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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高光谱成像、化学计量学、特征选择和机器学习，用于快速、无损检测和量化研磨和速溶阿拉比卡咖啡中的罗布斯塔掺假
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2026
Food Control
中科院一区JCR一区
Derick Malavi, Katleen Raes, & Sam Van Haute
计算机标签
深度学习 支持向量机 定量预测/回归分析 高光谱/多光谱光谱 红外/拉曼光谱数据食品标签
咖啡饮料 食品安全与风险评估 其他安全问题 光谱/色谱/质谱等分析方法 显微与成像技术由于光谱特征重叠和基质复杂性增加，检测咖啡掺杂，特别是速溶咖啡中的掺杂仍然具有挑战性。本研究评估了近红外高光谱成像（ NIR-HSI ，900-1700 nm ）与化学计量和机器学习相结合，用于地面和速溶咖啡中罗布斯塔掺假的分类（认证）和回归（定量）。分析工作流程包括光谱预处理（ MSC ，SNV ，Savitzky-Golay导数） ，基于PCA的降维以及使用Boruta和遗传算法递归特征消除（ GA-RFE ）的特征选择。t-SNE应用于探索性可视化，而类不平衡则使用成本敏感学习和合成少数过采样技术（ SMOTE ）来解决。使用SNV或MSC进行预处理，然后进行二阶导数，不断提高分类准确性，而特征选择提高了计算效率，而不会影响二进制分类器的准确性。分类模型，包括LDA、k-NN、SVM、随机森林、单层MLP、堆叠集成和类加权算法（ logistic回归、ranger、类加权SVM ） ，实现了较高的外部测试性能，平衡精度超过98% ，多个预处理模型组合实现了完美的判别。对于回归，堆叠集成模型在研磨咖啡中表现最佳（ RMSEP = 5.14 ％ ，RPD > 3.0 ） ，而惩罚回归（ Ridge ）实现了速溶咖啡的最低预测误差（ RMSEP = 7.39 ％ ，RPD = 3.95 ）。总体而言，结果表明，NIR-HSI与适当的预处理和建模策略相结合，为筛选咖啡中的掺假提供了一个强大的、无损的框架。
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一种基于多孔有机聚合物的智能手机结合荧光传感器，用于水产养殖系统中硝基呋喃类的测定
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2026
Food Chemistry
中科院一区JCR一区
Dianwei Zhang, Kexin Li, Li Feng, Hongfei Li, & Huilin Liu
计算机标签
智能手机/其他 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 光谱/色谱/质谱等分析方法 其他特殊成分在本研究中，合成了一种基于多孔有机聚合物（POP）的荧光传感器（Tta-DHBTA），其由4,4′,4″-(1,3,5-三嗪-2,4,6-三基)三苯胺（Tta）和3,3′-二羟基-[1,1′-联苯]-4,4′-二醛（DHBTA）合成，用于检测硝基呋喃类（NFs）。该传感器通过静态猝灭工作，在465 nm激发下荧光发射峰为575 nm，且其荧光强度随NF浓度（0.5 - 50 mg/L）的增加而成比例下降，检测限（LOD）为0.302 - 0.524 mg/L。为了实现实时监测，该传感器被集成到智能手机应用程序中。利用DarkBoxUVAnalyzer将荧光变化转化为可量化信号，进一步增强了便携性和现场适用性，实现了0.278 - 1.494 mg/L的检测限。在实际样品中的加标回收实验证实了Tta-DHBTA荧光法和智能手机辅助方法的可靠性。该平台为快速现场环境监测和食品安全筛查提供了一种有前景的策略。
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计算机标签
卷积神经网络 模型可解释性 定量预测/回归分析 高光谱/多光谱光谱 红外/拉曼光谱数据食品标签
