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 291 条结果
-
受人类嗅觉系统启发：基于深度学习的便携式化学响应染料气味传感器阵列用于快速检测虾与鱼类新鲜度
查看原文
2024
Chemical Engineering Journal
中科院一区JCR一区
Chengbin Jiang, Alan J.X. Guo, Yuwen Li, Yufan Wang, Jianfeng Sun, Zhizhou Chen, Xin Chen & Qianyun Ma
计算机标签
卷积神经网络 分类/鉴别/等级评定 可见光/RGB/视频数据食品标签
鱼肉 甲壳类 品质、结构与理化性质 过程监测与在线检测 理化与结构表征 光谱/色谱/质谱等分析方法比色传感阵列（CSAs）能够检测食品储存过程中产生的挥发性有机化合物（VOCs），通过气味可视化实现新鲜度监测。本研究将十六种对VOCs具有显色响应的化学敏感染料负载于季铵化纤维素纳米纤维（C-CNFs）载体，构建了纸质基底的CSA。染料与C-CNFs间的强离子相互作用使染料牢固固定于传感器表面无渗漏，即使在60%高相对湿度（RH）条件下仍能提供稳定一致的比色变化。由于C-CNFs的三维多孔结构特性，该比色传感器阵列（CSA）对虾类和鱼类腐败过程中产生的挥发性有机物（VOCs）表现出高灵敏度检测能力。其对氨气、二甲胺、三甲胺、尸胺和腐胺的检测限分别为2、21、3、1和1 ppm。通过选用覆盖多种VOCs的染料，CSA的颜色变化可准确区分新鲜、次新鲜、轻微腐败及腐败的虾类与鱼类样本。这些颜色变化数据经数字化处理后，用于训练卷积神经网络（CNN）。CNN模型对上述新鲜度等级判定具有高准确率（99%）。CSA与CNN的结合为构建便携式传感平台提供了一种创新方案，可实现食品新鲜度等级的非破坏性智能判定。
-
基于CNN的Nendran香蕉采后快速分级：成熟度分类模型
查看原文
2024
Postharvest Biology and Technology
中科院一区JCR一区
P.L.Arunima, Pratheesh P. Gopinath, P.R. Geetha Lekshmi & M. Esakkimuthu
计算机标签
卷积神经网络 其他深度学习结构 分类/鉴别/等级评定 可见光/RGB/视频数据 大规模数据集食品标签
新鲜水果 其他品质相关性质 显微与成像技术香蕉（Musa spp.）因其价格实惠和营养丰富而广受欢迎。确保香蕉质量对于满足消费者期望和国际出口标准至关重要。采后处理，尤其是分级，在香蕉分选和分类中起着关键作用。它对于质量保证、符合消费者偏好、获得市场准入、基于质量区分价格、减少浪费、优化包装效率以及提升供应链整体效能都至关重要。人工分级是造成大量采后损失的主要原因。卷积神经网络（CNN）被广泛认为是用于分类任务的先进计算机视觉技术。本研究引入了一种基于CNN的深度学习方法，用于Nendran香蕉的成熟度分类。研究重点是利用包含4320张图像的数据集开发和评估一个CNN模型。使用了已有的深度学习模型（VGG16、VGG19、InceptionV3、ResNet50和EfficientNetB0）进行比较，所开发的模型达到了95%的准确率。利用提出的模型开发了一个名为“香蕉成熟度识别应用”的网页应用程序。值得注意的是，所提出的模型优于现有的深度学习模型，强调了其卓越的分类准确性。研究得出结论，这个9层CNN模型非常有效，超越了成熟的深度学习架构，可以作为基于香蕉成熟度开发高效分类方法的基础，从而改善采后管理。
-
基于高光谱荧光成像与深度学习的草莓灰霉病早期检测算法开发
查看原文
2024
Postharvest Biology and Technology
中科院一区JCR一区
Seung-Woo Chun, Doo-Jin Song, Kwang-Ho Lee, Min-Jee Kim, Moon S. Kim, Kyoung-Su Kim & Changyeun Mo
计算机标签
偏最小二乘法 卷积神经网络 其他深度学习结构 缺陷/异物检测与定位 高光谱/多光谱光谱食品标签
