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
-
高光谱成像与化学计量学作为非侵入性工具用于鉴别和分析猪脂肪的碘值
查看原文
2021
Food Control
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 高光谱/多光谱光谱食品标签
畜肉 品质、结构与理化性质 光谱/色谱/质谱等分析方法 脂质与脂肪酸猪皮下脂肪（PSF）是多种肉制品的加工原料，而当前对其定性与定量指标的检测方法普遍存在操作流程繁琐的问题。本研究以采自猪腹部、腿部、腰部及肩部的皮下脂肪为对象，验证了近红外高光谱成像技术在猪皮下脂肪鉴别及指标预测方面的可行性。
研究基于高光谱图像提取的光谱信息，分别采用 偏最小二乘判别分析（PLS-DA）与偏最小二乘回归（PLSR）算法，实现不同部位猪皮下脂肪的分类鉴别及碘值（衡量脂肪不饱和度的指标） 的定量预测。结果表明：偏最小二乘判别分析模型在不同部位猪皮下脂肪的鉴别任务中表现优异，验证集分类误差≤0.05%；在碘值预测方面，模型同样具备良好的预测精度（预测集决定系数R p2=0.77，预测均方根误差RMSEP=1.83 g I 2/100 g
脂肪）。
综上，近红外高光谱成像技术不仅可有效区分猪胴体不同部位的皮下脂肪，还能实现其碘值的快速检测，具有良好的应用潜力。 -
基于迁移学习的低要求成像技术实现灵敏且稳健的大米掺假定量检测
查看原文
2021
Food Control
中科院一区JCR一区
计算机标签
深度学习 分类/鉴别/等级评定 可见光/RGB/视频数据食品标签
大米 食品安全与风险评估 显微与成像技术为开发大米掺假检测系统，本研究采用深度学习方法，对五种不同品类大米的普通数码照片开展图像分类研究。
首先，研究人员将不同品类的大米进行研磨与过筛处理，从而实现对米粒形态与米粉形态的双重成像。实验采集了纯品大米及不同掺假比例混合样品（25%、50%、75%）的图像数据以构建数据库，通过普通相机拍摄获得各类样品的图像共计 3400 张。
在算法模型方面，本研究采用基于迁移学习策略的残差网络 34（ResNet34）模型，对不同品类的大米样本进行分类判别。研究随机选取数据库中 90% 的图像用于模型训练与内部验证，经对 34 个分析类别逐一进行性能评估并取平均值后，模型达到 98.0% 的总体分类准确率。最后，利用剩余 10% 的图像开展盲测验证，模型分类正确率高达 98.8%。 -
利用近红外光谱法测定市售番茄的可溶性固形物含量
查看原文
2021
Food Control
中科院一区JCR一区
计算机标签
偏最小二乘法 定量预测/回归分析 红外/拉曼光谱数据食品标签
新鲜蔬菜 品质、结构与理化性质 光谱/色谱/质谱等分析方法番茄是全球范围内广泛消费的果蔬品类， 可溶性固形物含量（SSC） 是鲜食番茄（尤其沙拉专用型番茄）商品化进程中最为关键的品质指标之一。
为此，本研究采用配置蔡司 MMS1-NIR 光谱仪的便携式 F-750 型可见 - 近红外光谱仪（Vis-NIR），基于交互反射光学结构，构建了无损检测完整番茄可溶性固形物含量的偏最小二乘回归模型。研究于 2018 年 11 月至 2019 年 11 月期间，每周采集来自巴西五个产区（戈亚斯州、巴伊亚州、圣卡塔琳娜州、米纳斯吉拉斯州及圣保罗州）的番茄样品，累计采集 2085 份；所有样品被划分为三组，其中两组用于模型校正，一组用于模型预测。
最终确定的最优偏最小二乘回归预测模型，采用840~1050 nm 可见 - 近红外光谱区间，并结合 正交信号校正（OSC） 预处理方法。该模型校正集的标准差（SD）为 0.52%，预测集标准差为 0.56%；校正均方根交叉验证误差低至 0.32%，预测均方根误差同样为 0.32%。实验结果表明，所构建的模型可实现番茄可溶性固形物含量高低值的有效判别。 -
基于环境质谱化学指纹特征中层次数据融合的牛至真伪鉴别
查看原文
2021
Food Control
中科院一区JCR一区
计算机标签
支持向量机 分类/鉴别/等级评定食品标签
香精香料 食品安全与风险评估 光谱/色谱/质谱等分析方法出于经济利益驱动的香辛料掺假行为（EMA）屡见不鲜，已成为消费者、生产商及监管机构重点关注的问题。开发能够快速鉴别正品香辛料与低价掺假品的非靶向检测方法，具有迫切的现实需求。
为此，本研究采用常压质谱技术（AMS）开展牛至干叶的真伪鉴别研究。研究人员对正品及掺假牛至样品分别进行两种前处理提取，并利用实时直接分析 - 高分辨质谱技术（DART-HRMS），在正、负两种离子模式下完成检测分析。随后对四组 DART-HRMS 数据进行中层数据融合，将整合后的唯一数据集纳入有监督统计分析，筛选出可区分正品与掺假牛至的特征信号。
研究初步筛选出 14 个最具鉴别价值的真伪特征信号，并采用 支持向量机（SVM） 完成信号验证。最终构建的判别模型，其准确率、灵敏度及特异度均达到 90% 以上。研究人员另选取独立的正品与掺假牛至样品，对筛选得到的特征质荷比（m/z）进行验证，并评估模型的分类判别能力。
据我们所知，本研究首次将常压质谱技术结合中层数据融合策略应用于牛至的真伪鉴别领域。 -
利用线扫空间偏移拉曼光谱无损评价完整中国对虾的新鲜度
查看原文
2021
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 随机森林 定量预测/回归分析 红外/拉曼光谱数据食品标签
甲壳类 品质、结构与理化性质 光谱/色谱/质谱等分析方法南美白对虾（凡纳滨对虾）深受消费者青睐，但对带壳完整虾体的内部品质进行评定时，仍面临诸多技术难题。本研究提出一种无损检测方法，将 空间偏移拉曼光谱技术（SORS） 与数据建模分析相结合，实现对完整凡纳滨对虾内部品质的精准评估。空间偏移拉曼光谱技术能够无损获取样品表层以下的化学信息，因此具备良好的应用前景。
本研究采用线扫描拉曼成像系统，对 100 份新鲜对虾样品（每份约 15 克）进行为期 7 天的连续检测，检测间隔为 24 小时，并采集其拉曼散射图像数据。研究通过特征峰识别法，剔除了因对虾个体形态不规则导致的检测异常值。
经 随机森林算法（RF）筛选得到 20 个特征波数后，将其分别输入偏最小二乘回归（PLSR）、支持向量回归（SVR）以及极端随机树算法（ET） 模型，以实现对贮藏期间对虾新鲜度的预测。结果显示，基于空间偏移拉曼光谱增强数据，结合随机森林特征波数筛选与支持向量回归算法构建的预测模型性能最优，其预测均方根误差（RMSEP）、决定系数（R2）和相对预测偏差（RPD）分别为 0.71、0.88 和 2.63。
该方法兼具快速性与无损性，对于评估带壳对虾这类存在表面干扰的样品的内部品质而言，具有切实可行的应用价值。