茶/茶饮料 食品安全与风险评估 其他安全问题 光谱/色谱/质谱等分析方法 传统统计分析与回归同步识别年份和等级对于六堡茶真实性鉴别和市场监管至关重要。然而，现有六堡茶太赫兹时域光谱研究大多基于固定数据集，未解决当新年份样品出现后部署模型应如何更新的问题。本文提出一种基于 THz-TDS 的可解释多任务增量学习框架，用于年份和等级联合评估以及模型持续更新。共享骨干的多任务卷积神经网络在预处理光谱上经过 5 次运行获得 0.960 ± 0.016 的联合准确率，优于化学计量学基线和单任务卷积神经网络。在增量更新方面，经验回放结合知识蒸馏可在受限回放记忆预算下有效缓解灾难性遗忘。经过两次增量更新后，该策略在仅保留约 60% 历史训练样本的情况下，获得 0.912 ± 0.011 的调和平均准确率和 0.082 ± 0.015 的平均遗忘率，优于单独回放和静态微调。基于 SHAP 的模型解释进一步识别出 1.3-1.6 THz 为任务相关光谱区域，并对判别贡献显著。总体而言，该框架在单一 THz-TDS 工作流中整合联合预测、持续更新和可解释频段分析，为六堡茶真实性鉴别和质量监管提供了快速、无损且实用的方法。
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人工智能驱动果蔬加工领域改进：从在线检测到未来食品设计，从安全到个性化营养
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2026
Food Control
中科院一区JCR一区
Qin Chen, Shuixian Huang, Yanbing Zhang, Muhammad Muntaqeem Arain, Zhenzhen Xu, Xiaoyun Xu, Siyi Pan, & Fengxia Liu
计算机标签
模型可解释性 定量预测/回归分析 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 食品安全与风险评估 质构与流变性质 显微与成像技术 质构与流变测试水果和蔬菜是维持人体健康的关键食品类别，但也面临多重挑战。随着人工智能发展，果蔬加工领域正经历从感知到决策的智能升级。本文系统讨论 AI 在果蔬加工全链条中的应用，包括原料识别、加工参数优化和未来食品设计。通过整合成像、传感器、数字孪生和多组学技术，AI 可提供实时、无损检测，提高可追溯性和加工效率约 30%，并减少浪费。AI 驱动的果蔬产品设计正成为研发核心。文章指出，AI 技术能够面向特定功能需求实现个性化营养，包括营养强化和质构定制；可食用传感器与 AI 结合还可实时监测果蔬营养摄入，并据此调整膳食菜单。尽管仍面临数据质量、模型可解释性、成本和伦理等问题，AI 技术正在推动果蔬加工产业迈向高度个性化、可预测和可持续的智能时代。
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基于对比学习的多模态注意力网络图像-光谱融合对红茶萎凋品质的智能评估
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2026
Food Chemistry
中科院一区JCR一区
Qin Ouyang, Huilin Chang, Dengshan Li, Zhenhao Xu, Yuanbin She, & Zhonghua Liu
计算机标签
卷积神经网络 循环神经网络 分类/鉴别/等级评定 定量预测/回归分析 多模态/融合数据 可见光/RGB/视频数据 红外/拉曼光谱数据食品标签
茶/茶饮料 过程监测与在线检测 品质、结构与理化性质 显微与成像技术 光谱/色谱/质谱等分析方法 碳水化合物与糖类萎凋是一个对红茶最终质量有重大影响的关键工艺。传统的评估方法依赖人工评价，往往带有主观性且耗时。为克服这一限制，我们提出了一种基于计算机视觉（CV）和近红外光谱（NIRs）的多模态评估方法，在红茶萎凋过程中整合了定性分类和定量预测。针对萎凋程度的分类，我们开发了一种多模态注意力融合网络，该网络结合了CV特征提取模块（金字塔CNN）、NIRs特征提取模块（增强注意力CNN和门控循环单元），以及采用对比学习的跨模态融合机制，实现了95.56%的准确率。为了进行定量评估，我们构建了一个结合压缩与激励增强的ResNet18模型，将可见光（CV）和近红外（NIRs）特征融合，用于预测水分和可溶性糖含量，测试集相关系数分别为0.9151和0.9023。这些创新为黑茶萎凋的智能评估提供了全面的策略。