新鲜水果 微生物安全 显微与成像技术灰霉菌是一种在全球范围内造成经济损失的草莓病害。若病害在贮藏或运输期间爆发，可能迅速蔓延至邻近个体；因此，有必要开发早期诊断技术以进行预防。本研究开发了一种利用高光谱荧光成像技术快速、无损地确定草莓果实感染阶段的方法。实验采用‘Keumsil’品种草莓，在对照组和接种组中历时144小时采集高光谱荧光图像。根据可见霉菌孢子，将草莓分为四个感染阶段：健康、无症状、感染和感染后。提取高光谱荧光光谱，开发了基于偏最小二乘判别分析、VGG-19和ResNet-50的一维卷积神经网络模型；并对数据集应用了数据增强技术和六种光谱预处理技术。数据增强技术的应用提升了PLS-DA和1D-CNN模型在确定感染阶段方面的性能。基于ResNet-50的1D-CNN模型结合均值归一化数据和数据增强技术表现最佳，其精确率、召回率、F1分数和准确率分别达到96.88%、96.87%、96.85%和96.86%。本研究结果表明，利用高光谱荧光成像和1D-CNN技术确定草莓果实灰霉病感染阶段是可行的。该技术有望应用于草莓生长、采后分选包装及流通阶段的灰霉病早期检测。
-
AfroPALM - 以非洲为中心的棕榈油掺假学习模型：用于检测棕榈油掺假的端到端深度学习方法
查看原文
2024
LWT
中科院一区JCR一区
Andrew Selasi Agbemenu, Andrews Tang, Elton Modestus Gyabeng, Prince Odame, Eric Tutu Tchao, Eliel Keelson, John-Lewis Zinia Zaukuu, & Jerry John Kponyo
计算机标签
卷积神经网络 分类/鉴别/等级评定 可见光/RGB/视频数据食品标签
植物油 食品安全与风险评估 其他安全问题 显微与成像技术在非洲，人口快速增长和对提高粮食产量的关注往往忽视了食品安全这一关键方面，导致该地区的人均食源性疾病发生率居全球之首。这凸显了应对非洲大陆食品安全挑战的紧迫性。一个关键问题是西非地区红棕榈油的广泛掺假，通常涉及有害的红偶氮染料，带来严重的健康风险。目前的检测方法依赖实验室程序，不仅耗时且昂贵，而且在本地市场大规模实施也不切实际。为了解决这些局限性，我们提出了一种端到端深度学习方法，从而无需手动特征提取和基于实验室的分析。利用高分辨率成像技术，我们的方法能够直接从原始图像数据中客观且可靠地检测棕榈油掺假。在我们的研究中，我们开发了一种名为 AfroPALM-Custom 的深度卷积神经网络，专门用于检测非洲市场的棕榈油掺假。AfroPALM-Custom 在优化我们的深度学习方法中起到了关键作用，测试准确率达到了 90.63%，F1 分数为 90.98%。随后，我们改进并使用了移动端高效的预训练模型，即 SqueezeNet1.1 和 GhostNetV1，并进行了移动端微调，分别命名为 AfroPALM-GhostNet 和 AfroPALM-SqueezeNet。在性能方面，AfroPALM-GhostNet 和 AfroPALM-SqueezeNet 的测试准确率分别为 96.29% 和 91.16%，F1 分数分别为 96.57% 和 91.95%。这种识别掺假棕榈油的能力展示了在非洲市场食品安全解决方案方面的重大进展，为在资源有限且实验室方法不切实际的本地市场中实施提供了实用且可扩展的方法。
-
一种用于评估黑茶发酵程度的改进3D-SwinT-CNN网络
查看原文
2024
Food Control
中科院一区JCR一区
Fengle Zhu, Jian Wang, Yuqian Zhang, Jiang Shi, Mengzhu He & Zhangfeng Zhao
计算机标签
卷积神经网络 分类/鉴别/等级评定 组学数据食品标签
茶/茶饮料 过程监测与在线检测 光谱/色谱/质谱等分析方法发酵是形成红茶风味品质的关键工序，但在红茶加工过程中准确评估发酵程度具有较大难度。本文提出了一种改进的3D-SwinT-CNN网络，用于对红茶高光谱图像进行端到端处理，以评估其发酵程度。该模型融合了空洞卷积（dilated convolution）与移位窗口自注意力机制（shifted window self-attention mechanism），有效扩展了网络的感受野，能够同时捕捉红茶高光谱图像的局部空-谱特征和全局特征。在测试集上的分类准确率达到98.13%。与传统人工特征提取方法相比，准确率提升了3.45%；相较于基础的3D-CNN模型，所提出的3D-SwinT-CNN在空-谱特征提取能力上表现更优，平均准确率提高了10.17%。此外，本文还通过消融实验进一步验证了所引入模块的有效性。所提出的3D-SwinT-CNN模型旨在为红茶发酵程度的在线评估奠定研究基础。
