一代采后质量管理带来潜力。本综述分析了 2015-2025 年期间 90 篇主要相关研究，涵盖高通量三维在线检测、高分辨率断层成像、便携式三维传感以及 AI 驱动三维重建技术。采后供应链应用场景主要分布于采后处理（33 篇）、制造（29 篇）、配送（15 篇）和消费（13 篇）。其中，水果和蔬菜产品研究最为集中，突出了三维重建在此类产品中的适用性和潜在优势。此外，多种三维重建技术已在采后评价中得到验证，其中 X 射线 CT 在采后处理、制造和配送环节占主导地位，便携式 RGB 成像设备则在消费环节应用最为突出。相关三维重建分析正从几何驱动转向 AI 增强分析与管理，显示出三维重建技术在智能化、可追溯和可持续采后供应链质量管理中的作用日益增强。未来，通过整合数字孪生、物联网和区块链技术，有望在全球食品供应链中构建透明、防篡改的质量追溯与控制系统。
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基于卷积神经网络的图像分类用于解析高压均质诱导的燕麦细胞结构破碎机制
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2026
Food Research International
中科院一区JCR一区
Eva Ransmark, Essi Åkerfeldt, Xintian Liu, Hanne Sørensen, Federico Gómez Galindo & Andreas Håkansson
计算机标签
卷积神经网络 分类/鉴别/等级评定 可见光/RGB/视频数据 质构/流变/感官数据食品标签
杂粮 其他饮料 非热加工技术 微观结构与成像 显微与成像技术 其他理化与结构表征高压均质机被用于饮料加工过程中破碎燕麦细胞聚集体。目前，其破碎机理仍不甚明确。部分原因在于，以往研究要么仅依据单个显微图像得出结论，要么在测量聚集体特性时未考虑细胞与组织形态的多样性。本研究将不同均质条件下的实验与静态图像分析、自动颗粒识别以及卷积神经网络（CNN）相结合，定量研究不同燕麦细胞形态对高压均质作用的响应。该卷积神经网络可追踪七种不同细胞组织形态的演变过程。均质作用会导致七种形态均发生破碎，但不同细胞形态对破碎的敏感程度存在差异，这一点可从不同类别颗粒相对百分比的变化中得以体现。更具体地说，Ⅰ类（可能为糊粉细胞簇）是预混液中最常见的大颗粒类别，而均质处理后Ⅶ类（可能为果皮细胞簇）占据主导地位。针对不同均质次数下粒径分布演变的研究表明，其破碎机理存在差异。从方法学角度而言，本研究为未来结合显微观测的直观性与定量技术优势的相关研究开辟了新路径。
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基于 GC-MS 代谢组学的牛肉腐败标志物时间进程追踪：关联机器学习识别挥发物与理化品质下降
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2026
LWT
中科院一区JCR一区
Qiqi Di, Jiachen Lv, Hongman Hou, Jingran Bi, Hongshun Hao, & Gongliang Zhang
计算机标签
随机森林 分类/鉴别/等级评定 红外/拉曼光谱数据 组学数据食品标签
畜肉 食品安全与风险评估 质构与流变性质 光谱/色谱/质谱等分析方法 常规理化指标测定 含硫植物化合物冷鲜牛肉因质构嫩、风味良好和营养价值高而受到消费者重视。然而，其易受微生物污染并发生腐败，导致货架期有限。本研究评价了冷鲜眼肉在 4 摄氏度下贮藏 0、3、6、9 和 12 天期间的品质变化。研究采用气相色谱-质谱鉴定出 140 种挥发性代谢物。通过方差分析和随机森林算法，筛选出 20 种差异丰度代谢物，如 trimethylamine、undecanone 和 2,3-dimethylpyrazine。代谢通路富集分析表明，硫代谢、苯丙氨酸代谢和烟酸/烟酰胺代谢在眼肉腐败中发挥核心作用。相关分析进一步阐明了品质指标与关键挥发性代谢物之间的关系。总菌落数与 2,3-dimethylpyrazine 和 2-(methylthio) acetaldehyde 强正相关，而与 2,6,10-trimethyltridecane 和 2-methyldecane 强负相关（|r| > 0.8）。6-Methylindole 与 pH、硫代巴比妥酸反应物和挥发性盐基氮强正相关（|r| > 0.86）。这些结果为理解冷藏期间牛肉品质演变提供了重要依据。
